Q:
Aký je rozdiel medzi učením pod dohľadom, školením bez dozoru a polo dozoru?
A:Kľúčový rozdiel medzi učením pod dohľadom a učením bez dozoru v strojovom vzdelávaní je použitie údajov o školeniach.
Dozorované učenie využíva príklady údajov na ukázanie toho, ako vyzerajú „správne“ údaje. Dáta sú štruktúrované tak, aby zobrazovali výstupy daných vstupov.
Algoritmus strojového učenia, ktorý klasifikuje ovocie, môže obsahovať obrázky ovocia, ako sú jablká, banány, hrozno a pomaranče, ako vstupy a názvy týchto plodov ako výstupov.
Skutočným príkladom by boli Bayesovské spamové filtre v e-mailových programoch. Tieto filtre sú trénované s príkladmi e-mailov, ktoré sa považujú za spam. Filter nevyžiadanej pošty potom môže vyhľadávať určité frázy, ktoré sa vyskytujú v e-mailoch vyskytujúcich sa v spamových e-mailoch, a presunúť ich do priečinka so spamom.
Je to ako ukázať človeku, ako urobiť novú úlohu. Osobe, ktorá zadáva údaje, sa môžu zobraziť príklady údajov vo formáte, ktorý spoločnosť požaduje, a očakáva sa, že ich bude nasledovať.
Programy strojového učenia využívajúce školené údaje mnohokrát opakujú s údajmi o školení. Výsledky môžu byť pôsobivé, keď sa skutočne rozbehnú. Filter spamu od spoločnosti Google v Gmaile je veľmi presný, pretože ho trénuje toľko používateľov.
Neprehliadané učenie nemá žiadne údaje o predchádzajúcom školení. V našom príklade klasifikácie ovocia by mohol algoritmus predstaviť iba obrázky ovocia a povedal by ich klasifikáciu.
Výučba bez dozoru má aplikácie v prieskume trhu tým, že sa učí návyky pri kúpe zákazníka alebo bezpečnosť sledovaním vzorov hackingu.
Učenia s polovičným dohľadom sa pokúšajú získať strednú cestu označením niektorých údajov. Napríklad jablko a pomaranč môžu byť označené v programe klasifikácie ovocia, banány a hrozno však nie sú.
Kedy použiť niektorý z týchto algoritmov bude závisieť od typu použitých údajov. Niektoré úlohy majú stabilné vzorce, napríklad podvody s kreditnými kartami alebo spamové správy. Na tieto druhy úloh je vhodné učenie pod dohľadom. Sieťové útoky sú nepredvídateľné a vhodnejšie môžu byť učebné metódy bez dozoru alebo čiastočne pod dohľadom.
