Différence entre l'apprentissage supervisé et non surveillé

Supervisé vs apprentissage non supervisé

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

Dans les années à venir, nous sommes susceptibles d'assister à une augmentation du développement de l'apprentissage automatique pour faciliter les problèmes commerciaux et plus rapides. L'embauche d'employés pour s'attaquer aux problèmes commerciaux simples deviendrait obsolètes en utilisant les concepts d'apprentissage supervisé et non supervisé.

Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé?

Ceci est un type d'apprentissage où l'apprentissage automatique a lieu à l'aide des entrées des utilisateurs. Une grande partie de la recherche dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle jusqu'à ce jour s'est concentrée sur l'apprentissage supervisé. Par exemple, le dossier de spam de votre e-mail est plein de courriers parfois même importants qui y vont involontairement. Le système fonctionne sur la base de l'apprentissage automatique qui informe un algorithme relatif à l'analyse du spam. Le système utilise les informations pour filtrer les messages et les envoyer dans un dossier de spam réduisant les faux positifs. Dans un moteur de recherche, l'algorithme fonctionne sur la base du lien cliqué d'abord lorsqu'il ouvre les résultats de la recherche. Cela conduit à des améliorations dans les résultats de recherche pour un utilisateur. Cependant, il y a certains inconvénients dans l'apprentissage supervisé car la machine a une vague idée de ce qui est bien et de ce qui ne va pas. Cette rétroaction humaine met souvent des limites à l'utilisation future de l'apprentissage supervisé.

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

Nous vivons dans les moments où nous recherchons de meilleures performances des machines tout le temps, 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 pas besoin ou qui nécessitent des données supervisées des humains pour renforcer les meilleurs résultats. Bien sûr, cela nécessite de faire beaucoup plus d'efforts dans le sens de l'automatisation, et bien qu'il soit peu probable qu'un apprentissage non surveillé remplace l'apprentissage supervisé dans un avenir proche, les approches hybrides sont susceptibles d'émerger dans un avenir proche qui sera plus rapide et plus efficace que les résultats que nous obtenons à travers l'apprentissage supervisé à l'heure actuelle.

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

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

• Dans l'apprentissage supervisé, il y a une rétroaction humaine pour une meilleure automatisation alors que dans l'apprentissage non supervisé, la machine devrait apporter de meilleures performances sans entrées humaines.

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