Diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado

Aprendizaje supervisado vs no supervisado

Los términos como aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado se utilizan en el contexto del aprendizaje automático y la inteligencia artificial que están ganando importancia con cada día que pasa. El aprendizaje automático, para el lego, son algoritmos que se basan en datos y hacen que un aprendizaje automático con la ayuda de ejemplos. Hay dos tipos de aprendizaje; a saber, aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado que confunden a los estudiantes ya que hay muchas similitudes entre los dos. Sin embargo, a pesar de la superposición, hay diferencias que se destacarán en este artículo..

En los próximos años, es probable que seamos testigos de un aumento en el desarrollo del aprendizaje automático para hacer que los problemas de negocios sean más fáciles y rápidos. La contratación de empleados para abordar problemas comerciales simples se volvería obsoleta utilizando los conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisado.

¿Qué es el aprendizaje supervisado??

Este es un tipo de aprendizaje en el que el aprendizaje automático tiene lugar con la ayuda de los aportes de los usuarios. Gran parte de la investigación en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial hasta la fecha se ha centrado en el aprendizaje supervisado. Por ejemplo, la carpeta de correo no deseado en su correo electrónico se llena con correos electrónicos a veces incluso importantes que llegan a ella involuntariamente. El sistema funciona sobre la base del aprendizaje automático que notifica un algoritmo relacionado con el análisis de correo no deseado. El sistema utiliza la información para filtrar los mensajes y enviarlos a la carpeta de correo no deseado, lo que reduce los falsos positivos. En un motor de búsqueda, el algoritmo funciona sobre la base del enlace al que se hizo clic primero cuando se abren los resultados de búsqueda. Esto conduce a mejoras en los resultados de búsqueda para un usuario. Sin embargo, hay ciertos inconvenientes en el aprendizaje supervisado, ya que la máquina tiene una vaga idea de lo que está bien y lo que está mal. Esta retroalimentación humana a menudo pone limitaciones al uso futuro del aprendizaje supervisado.

¿Qué es el aprendizaje no supervisado??

Vivimos en tiempos en los que buscamos un mejor rendimiento de las máquinas todo el tiempo, ya sean datos de CCTV, datos de GPS, datos de transacciones en línea, datos de escaneo de máquinas, datos de escaneo de seguridad, etc. Las organizaciones y los gobiernos quieren que las máquinas que no necesitan o requieren datos supervisados ​​por humanos obtengan mejores resultados. Por supuesto, esto requiere poner mucho más esfuerzo en la dirección de la automatización, y aunque es poco probable que el aprendizaje no supervisado reemplace el aprendizaje supervisado en el futuro cercano, es probable que los enfoques híbridos surjan en un futuro cercano que sean más rápidos y más rápidos. Eficiente que los resultados que estamos obteniendo a través del aprendizaje supervisado en la actualidad..

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado??

• El aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado son dos enfoques diferentes para trabajar para una mejor automatización o inteligencia artificial.

• En el aprendizaje supervisado, hay retroalimentación humana para una mejor automatización, mientras que en el aprendizaje no supervisado, se espera que la máquina ofrezca mejores rendimientos sin aportes humanos..

• Los enfoques híbridos son soluciones más probables en el futuro cercano que utilizan el aprendizaje supervisado y no supervisado.