ზედამხედველობა vs უკონტროლო სწავლა
ტერმინები, როგორიცაა ზედამხედველობითი სწავლა და უკონტროლო სწავლა, გამოიყენება მანქანათმცოდნეობის და ხელოვნური ინტელექტის კონტექსტში, რომლებიც მნიშვნელობას იძენს ყოველი გასვლის შემდეგ. მანქანათმცოდნეობისთვის მანქანური სწავლება არის ალგორითმები, რომლებიც ხელმძღვანელობენ მონაცემებს და აიძულებენ მანქანას ისწავლონ მაგალითების დახმარებით. არსებობს ორი სახის სწავლა; კერძოდ, ზედამხედველობითი სწავლა და უკონტროლო სწავლა, რაც მოსწავლეებს აბნევს, რადგან მათ შორის ბევრი მსგავსებაა. თუმცა, გადახურვის მიუხედავად, არის განსხვავებები, რომლებიც ხაზგასმული იქნება ამ სტატიაში.
მომავალ წლებში, სავარაუდოდ, ჩვენ გავხდებით მანქანური სწავლების განვითარების ზრდას, რათა ბიზნეს პრობლემების მოგვარება უფრო ადვილი და სწრაფი იყოს. თანამშრომლების დაქირავება მარტივი ბიზნეს პრობლემების გადასაჭრელად მოძველებული გახდება ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის გარეშე სწავლის ცნებების გამოყენებით.
რა არის ზედამხედველობითი სწავლება?
ეს არის სწავლის ტიპი, სადაც მანქანური სწავლება ხდება მომხმარებლების შეყვანის დახმარებით. მანქანური სწავლისა და ხელოვნური ინტელექტის სფეროში კვლევების დიდი ნაწილი აქცენტირებულია ზედამხედველობით სწავლაზე. მაგალითად, თქვენს ელფოსტაში სპამის საქაღალდე სავსეა, ზოგჯერ მნიშვნელოვანი წერილებითაც კი უნებლიედ მიდის მასში. სისტემა მუშაობს მანქანური სწავლის საფუძველზე, რომელიც აცნობებს ალგორითმს, რომელიც ეხება სპამის ანალიზს. სისტემა იყენებს ინფორმაციას შეტყობინებების გასაფილტრად და სპამის საქაღალდეში გაგზავნისთვის, რაც ამცირებს ცრუ პოზიტივებს. საძიებო სისტემაში, ალგორითმი მუშაობს იმ ბმულზე, რომელიც პირველად დააწკაპუნეთ, როდესაც ის ხსნის ძიების შედეგებს.ეს იწვევს მომხმარებლის ძიების შედეგების გაუმჯობესებას. თუმცა, არსებობს გარკვეული ნაკლოვანებები ზედამხედველობით სწავლაში, რადგან მანქანას აქვს ბუნდოვანი წარმოდგენა იმაზე, თუ რა არის სწორი და რა არის არასწორი. ეს ადამიანური გამოხმაურება ხშირად აყენებს შეზღუდვებს ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლის სამომავლო გამოყენებაში.
რა არის უკონტროლო სწავლა?
ჩვენ ვცხოვრობთ დროში, როდესაც მუდმივად ვეძებთ მანქანების უკეთეს შესრულებას, იქნება ეს CCTV მონაცემები, GPS მონაცემები, ონლაინ ტრანზაქციის მონაცემები, მანქანების სკანირების მონაცემები, უსაფრთხოების სკანირების მონაცემები და ა.შ. ორგანიზაციებსა და მთავრობებს სურთ, რომ მანქანები, რომლებსაც არ სჭირდებათ ან არ სჭირდებათ ადამიანებისგან ზედამხედველობის მონაცემები, უკეთესი შედეგების მისაღებად. ეს, რა თქმა უნდა, მოითხოვს ბევრად მეტ ძალისხმევას ავტომატიზაციის მიმართულებით, და მიუხედავად იმისა, რომ ნაკლებად სავარაუდოა, რომ უკონტროლო სწავლება შეცვალოს ზედამხედველობითი სწავლება უახლოეს მომავალში, ჰიბრიდული მიდგომები, სავარაუდოდ, გამოჩნდება უახლოეს მომავალში, რომელიც იქნება უფრო სწრაფი და უფრო მეტი. ეფექტური ვიდრე ის შედეგები, რომლებსაც ამჟამად ვიღებთ ზედამხედველობითი სწავლის გზით.
რა განსხვავებაა ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის გარეშე სწავლას შორის?
• ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის გარეშე სწავლა არის ორი განსხვავებული მიდგომა უკეთესი ავტომატიზაციის ან ხელოვნური ინტელექტის მისაღწევად.
• ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლებისას არის ადამიანის უკუკავშირი უკეთესი ავტომატიზაციისთვის, მაშინ როცა უკონტროლო სწავლისას, მანქანას მოსალოდნელია უკეთესი შესრულება ადამიანის შეყვანის გარეშე.
• ჰიბრიდული მიდგომები უფრო სავარაუდო გადაწყვეტაა უახლოეს მომავალში, რომელიც იყენებს როგორც ზედამხედველობით, ასევე ზედამხედველობის გარეშე სწავლებას.
