تُستخدم أطر التعلم الآلي للتعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف لحل سلسلة من المشكلات من خلال الفهم من المعرفة ومؤشرات أداء الإطار. تستخدم الشبكات العصبية التلافيفية ، وهي أنظمة معالجة المعلومات التي تتكون من مكونات معالجة متعددة أو مترابطة بشكل كبير ، مناهج التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف في مجموعة واسعة من التطبيقات.
ستساعدك هذه المقالة على فهم كيفية عمل نموذجي نهج التعلم الآلي بالتفصيل مع المقارنة جنبًا إلى جنب لسهولة التمايز.
التعلم الخاضع للإشراف مقابل التعلم غير الخاضع للإشراف
يتمثل الاختلاف بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف في أن التعلم الخاضع للإشراف يشمل النقل من بيانات الإدخال المتوفرة إلى النتيجة المهمة التي تتم معالجتها بينما لا يحاول التعلم غير الخاضع للإشراف ، من ناحية أخرى ، إنشاء مخرجات تتعلق بإدخال مباشر ؛ بدلاً من ذلك ، فهي تبحث عن أنماط في المعلومات وتعالج نتيجة مستقلة.
أحد الأساليب المرتبطة بخوارزميات التعلم والتعلم الآلي هو التعلم تحت الإشراف ، والذي يستلزم تعيين المعلومات المصنفة لاشتقاق نمط معين أو غرض وظيفي منها.
من المهم الإشارة إلى أن التعلم الخاضع للإشراف يستلزم تعيين عنصر إدخال ، مصفوفة ، مع إبراز قيمة المخرجات المرغوبة ، والتي تُعرف غالبًا باسم العامل الحاسم الذي يحدد نتيجة التعلم الخاضع للإشراف. أهم ما يميز التعلم تحت الإشراف هو معرفة المعلومات المطلوبة وتصنيفها بشكل صحيح.
من ناحية أخرى ، يعد التعلم غير الخاضع للإشراف نوعًا آخر من النماذج التي تستنتج الارتباطات من معلومات المدخلات غير المنظمة وتستمد نتيجة بناءً على علاقاتها المستنتجة. يسعى التعلم غير الخاضع للإشراف إلى استخراج التسلسل الهرمي والوصلات من البيانات الأولية. لا توجد متطلبات للرصد في التعلم غير الخاضع للإشراف. بدلاً من ذلك ، يتم إجراء التدقيق الداخلي من تلقاء نفسه من بيانات الإدخال التي يتم إدخالها من قبل المشغل.
جدول المقارنة بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف
| معلمات المقارنة | التعلم الخاضع للإشراف | تعليم غير مشرف عليه |
| أنواع | هناك نوعان من المشكلات التي يمكن حلها من خلال التعلم الخاضع للإشراف. أي التصنيف والانحدار | التجميع والترابط نوعان من القضايا التي يمكن حلها باستخدام التعلم غير الخاضع للإشراف. |
| علاقة الإخراج والمدخلات | يتم حساب المخرجات وفقًا لإطار العمل المغذي ويتم تحليل المدخلات. | يتم حساب المخرجات بشكل مستقل ويتم تحليل المدخلات فقط. |
| دقة | دقيق جدا. | يمكن أن يكون غير دقيق في بعض الأحيان. |
| زمن | يتم إجراء تحليل إطار العمل خارج الخط والمدخلات. | الوقت الحقيقي في الطبيعة. |
| التحليلات | مستوى التعقيد الحسابي والتحليل مرتفع. | نسبة التحليل أعلى ولكن التعقيد الحسابي أقل. |
ما هو التعلم الخاضع للإشراف؟
تستلزم تقنية التعلم الخاضع للإشراف برمجة نظام أو آلة ، حيث يتم إعطاء الكمبيوتر أمثلة تدريبية بالإضافة إلى تسلسل الهدف (قالب الإخراج) لإكمال المهمة. يعني مصطلح "الإشراف" عادة النظر في المهام والأنشطة وتوجيهها. ولكن ، أين يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي الخاضع للإشراف؟ يتم استخدامه في الغالب في انحدار التعرف على الأنماط ، والتكتل ، والعصبي الاصطناعي.
