Mga Pagkakaiba sa Pagitan ng Pinagkadalubhasaan sa Pag-aaral at Di-napapanatili na Pag-aaral
Ang mga mag-aaral na nagsisikap sa pag-aaral ng machine ay nakakaranas ng mga paghihirap sa pagkakaiba-iba ng pinangangasiwaang pag-aaral mula sa di-tinutulungan na pag-aaral. Lumilitaw na ang pamamaraan na ginagamit sa parehong paraan ng pag-aaral ay pareho, na nagpapahirap sa isa na makilala sa pagitan ng dalawang pamamaraan ng pag-aaral. Gayunpaman, sa masusing pag-aaral at hindi matwid na pansin, maaaring malinaw na maunawaan ng isa na may mga pagkakaiba sa pagitan ng pinangangasiwaang at hindi pinangangasiwaang pag-aaral.
Ang pinangangasiwaang pag-aaral ay isa sa mga pamamaraan na nauugnay sa pag-aaral ng makina na nagsasangkot ng paglalaan ng naka-label na data upang ang isang partikular na pattern o pag-andar ay maaring makuha mula sa data na iyon. Ito ay nagkakahalaga ng noting na ang supervised pag-aaral ay nagsasangkot ng paglalaan ng isang input na bagay, isang vector, habang sa parehong oras anticipating ang pinaka-nais na halaga ng output, na kung saan ay halos tinutukoy bilang ang supervisory signal. Ang ilalim ng ari-arian ng pinangangasiwaang pag-aaral ay ang data ng pag-input ay kilala at may label na naaangkop.
Ang hindi pinagkakatiwalaan na pag-aaral ay ang pangalawang paraan ng algorithm sa pag-aaral ng machine kung saan inferences ay inilabas mula sa walang-label na data ng pag-input. Ang layunin ng unsupervised learning ay upang matukoy ang mga nakatagong mga pattern o pagpapangkat sa data mula sa walang label na data. Ito ay kadalasang ginagamit sa pag-aaral ng pagsusuri ng data. Ang isa sa mga nagpapahiwatig ng mga character ng unsupervised learning ay na ang parehong input at output ay hindi kilala.
Mga Pagkakaiba sa Pagitan ng Pinagkatiwalaang Pag-aaral at Di-napapanatili na Pag-aaral
Ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng pinangangasiwaang pag-aaral at unsupervised learning ay ang data na ginagamit sa alinman sa paraan ng pag-aaral ng machine. Kapansin-pansin na ang parehong mga paraan ng pag-aaral ng machine ay nangangailangan ng data, na kanilang pag-aralan upang makagawa ng ilang mga function o mga pangkat ng data. Gayunpaman, ang data ng pag-input na ginagamit sa pinangangasiwaang pag-aaral ay kilala at na-label. Nangangahulugan ito na ang makina ay nakatalaga lamang sa papel na ginagampanan ng pagtukoy ng mga nakatagong mga pattern mula sa na-label na data. Gayunpaman, ang data na ginagamit sa unsupervised learning ay hindi kilala o may label. Ito ay ang gawain ng makina upang maikategorya at lagyan ng label ang raw data bago matukoy ang mga nakatagong mga pattern at mga function ng data ng pag-input.
Ang pag-aaral ng machine ay isang kumplikadong bagay at ang sinumang tao na kasangkot ay dapat na handa para sa gawain nang maaga. Ang isa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng pinangangasiwaang pag-aaral at hindi napananatili ang pag-aaral ay ang kakikitang kumplikado. Ang pinangangasiwaang pag-aaral ay sinasabing isang kumplikadong paraan ng pag-aaral habang ang di-pangangasiwa na paraan ng pag-aaral ay hindi gaanong kumplikado. Isa sa mga dahilan kung bakit ang pinangangasiwaang pag-aaral ng pag-aaral ay ang katotohanang dapat na maunawaan at lagyan ng label ang mga input habang nasa hindi pinangangasiwaan na pag-aaral, hindi kinakailangan ang isa na maunawaan at lagyan ng label ang mga input. Ipinaliliwanag nito kung bakit pinipili ng maraming tao ang hindi napananatili na pag-aaral kumpara sa pinangangasiwaang paraan ng pag-aaral ng machine.
Ang iba pang umiiral na pagkakaiba sa pagitan ng pinangangasiwaang pag-aaral at kawalan ng pangangalaga ay ang katumpakan ng mga resulta na ginawa pagkatapos ng bawat ikot ng pag-aaral ng makina. Ang lahat ng mga resulta na nalikha mula sa pinangangasiwaang paraan ng pag-aaral ng makina ay mas tumpak at maaasahan kumpara sa mga resulta na nabuo mula sa unsupervised na paraan ng pag-aaral ng machine. Isa sa mga kadahilanan na nagpapaliwanag kung bakit ang pinangangasiwaang paraan ng pag-aaral ng machine ay gumagawa ng tumpak at maaasahang mga resulta ay dahil ang data ng pag-input ay mahusay na kilala at may label na kung saan ay nangangahulugan na ang makina ay pag-aralan lamang ang mga nakatagong mga pattern. Ito ay hindi katulad sa unsupervised paraan ng pag-aaral kung saan ang makina ay dapat na tukuyin at lagyan ng label ang input data bago ang pagtukoy ng mga nakatagong mga pattern at pag-andar.
