Diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado

Aprendizaje supervisado vs sin supervisión

Los términos como el aprendizaje supervisado y el 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 laico, son algoritmos que están impulsados ​​por los datos y hacen que una máquina aprenda con la ayuda de ejemplos. Hay dos tipos de aprendizaje; a saber, el aprendizaje supervisado y el 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 resaltarán en este artículo.

En los próximos años, es probable que testigemos de un aumento en el desarrollo del aprendizaje automático para facilitar el tratamiento de los problemas comerciales. La contratación de empleados para abordar problemas comerciales simples se volvería obsoleto utilizando los conceptos de aprendizaje supervisado y sin supervisión.

Lo que es el aprendizaje supervisado?

Este es un tipo de aprendizaje donde el aprendizaje automático tiene lugar con la ayuda de las entradas 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 spam en su correo electrónico se llena, a veces incluso los correos importantes van a él sin querer. El sistema funciona sobre la base del aprendizaje automático que notifica un algoritmo relacionado con el análisis de spam. El sistema utiliza la información para filtrar mensajes y enviarlos a la carpeta de spam reduciendo los falsos positivos. En un motor de búsqueda, el algoritmo funciona sobre la base del enlace haciendo clic primero cuando abre los resultados de búsqueda. Esto lleva 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 idea vaga 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 sin supervisión??

Estamos viviendo en momentos en que estamos buscando un mejor rendimiento de las máquinas todo el tiempo, ya sea datos de CCTV, datos GPS, datos de transacciones en línea, datos de escaneo de máquinas, datos de escaneo de seguridad, etc. Las organizaciones y los gobiernos desean máquinas que no necesiten o requieran datos supervisados ​​de humanos para obtener mejores resultados. Esto, por supuesto, requiere hacer 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 surjan los enfoques híbridos en el futuro cercano que será más rápido y más rápido y más. eficiente que los resultados que estamos obteniendo en el aprendizaje supervisado en la actualidad.

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje supervisado y 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 comentarios humanos para una mejor automatización, mientras que en el aprendizaje no supervisado, se espera que la máquina traiga mejores actuaciones sin insumos humanos.

• Los enfoques híbridos son soluciones más probables en el futuro cercano que hacen uso del aprendizaje supervisado y sin supervisión.