يتم توجيه النظام من خلال المعلومات التي تم تحميلها في النموذج ، مما يجعل من السهل توقع الأحداث المستقبلية ، تمامًا مثل نحت البيانات في خوارزمية محددة مسبقًا وتوقع نتائج مماثلة من حدوث مماثل لاحقًا. يتم التدريب باستخدام عينات معلمة. تسلسل المدخلات للشبكات العصبية يدرب الهيكل ، والذي يرتبط أيضًا بالمخرجات.
لقد أثبتت الخوارزمية "تتعلم" من بيانات الاختبار عن طريق الإستراتيجية المتكررة على المعلومات والتحسين للحصول على الإجابة الصحيحة في التصنيف العميق. بينما تعد تقنيات التعلم الخاضع للإشراف أكثر موثوقية من أساليب التعلم غير الخاضعة للإشراف ، فإنها تحتاج إلى مشاركة بشرية لتصنيف البيانات بشكل صحيح.
الانحدار هو أسلوب إحصائي لتحديد العلاقة بين متغير توقع ومتغير خارجي واحد أو أكثر ، ويستخدم بشكل شائع للتنبؤ بالأحداث المستقبلية. يتم استخدام تحليل الانحدار الخطي نظرًا لوجود عامل مستقل واحد فقط ولكن متغير نتيجة واحد.
ما هو التعلم غير الخاضع للإشراف؟
التعلم غير الخاضع للإشراف هو النوع التالي من خوارزمية الشبكة العصبية باستخدام بيانات أولية غير منظمة للتوصل إلى استنتاجات. يهدف التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف إلى الكشف عن الأنماط أو المجموعات الأساسية في البيانات التي لم يتم تصنيفها. هو الأكثر استخدامًا لاستكشاف البيانات. يتميز التعلم غير الخاضع للإشراف بحقيقة أن المصدر والوجهة غير معروفين.
بالمقارنة مع التعلم الخاضع للإشراف ، يتيح التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف للمستخدمين تنفيذ معالجة بيانات أكثر تعقيدًا. من ناحية أخرى ، قد يكون التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف أكثر اضطرابًا من مناهج التعلم التلقائي الأخرى. ومن الأمثلة على ذلك التقسيم واكتشاف الشذوذ والتقنيات العصبية الاصطناعية وتقنيات التعلم الأخرى غير الخاضعة للإشراف.
نظرًا لأننا لا نملك أي معرفة تقريبًا بالبيانات ، فإن المصنفات غير الخاضعة للإشراف تمثل تحديًا أكبر من المصنفين. يعد تجميع العينات المماثلة معًا ، وتحويل المويجات ، ونموذج الفضاء المتجه من مشكلات التعلم الشائعة غير الخاضعة للإشراف.
تحدث التقنية غير الخاضعة للإشراف لخوارزميات التعلم في الوقت الفعلي ، أي أن النموذج يحدث بدون تأخير بنسبة صفر بالمائة ويتم حساب المخرجات في أداة الطبيعة ، مع تقييم جميع بيانات الإدخال ووضع علامات عليها أمام المشغل ، مما يسمح لهم بفهم أنماط متعددة من التعلم وتصنيف البيانات الخام. الفائدة الرئيسية من أسلوب التعلم غير الخاضع للرقابة هي معالجة البيانات في الوقت الفعلي.
الاختلافات الرئيسية بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف
استنتاج
نظرًا للكمية المتزايدة من البيانات الإجمالية التي يجب على الشركات تقييمها وإدارتها من أجل اتخاذ خيارات جيدة ودقيقة ، أصبح استخراج البيانات مهمًا للغاية في بيئة الشركات اليوم.
وهذا يفسر سبب زيادة الطلب على التعلم الآلي ، مما يستلزم وجود موظفين على دراية جيدة في كل من التعلم الآلي الخاضع للإشراف وشبه الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. من المهم أن تتذكر أن كل تصميم منهج له مجموعة مزايا وعيوب خاصة به. هذا يعني أنه قبل تحديد النهج الذي يجب استخدامه لتقييم البيانات ، يجب أن يكون المرء على دراية بكلتا الطريقتين للتعلم الآلي.
