Nadzirano u odnosu na nenadzirano učenje
Pojmovi poput nadziranog učenja i nenadziranog učenja koriste se u kontekstu strojnog učenja i umjetne inteligencije koji svakim danom dobivaju na važnosti. Strojno učenje, za laike, su algoritmi koji se pokreću podacima i čine da stroj uči uz pomoć primjera. Postoje dvije vrste učenja; naime, nadzirano učenje i učenje bez nadzora koji zbunjuju učenike jer postoje mnoge sličnosti između njih dvoje. Međutim, unatoč preklapanju, postoje razlike koje će biti istaknute u ovom članku.
U nadolazećim godinama vjerojatno ćemo svjedočiti porastu razvoja strojnog učenja kako bismo lakše i brže rješavali poslovne probleme. Zapošljavanje zaposlenika za rješavanje jednostavnih poslovnih problema postalo bi zastarjelo korištenjem koncepata nadziranog i nenadziranog učenja.
Što je nadzirano učenje?
Ovo je vrsta učenja gdje se strojno učenje odvija uz pomoć unosa korisnika. Velik dio istraživanja u području strojnog učenja i umjetne inteligencije do danas je bio usmjeren na nadzirano učenje. Na primjer, mapa neželjene pošte u vašoj e-pošti bude puna, a ponekad čak i važne poruke nenamjerno odlaze u nju. Sustav radi na temelju strojnog učenja koje obavještava algoritam koji se odnosi na analizu spama. Sustav koristi informacije za filtriranje poruka i njihovo slanje u mapu neželjene pošte čime se smanjuju lažni pozitivni rezultati. U tražilici algoritam radi na temelju poveznice na koju se prvo klikne kada otvori rezultate pretraživanja. To dovodi do poboljšanja u rezultatima pretraživanja za korisnika. Međutim, nadzirano učenje ima određene nedostatke jer stroj ima nejasnu predodžbu o tome što je ispravno, a što pogrešno. Ove ljudske povratne informacije često postavljaju ograničenja budućoj upotrebi nadziranog učenja.
Što je nenadzirano učenje?
Živimo u vremenima u kojima stalno tražimo bolje performanse od strojeva bilo da se radi o CCTV podacima, GPS podacima, podacima o online transakcijama, podacima strojnog skeniranja, podacima sigurnosnog skeniranja itd. Organizacije i vlade žele da strojevi koji ne trebaju ili zahtijevaju nadzirane podatke od ljudi daju bolje rezultate. To naravno zahtijeva ulaganje puno više napora u smjeru automatizacije, i iako je malo vjerojatno da će nenadzirano učenje zamijeniti nadzirano učenje u bliskoj budućnosti, hibridni pristupi će se vjerojatno pojaviti u bliskoj budućnosti koji će biti brži i više učinkovitiji od rezultata koje trenutno dobivamo nadziranim učenjem.
Koja je razlika između nadziranog i nenadziranog učenja?
• Učenje pod nadzorom i učenje bez nadzora dva su različita pristupa radu za bolju automatizaciju ili umjetnu inteligenciju.
• U nadziranom učenju postoji ljudska povratna informacija za bolju automatizaciju, dok se u nenadziranom učenju očekuje da će stroj donijeti bolje performanse bez ljudskih inputa.
• Hibridni pristupi vjerojatnija su rješenja u bliskoj budućnosti koja koriste i nadzirano i nenadzirano učenje.
