Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme
Denetlenen öğrenme ve gözetimsiz öğrenme gibi terimler, her geçen gün önemi artan makine öğrenmesi ve yapay zeka bağlamında kullanılmaktadır. Meslekten olmayanlar için makine öğrenimi, veriye dayalı ve bir makinenin örnekler yardımıyla öğrenmesini sağlayan algoritmalardır. İki tür öğrenme vardır; yani, ikisi arasında birçok benzerlik olduğu için öğrencilerin kafasını karıştıran denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme. Ancak örtüşmesine rağmen, bu makalede vurgulanacak farklılıklar var.
Önümüzdeki yıllarda, iş sorunlarıyla uğraşmayı daha kolay ve daha hızlı hale getirmek için makine öğreniminin gelişiminde bir artışa tanık olacağız. Denetimli ve denetimsiz öğrenme kavramları kullanılarak basit iş sorunlarının üstesinden gelmek için çalışanların işe alınmasının modası geçecek.
Denetimli Öğrenme Nedir?
Bu, kullanıcılardan gelen girdilerin yardımıyla makine öğreniminin gerçekleştiği bir öğrenme türüdür. Bugüne kadar makine öğrenimi ve yapay zeka alanındaki araştırmaların çoğu denetimli öğrenmeye odaklanmıştır. Örneğin, e-postanızdaki istenmeyen e-posta klasörü bazen önemli postaların istemeden kendisine gitmesiyle dolar. Sistem, spam analizine ilişkin bir algoritmayı bildiren makine öğrenimi temelinde çalışır. Sistem, mesajları filtrelemek ve yanlış pozitifleri az altan spam klasörüne göndermek için bilgileri kullanır. Bir arama motorunda algoritma, arama sonuçlarını açtığında ilk tıklanan bağlantı temelinde çalışır. Bu, bir kullanıcı için arama sonuçlarında iyileştirmelere yol açar. Bununla birlikte, makine neyin doğru neyin yanlış olduğu konusunda belirsiz bir fikre sahip olduğundan, denetimli öğrenmede bazı dezavantajlar vardır. Bu insan geribildirimi genellikle denetimli öğrenmenin gelecekteki kullanımına sınırlamalar getirir.
Denetimsiz Öğrenme Nedir?
CCTV verileri, GPS verileri, çevrimiçi işlem verileri, makine tarama verileri, güvenlik tarama verileri vb. olsun, her zaman makinelerden daha iyi performans aradığımız zamanlarda yaşıyoruz. Kuruluşlar ve hükümetler, daha iyi sonuçlar elde etmek için insanlardan denetlenen verilere ihtiyaç duymayan veya gerektirmeyen makineleri istiyor. Bu, elbette, otomasyon yönünde çok daha fazla çaba sarf etmeyi gerektirir ve yakın gelecekte denetimli öğrenmenin yerini denetimsiz öğrenmenin alması pek olası olmasa da, yakın gelecekte daha hızlı ve daha fazla olacak olan hibrit yaklaşımların ortaya çıkması muhtemeldir. şu anda denetimli öğrenme yoluyla elde ettiğimiz sonuçlardan daha verimli.
Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme arasındaki fark nedir?
• Denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme, daha iyi otomasyon veya yapay zeka için çalışmak için iki farklı yaklaşımdır.
• Denetimli öğrenmede, daha iyi otomasyon için insan geribildirimi varken denetimsiz öğrenmede, makinenin insan girdisi olmadan daha iyi performanslar getirmesi beklenir.
• Hibrit yaklaşımlar, hem denetimli hem de denetimsiz öğrenmeyi kullanan yakın gelecekte daha olası çözümlerdir.