Dapat ding tandaan na mayroong isang makabuluhang pagkakaiba pagdating sa bilang ng mga klase. Mahalagang tandaan na ang lahat ng mga klase na ginagamit sa pinangangasiwaang pag-aaral ay kilala na nangangahulugang ang mga sagot sa pag-aaral ay malamang na kilala. Ang tanging layunin ng pinangangasiwaang pag-aaral ay samakatuwid ay upang matukoy ang hindi kilalang kumpol. Gayunpaman, walang paunang kaalaman sa unsupervised na paraan ng pag-aaral ng machine. Bilang karagdagan, ang mga bilang ng mga klase ay hindi kilala na malinaw na nangangahulugan na walang impormasyon ay kilala at ang mga resulta na nabuo matapos ang pagtatasa ay hindi maaaring matukoy. Dagdag pa, ang mga taong kasangkot sa unsupervised paraan ng pag-aaral ay hindi alam ang anumang impormasyon tungkol sa raw data at ang inaasahang mga resulta.
Kabilang sa iba pang mga pagkakaiba, may umiiral na oras pagkatapos na ang bawat pamamaraan ng pagkatuto ay nagaganap. Mahalagang i-highlight na ang pinangangasiwaang paraan ng pag-aaral ay nangyayari off-line habang ang unsupervised paraan ng pagkatuto ay nangyayari sa real time. Ang mga tao na kasangkot sa paghahanda at pag-label ng data ng pag-input ay ginagawa ito ng off-line habang ang pagtatasa ng nakatagong pattern ay tapos na sa online na tinanggihan ang mga taong kasangkot sa pag-aaral ng machine ng isang pagkakataon upang makipag-ugnay sa makina habang pinag-aaralan nito ang discrete data.Gayunpaman, ang unsupervised na paraan ng pag-aaral ng machine ay tumatagal sa real time tulad na ang lahat ng data ng pag-input ay sinusuri at nilagyan ng label sa harapan ng mga nag-aaral na tumutulong sa kanila na maunawaan ang iba't ibang mga paraan ng pag-aaral at pag-uuri ng raw data. Ang pagtatasa ng data ng real time ay nananatiling pinakamahalagang merito ng di-pangangasiwa na pamamaraan ng pag-aaral.
Ipinapakita ng Table ang Mga Pagkakaiba sa Pagitan ng Pinagkatiwalaang Pag-aaral at Di-nakaturasang Pag-aaral: Tsart ng Paghahambing
| Pinagtuturo Learning | Unsupervised Learning | |
| Input Data | Gumagamit ng Kilalang at Labeled Input Data | Gumagamit ng Hindi kilalang Input Data |
| Computational Complexity | Napakaluwag Complex sa Computation | Mas kaunting Computational Complexity |
| Totoong oras | Gumagamit ng pag-aaral ng off-line | Gumagamit ng Real Time Analysis ng Data |
| Bilang ng mga Klase | Bilang ng mga Klase ay Kilala | Bilang ng mga Klase ay Hindi Kilala |
| Katumpakan ng Mga Resulta | Tumpak at Maaasahang Mga Resulta | Moderate Tumpak at Maaasahang Mga Resulta |
Buod ng Pinagkadalubhasaan sa Pag-aaral at Di-nakaturasang Pag-aaral
- Ang pagmimina ng data ay nagiging isang mahalagang aspeto sa kasalukuyang mundo ng negosyo dahil sa nadagdagan raw data na kailangan ng mga organisasyon upang pag-aralan at iproseso upang makagawa sila ng mga tunog at maaasahang desisyon.
- Ipinaliliwanag nito kung bakit lumalaki ang pangangailangan para sa pag-aaral ng makina at sa gayon ay nangangailangan ng mga taong may sapat na kaalaman sa parehong pinangangasiwaang pag-aaral ng makina at walang pangangalaga sa pag-aaral ng makina.
- Ito ay nagkakahalaga ng pag-unawa na ang bawat pamamaraan ng pag-aaral ay nag-aalok ng sarili nitong mga pakinabang at disadvantages. Ito ay nangangahulugan na ang isa ay dapat na nakakaalam sa parehong mga pamamaraan ng pag-aaral ng machine bago matukoy kung anong paraan ang gagamitin ng isa upang pag-aralan ang data.
