Leer onder toesig teenoor sonder toesig
Die terme soos leer onder toesig en leer sonder toesig word gebruik in die konteks van masjienleer en kunsmatige intelligensie wat met elke dag al hoe belangriker word. Masjienleer, vir die leek, is algoritmes wat data-gedrewe is en 'n masjien met behulp van voorbeelde laat leer. Daar is twee tipes leer; naamlik leer onder toesig en leer sonder toesig wat studente verwar aangesien daar baie ooreenkomste tussen die twee is. Ten spyte van oorvleueling is daar egter verskille wat in hierdie artikel uitgelig sal word.
In die komende jare sal ons waarskynlik 'n toename in die ontwikkeling van masjienleer sien om die hantering van besigheidsprobleme makliker en vinniger te maak. Die aanstelling van werknemers om eenvoudige besigheidsprobleme aan te pak sal uitgedien word deur die konsepte van leer onder toesig en sonder toesig te gebruik.
Wat is Leer onder toesig?
Dit is 'n tipe leer waar masjienleer plaasvind met behulp van insette van gebruikers. Baie van die navorsing in die veld van masjienleer en kunsmatige intelligensie het tot dusver gefokus op leer onder toesig. Byvoorbeeld, die strooiposlêer in jou e-pos raak vol met soms selfs belangrike e-posse wat onbedoeld daarnatoe gaan. Die stelsel werk op die basis van masjienleer wat 'n algoritme in kennis stel wat verband hou met ontleding van strooipos. Die stelsel gebruik die inligting om boodskappe te filter en na strooiposlêer te stuur om vals positiewe te verminder. In 'n soekenjin werk die algoritme op grond van die skakel wat eerste geklik word wanneer dit soekresultate oopmaak. Dit lei tot verbeterings in die soekresultate vir 'n gebruiker. Daar is egter sekere nadele in leer onder toesig aangesien die masjien 'n vae idee het van wat reg en wat verkeerd is. Hierdie menslike terugvoer plaas dikwels beperkings op die toekomstige gebruik van leer onder toesig.
Wat is Leer sonder toesig?
Ons leef in tye waar ons heeltyd op soek is na beter werkverrigting van masjiene, of dit nou kringtelevisiedata, GPS-data, aanlyntransaksiedata, masjienskanderingsdata, sekuriteitskanderingsdata, ensovoorts is. Organisasies en regerings wil hê masjiene wat nie data onder toesig van mense benodig of vereis om beter resultate te lewer nie. Dit verg natuurlik baie meer moeite in die rigting van outomatisering, en hoewel dit onwaarskynlik is dat leer sonder toesig in die nabye toekoms onder toesig sal vervang, sal die hibriede benaderings waarskynlik in die nabye toekoms na vore kom wat vinniger en meer sal wees. doeltreffend as die resultate wat ons tans deur leer onder toesig kry.
Wat is die verskil tussen leer onder toesig en sonder toesig?
• Leer onder toesig en leer sonder toesig is twee verskillende benaderings om te werk vir beter outomatisering of kunsmatige intelligensie.
• In leer onder toesig is daar menslike terugvoer vir beter outomatisering, terwyl daar in leer sonder toesig verwag word dat die masjien beter prestasies sal lewer sonder menslike insette.
• Hibriede benaderings is meer waarskynlike oplossings in die nabye toekoms wat gebruik maak van beide onder toesig en nie-toesig leer.
