Différences entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non surveillé

Les élèves s'aventurant dans l'apprentissage automatique ont rencontré des difficultés à différencier l'apprentissage supervisé de l'apprentissage non supervisé. Il apparaît que la procédure utilisée dans les deux méthodes d'apprentissage est la même, ce qui rend difficile la différence entre les deux méthodes d'apprentissage. Cependant, lors de l'examen minutieux et de l'attention inébranlable, on peut clairement comprendre qu'il existe des différences significatives entre l'apprentissage supervisé et non supervisé.

• Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé?

L'apprentissage supervisé est l'une des méthodes associées à l'apprentissage automatique qui impliquent d'allocation des données étiquetées afin qu'un certain modèle ou fonction puisse être déduit de ces données. Il convient de noter que l'apprentissage supervisé consiste à allouer un objet d'entrée, un vecteur, tout en anticipant la valeur de sortie la plus souhaitée, qui est principalement appelée le signal de surveillance. La propriété de fond de l'apprentissage supervisé est que les données d'entrée sont connues et étiquetées de manière appropriée.

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

L'apprentissage non supervisé est la deuxième méthode d'algorithme d'apprentissage automatique où les inférences sont tirées de données d'entrée non marquées. L'objectif de l'apprentissage non supervisé est de déterminer les modèles cachés ou de regrouper des données à partir de données non marquées. Il est principalement utilisé dans l'analyse des données exploratoires. L'un des caractères déterminants de l'apprentissage non supervisé est que l'entrée et la sortie ne sont pas connues.

Différences entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non surveillé

1. Données d'entrée dans l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non surveillé

La principale différence entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé est les données utilisées dans l'une ou l'autre méthode d'apprentissage automatique. Il convient de noter que les deux méthodes d'apprentissage automatique nécessitent des données, qu'ils analyseront pour produire certaines fonctions ou groupes de données. Cependant, les données d'entrée utilisées dans l'apprentissage supervisé sont bien connues et sont étiquetées. Cela signifie que la machine n'est chargée que du rôle de déterminer les modèles cachés à partir de données déjà étiquetées. Cependant, les données utilisées dans l'apprentissage non supervisé ne sont ni connues ni étiquetées. C'est le travail de la machine pour catégoriser et étiqueter les données brutes avant de déterminer les modèles et les fonctions cachés des données d'entrée.

2. Complexité informatique dans l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé

L'apprentissage automatique est une affaire complexe et toute personne impliquée doit être préparée à la tâche à venir. L'une des différences remarquables entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé est la complexité informatique. L'apprentissage supervisé serait une méthode d'apprentissage complexe tandis que la méthode d'apprentissage non surveillée est moins complexe. L'une des raisons pour lesquelles fait des affaires d'apprentissage supervisées est le fait qu'il faut comprendre et étiqueter les entrées dans l'apprentissage non supervisé, on n'est pas tenu de comprendre et d'étiqueter les entrées. Cela explique pourquoi de nombreuses personnes ont préféré un apprentissage non surveillé par rapport à la méthode supervisée de l'apprentissage automatique.

3. Précision des résultats de l'apprentissage supervisé et de l'apprentissage non supervisé

L'autre différence dominante entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé est la précision des résultats produits après chaque cycle d'analyse de la machine. Tous les résultats générés à partir de la méthode supervisée de l'apprentissage automatique sont plus précises et fiables par rapport aux résultats générés à partir de la méthode non supervisée d'apprentissage automatique. L'un des facteurs qui explique pourquoi la méthode supervisée d'apprentissage automatique produit des résultats précis et fiables est que les données d'entrée sont bien connues et étiquetées, ce qui signifie que la machine analysera uniquement les modèles cachés. Ceci est différent de la méthode non supervisée d'apprentissage où la machine doit définir et étiqueter les données d'entrée avant de déterminer les modèles et fonctions cachés.

4. Nombre de cours dans l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé

Il convient également de noter qu'il y a une différence significative en ce qui concerne le nombre de classes. Il convient de noter que toutes les classes utilisées dans l'apprentissage supervisé sont connues, ce qui signifie que les réponses de l'analyse sont susceptibles d'être connues. Le seul objectif de l'apprentissage supervisé est donc de déterminer le cluster inconnu. Cependant, il n'y a pas de connaissances préalables dans la méthode non supervisée d'apprentissage automatique. De plus, le nombre de classes ne sont pas connus qui signifient clairement qu'aucune information n'est connue et les résultats générés après l'analyse ne peuvent pas être vérifiés. De plus, les personnes impliquées dans la méthode d'apprentissage non supervisée ne sont conscientes d'aucune information concernant les données brutes et les résultats attendus.

5. Apprentissage en temps réel dans l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non surveillé

Entre autres différences, il existe le temps après quoi chaque méthode d'apprentissage a lieu. Il est important de souligner que la méthode d'apprentissage supervisée se déroule hors ligne tandis que la méthode d'apprentissage non supervisée se déroule en temps réel. Les personnes impliquées dans la préparation et l'étiquetage des données d'entrée le font hors ligne tandis que l'analyse du modèle caché se fait en ligne qui refuse les personnes impliquées dans l'apprentissage automatique une occasion d'interagir avec la machine car elle analyse les données discrètes. Cependant, la méthode non supervisée d'apprentissage automatique se déroule en temps réel de sorte que toutes les données d'entrée sont analysées et étiquetées en présence d'apprenants, ce qui les aide à comprendre différentes méthodes d'apprentissage et de classification des données brutes. L'analyse des données en temps réel reste le mérite le plus significatif de la méthode d'apprentissage non supervisée.

Tableau montrant les différences entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé: tableau de comparaison

Résumé de l'apprentissage supervisé et de l'apprentissage sans surveillance

• L'exploration de données devient un aspect essentiel dans le monde des affaires actuel en raison de l'augmentation des données brutes que les organisations doivent analyser et traiter afin qu'elles puissent prendre des décisions saines et fiables.
• Cela explique pourquoi le besoin d'apprentissage automatique augmente et nécessite ainsi des personnes ayant une connaissance suffisante de l'apprentissage automatique supervisé et de l'apprentissage automatique non supervisé.
• Il convient de comprendre que chaque méthode d'apprentissage offre ses propres avantages et inconvénients. Cela signifie que l'on doit être familier avec les deux méthodes d'apprentissage automatique avant de déterminer quelle méthode utilisera pour analyser les données.