Différence entre apprentissage supervisé et non supervisé

Apprentissage supervisé ou non supervisé

Les termes d'apprentissage supervisé et d'apprentissage non supervisé sont utilisés dans le contexte de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, qui gagnent en importance chaque jour. L'apprentissage automatique, pour le profane, consiste en des algorithmes basés sur des données et permettant à une machine d'apprendre à l'aide d'exemples. Il y a deux types d'apprentissage; à savoir, l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé qui confondent les étudiants, car il existe de nombreuses similitudes entre les deux. Cependant, malgré le chevauchement, certaines différences seront soulignées dans cet article..

Dans les années à venir, nous assisterons probablement à une intensification du développement de l'apprentissage automatique afin de faciliter et d'accélérer le traitement des problèmes de l'entreprise. L'embauche d'employés pour s'attaquer à de simples problèmes d'entreprise deviendrait obsolète en utilisant les concepts d'apprentissage supervisé et non supervisé.

Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé??

C’est un type d’apprentissage où l’apprentissage automatique se déroule à l’aide des informations fournies par les utilisateurs. Une grande partie de la recherche dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle s'est concentrée jusqu'à présent sur l'apprentissage supervisé. Par exemple, le dossier de courrier indésirable de votre courrier électronique se remplit et parfois même des courriers importants y sont envoyés involontairement. Le système fonctionne sur la base d'un apprentissage automatique notifiant un algorithme d'analyse du spam. Le système utilise les informations pour filtrer les messages et les envoyer dans un dossier de courrier indésirable, ce qui réduit les faux positifs. Dans un moteur de recherche, l'algorithme fonctionne sur la base du lien sur lequel l'utilisateur a cliqué en premier lorsqu'il ouvre les résultats de la recherche. Cela conduit à des améliorations dans les résultats de recherche pour un utilisateur. Cependant, l’apprentissage supervisé présente certains inconvénients, car la machine a une vague idée de ce qui est juste et de ce qui ne va pas. Cette rétroaction humaine limite souvent l’utilisation future de l’apprentissage supervisé.

Qu'est-ce que l'apprentissage non supervisé??

Nous vivons une époque où nous recherchons constamment de meilleures performances des machines, qu'il s'agisse de données de vidéosurveillance, de données GPS, de données de transaction en ligne, de données de numérisation de machine, de données de numérisation de sécurité, etc. Les organisations et les gouvernements veulent des machines qui n'ont ni besoin ni besoin de données supervisées de la part des humains pour obtenir de meilleurs résultats. Cela nécessite bien sûr de faire beaucoup plus d’efforts en direction de l’automatisation et, bien qu’il soit peu probable que l’apprentissage non supervisé remplace l’apprentissage supervisé dans un avenir proche, des approches hybrides risquent d’apparaître dans un proche avenir, qui seront plus rapides et plus efficaces. efficace que les résultats que nous obtenons à travers l'apprentissage supervisé à l'heure actuelle.

Quelle est la différence entre apprentissage supervisé et non supervisé??

• L'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé sont deux approches différentes pour travailler à une meilleure automatisation ou à une intelligence artificielle..

• Dans l'apprentissage supervisé, il existe une rétroaction humaine pour une meilleure automatisation, tandis que dans un apprentissage non supervisé, la machine devrait offrir de meilleures performances sans intervention humaine..

• Les approches hybrides sont des solutions plus probables dans un avenir proche qui utilisent à la fois l'apprentissage supervisé et non supervisé..