Différence entre apprentissage supervisé et non supervisé

des termes tels que l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé sont utilisés dans le contexte de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle qui gagnent en importance à chaque jour qui passe. L'apprentissage machine, pour le profane, est un algorithme qui est piloté par les données et qui apprend à la machine à l'aide d'exemples. Il y a deux types d'apprentissage; à savoir l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé qui confondent les élèves car il y a beaucoup de similitudes entre les deux. Cependant, malgré les chevauchements, il y a des différences qui seront soulignées dans cet article.

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Dans les années à venir, nous assisterons probablement à une augmentation du développement de l'apprentissage automatique pour faciliter et accélérer le traitement des problèmes commerciaux. Embaucher des employés pour s'attaquer à de simples problèmes d'affaires deviendrait obsolète en utilisant les concepts d'apprentissage supervisé et non supervisé.

Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé?

Il s'agit d'un type d'apprentissage où l'apprentissage automatique a lieu à l'aide des contributions des utilisateurs. Une grande partie de la recherche dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle a été axée sur l'apprentissage supervisé. Par exemple, le dossier spam dans votre e-mail est rempli avec des mails parfois importants même involontairement. Le système fonctionne sur la base de l'apprentissage automatique qui notifie un algorithme relatif à l'analyse du spam. Le système utilise les informations pour filtrer les messages et les envoyer vers le dossier spam, ce qui réduit les faux positifs. Dans un moteur de recherche, l'algorithme fonctionne sur la base du lien cliqué en premier quand il ouvre les résultats de la recherche. Cela conduit à des améliorations dans les résultats de recherche pour un utilisateur. Cependant, l'apprentissage supervisé présente certains inconvénients car la machine a une vague idée de ce qui est juste et de ce qui ne va pas. Cette rétroaction humaine limite souvent l'utilisation future de l'apprentissage supervisé.

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

Nous vivons à une époque où nous recherchons constamment de meilleures performances des machines, qu'il s'agisse des données CCTV, des données GPS, des données de transaction en ligne, des données de scan machine, des données de scan de sécurité, etc. Les organisations et les gouvernements veulent des machines qui n'ont pas besoin ou nécessitent des données supervisées de la part des humains pour obtenir de meilleurs résultats. Bien entendu, il faut investir beaucoup plus dans l'automatisation, et même s'il est peu probable que l'apprentissage non supervisé remplace l'apprentissage supervisé dans un proche avenir, les approches hybrides sont susceptibles d'émerger dans un futur proche, ce qui sera plus rapide et plus efficace que les résultats que nous obtenons à travers l'apprentissage supervisé à l'heure actuelle.

Quelle est la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé?

• L'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé sont deux approches différentes pour améliorer l'automatisation ou l'intelligence artificielle.

• Dans l'apprentissage supervisé, il y a un retour humain pour une meilleure automatisation tandis que dans l'apprentissage non supervisé, la machine devrait apporter de meilleures performances sans intrants humains.

• Les approches hybrides sont des solutions plus probables dans un proche avenir qui utilisent à la fois l'apprentissage supervisé et non supervisé.