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 acquistando importanza ogni giorno che passa. L'apprendimento automatico, per i profani, è algoritmi basati sui dati e realizzano un apprendimento automatico con l'aiuto di esempi. Ci sono due tipi di apprendimento; vale a dire, apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato che confondono gli studenti poiché ci 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 la gestione dei 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 l'apprendimento automatico 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 spam nella tua e-mail si riempie di e-mail a volte anche importanti che vengono inviate 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 limiti all'uso futuro dell'apprendimento supervisionato.
Cos'è l'apprendimento non supervisionato?
Viviamo in tempi in cui siamo sempre alla ricerca di prestazioni migliori dalle macchine, che si tratti di dati CCTV, dati GPS, dati di transazione online, dati di scansione macchina, dati di scansione di sicurezza e così via. Le organizzazioni e i governi vogliono che le macchine che non necessitano o richiedano dati controllati dagli esseri umani per ottenere risultati migliori. Ciò ovviamente richiede uno sforzo molto maggiore nella direzione dell'automazione e, sebbene sia improbabile che l'apprendimento non supervisionato sostituisca l'apprendimento supervisionato nel prossimo futuro, è probabile che emergano approcci ibridi nel prossimo futuro che saranno più veloci e più efficiente rispetto ai risultati che otteniamo 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 approcci diversi 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, ci si aspetta che la macchina porti prestazioni migliori senza input umani.
• Gli approcci ibridi sono soluzioni più probabili nel prossimo futuro che fanno uso sia dell'apprendimento supervisionato che non supervisionato.
