Apprendimento supervisionato vs non supervisionato
I termini come apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato vengono utilizzati nel contesto dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale che stanno acquisendo importanza ogni giorno che passa. L'apprendimento automatico, per i profani, è algoritmi basati sui dati e fanno sì che una macchina apprenda con l'aiuto di esempi. Esistono due tipi di apprendimento; vale a dire, apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato che confondono gli studenti in quanto vi sono molte somiglianze tra i due. Tuttavia, nonostante la sovrapposizione, ci sono differenze che verranno evidenziate in questo articolo.
Nei prossimi anni, è probabile che assisteremo a un aumento dello sviluppo dell'apprendimento automatico per rendere più facile e veloce affrontare i problemi aziendali. L'assunzione di dipendenti per affrontare semplici problemi aziendali diventerebbe obsoleta utilizzando i concetti di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
Cos'è l'apprendimento supervisionato?
Questo è un tipo di apprendimento in cui il machine learning avviene con l'aiuto degli input degli utenti. Gran parte della ricerca nel campo dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale fino ad oggi si è concentrata sull'apprendimento supervisionato. Ad esempio, la cartella dello spam nella tua e-mail si riempie di messaggi a volte anche importanti che arrivano involontariamente. Il sistema funziona sulla base del machine learning che notifica un algoritmo relativo all'analisi dello spam. Il sistema utilizza le informazioni per filtrare i messaggi e inviarli alla cartella spam riducendo i falsi positivi. In un motore di ricerca, l'algoritmo funziona sulla base del collegamento cliccato per primo quando apre i risultati della ricerca. Ciò porta a miglioramenti nei risultati di ricerca per un utente. Tuttavia, ci sono alcuni inconvenienti nell'apprendimento supervisionato poiché la macchina ha una vaga idea di cosa è giusto e cosa è sbagliato. Questo feedback umano spesso pone dei limiti all'uso futuro dell'apprendimento supervisionato.
Cos'è l'apprendimento senza supervisione?
Viviamo in tempi in cui siamo sempre alla ricerca di prestazioni migliori dalle macchine, sia che si tratti di dati CCTV, dati GPS, dati di transazioni online, dati di scansione della macchina, dati di scansione di sicurezza e così via. Le organizzazioni e i governi vogliono macchine che non necessitano o richiedono dati supervisionati da esseri umani per fornire risultati migliori. Ciò ovviamente richiede un impegno molto maggiore nella direzione dell'automazione e, sebbene sia improbabile che l'apprendimento senza supervisione sostituisca l'apprendimento supervisionato nel prossimo futuro, è probabile che nel prossimo futuro emergano approcci ibridi che saranno più veloci e più efficiente rispetto ai risultati che stiamo ottenendo attualmente attraverso l'apprendimento supervisionato.
Qual è la differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato?
• L'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato sono due diversi approcci per lavorare per una migliore automazione o intelligenza artificiale.
• Nell'apprendimento supervisionato, c'è un feedback umano per una migliore automazione, mentre nell'apprendimento non supervisionato, la macchina dovrebbe portare a prestazioni migliori senza input umani.
• Gli approcci ibridi sono soluzioni più probabili nel prossimo futuro che fanno uso di apprendimento sia supervisionato che non supervisionato.
