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 comparaison | Enseignement supervisé | Apprentissage non supervisé |
|---|---|---|
| De base | Traite des données étiquetées. | Traite les données non étiquetées. |
| Complexité informatique | Haute | Faible |
| Analyse | Hors ligne | Temps réél |
| Précision | Produit des résultats précis | Génère 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
- 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.
- En ce qui concerne la complexité, la méthode d'apprentissage supervisé est moins complexe que la méthode d'apprentissage non supervisé est plus compliquée.
- L'apprentissage supervisé peut également effectuer une analyse hors ligne, tandis que l'apprentissage non supervisé utilise une analyse en temps réel.
- 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.
- 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.
