Pembelajaran diawasi vs Tidak Diawasi
Istilah-istilah seperti pembelajaran diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan digunakan dalam konteks pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan yang semakin penting setiap hari berlalu. Pembelajaran mesin, untuk orang awam, adalah algoritma yang didorong oleh data dan membuat mesin belajar dengan bantuan contoh. Terdapat dua jenis pembelajaran; iaitu pembelajaran yang diselia dan pembelajaran yang tidak diselia yang membingungkan pelajar kerana terdapat banyak persamaan antara keduanya. Namun, walaupun bertindih, terdapat perbezaan yang akan diketengahkan dalam artikel ini.
Pada tahun-tahun mendatang, kita cenderung menyaksikan peningkatan dalam pengembangan pembelajaran mesin untuk menjadikan masalah perniagaan lebih mudah dan cepat. Pengambilan pekerja untuk mengatasi masalah perniagaan yang sederhana akan menjadi usang menggunakan konsep pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi.
Apa itu Pembelajaran yang Diselia?
Ini adalah jenis pembelajaran di mana pembelajaran mesin berlaku dengan bantuan input dari pengguna. Sebilangan besar penyelidikan dalam bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan hingga kini telah menumpukan pada pembelajaran yang diselia. Contohnya, folder spam dalam e-mel anda penuh dengan surat-surat yang kadang-kadang penting walaupun tidak sengaja dihantar ke sana. Sistem ini berfungsi berdasarkan pembelajaran mesin yang memberitahu algoritma berkaitan dengan analisis spam. Sistem ini menggunakan maklumat untuk menyaring mesej dan mengirimkannya ke folder spam yang mengurangkan positif palsu. Dalam mesin pencari, algoritma berfungsi berdasarkan pautan yang diklik terlebih dahulu apabila membuka hasil carian. Ini membawa kepada peningkatan dalam hasil carian pengguna. Namun, ada kekurangan tertentu dalam pembelajaran yang diawasi kerana mesin mempunyai idea yang samar-samar tentang apa yang betul dan apa yang salah. Maklum balas manusia ini sering meletakkan batasan penggunaan masa depan pembelajaran yang diselia.
Apa itu Pembelajaran Tanpa Pengawasan?
Kita hidup di saat-saat di mana kita mencari prestasi yang lebih baik dari mesin sepanjang masa sama ada data CCTV, data GPS, data transaksi dalam talian, data imbasan mesin, data imbasan keselamatan, dan sebagainya. Organisasi dan kerajaan menginginkan mesin yang tidak memerlukan atau memerlukan data yang diawasi dari manusia untuk menghasilkan hasil yang lebih baik. Ini tentunya memerlukan usaha yang lebih banyak ke arah automasi, dan walaupun tidak mungkin pembelajaran tanpa pengawasan menggantikan pembelajaran yang diselia dalam waktu terdekat, pendekatan hibrid cenderung muncul dalam waktu terdekat yang akan lebih cepat dan lebih banyak cekap daripada hasil yang kita perolehi melalui pembelajaran yang diselia pada masa ini.
Apakah perbezaan antara Pembelajaran yang Diawasi dan yang Tidak Diawasi?
• Pembelajaran diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan adalah dua pendekatan yang berbeza untuk bekerja untuk automasi yang lebih baik atau kecerdasan buatan.
• Dalam pembelajaran yang diawasi, terdapat maklum balas manusia untuk automasi yang lebih baik sedangkan dalam pembelajaran tanpa pengawasan, mesin diharapkan dapat menghasilkan persembahan yang lebih baik tanpa input manusia.
• Pendekatan hibrid kemungkinan besar merupakan penyelesaian dalam masa terdekat yang memanfaatkan pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi.
