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Différence entre apprentissage supervisé et non supervisé

L'apprentissage supervisé et non supervisé sont les paradigmes d'apprentissage automatique qui sont utilisés pour résoudre la classe de tâches en tirant parti de l'expérience et de la mesure de la performance. L'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé diffèrent principalement par le fait que l'apprentissage supervisé implique la mise en correspondance de l'entrée vers la sortie essentielle. Au contraire, l’apprentissage non supervisé ne vise pas à produire une sortie dans la réponse d’une entrée particulière, mais plutôt à découvrir des modèles dans les données.

Ces techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé sont mises en œuvre dans diverses applications telles que les réseaux de neurones artificiels, qui sont des systèmes de traitement de données contenant un grand nombre d'éléments de traitement largement interconnectés.

Tableau de comparaison

Base de comparaisonEnseignement superviséApprentissage non supervisé
De baseTraite des données étiquetées.Traite les données non étiquetées.
Complexité informatiqueHauteFaible
AnalyseHors ligneTemps réél
Précision
Produit des résultats précisGénère des résultats modérés
Sous-domaines
Classification et régression
Exploitation de règles de clustering et d'association

Définition de l'apprentissage supervisé

La méthode d' apprentissage supervisé implique la formation du système ou de la machine. Les ensembles de formation et le modèle cible (modèle de sortie) sont fournis au système pour l'exécution d'une tâche. Superviser signifie généralement observer et guider l'exécution des tâches, du projet et de l'activité. Mais, où l'apprentissage supervisé peut être mis en œuvre? Il est principalement mis en œuvre dans les réseaux de régression d’apprentissage automatique et de grappes et de neurones.

Maintenant, comment formons-nous un modèle? Le modèle est guidé à l'aide du chargement du modèle avec les connaissances, afin de faciliter la prédiction d'instances futures. Il utilise des jeux de données étiquetés pour la formation. Les réseaux de neurones artificiels du modèle d'entrée forment le réseau qui est également associé au modèle de sortie.

Définition de l'apprentissage non supervisé

Le modèle d' apprentissage non supervisé n'implique pas le résultat visé, ce qui signifie qu'aucune formation n'est fournie au système. Le système doit apprendre par lui-même en déterminant et en adaptant en fonction des caractéristiques structurelles des modèles d'entrée. Il utilise des algorithmes d'apprentissage automatique qui permettent de tirer des conclusions sur des données non étiquetées.

L'apprentissage non supervisé fonctionne sur des algorithmes plus compliqués que l'apprentissage supervisé car nous disposons d'informations rares ou inexistantes sur les données. Cela crée un environnement moins gérable que la machine ou le système destiné à générer des résultats pour nous. L'objectif principal de l'apprentissage non supervisé est de rechercher des entités telles que des groupes, des grappes, une réduction de dimensionnalité et d'effectuer une estimation de la densité.

Principales différences entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé

  1. La technique d'apprentissage supervisé traite des données étiquetées lorsque les modèles de données de sortie sont connus du système. Par contre, l’apprentissage non supervisé fonctionne avec des données non étiquetées dans lesquelles la sortie est simplement basée sur la collecte de perceptions.
  2. En ce qui concerne la complexité, la méthode d'apprentissage supervisé est moins complexe que la méthode d'apprentissage non supervisé est plus compliquée.
  3. L'apprentissage supervisé peut également effectuer une analyse hors ligne, tandis que l'apprentissage non supervisé utilise une analyse en temps réel.
  4. Le résultat de la technique d'apprentissage supervisé est plus précis et fiable. En revanche, l’apprentissage non supervisé génère des résultats modérés mais fiables.
  5. La classification et la régression sont les types de problèmes résolus par la méthode d'apprentissage supervisé. À l'inverse, l'apprentissage non supervisé inclut les problèmes de clustering et d'exploration de règles associatives.

Conclusion

L'apprentissage supervisé est la technique permettant d'accomplir une tâche en fournissant aux systèmes des modèles de formation, d'entrée et de sortie, tandis que l'apprentissage non supervisé est une technique d'autoapprentissage dans laquelle le système doit découvrir les caractéristiques de la population d'entrée par lui-même et par aucun ensemble de catégories antérieures. sont utilisés.

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