Tofauti Muhimu – Inayosimamiwa dhidi ya Mafunzo ya Mashine Yasiyosimamiwa
Mafunzo yanayosimamiwa na kujifunza bila kusimamiwa ni dhana mbili kuu za kujifunza kwa mashine. Mafunzo Yanayosimamiwa ni kazi ya Kujifunza kwa Mashine ya kujifunza chaguo za kukokotoa ambazo hupanga ingizo kwa matokeo kulingana na mfano wa jozi za pato-ingizo. Kujifunza Bila Kusimamiwa ni kazi ya Kujifunza kwa Mashine ya kukisia kipengele cha kukokotoa kuelezea muundo fiche kutoka kwa data isiyo na lebo. Tofauti kuu kati ya ujifunzaji wa mashine unaosimamiwa na usiosimamiwa ni kwamba ujifunzaji unaosimamiwa hutumia data iliyo na lebo huku ujifunzaji usiosimamiwa unatumia data isiyo na lebo.
Kujifunza kwa Mitambo ni fani katika Sayansi ya Kompyuta inayoipa uwezo mfumo wa kompyuta kujifunza kutoka kwa data bila kuratibiwa kwa njia dhahiri. Inaruhusu kuchanganua data na kutabiri muundo ndani yake. Kuna matumizi mengi ya kujifunza kwa mashine. Baadhi yao ni utambuzi wa uso, utambuzi wa ishara na utambuzi wa usemi. Kuna algoriti mbalimbali zinazohusiana na kujifunza kwa mashine. Baadhi yao ni regression, uainishaji na nguzo. Lugha za programu za kawaida za kuunda programu za msingi za ujifunzaji wa mashine ni R na Python. Lugha zingine kama vile Java, C++ na Matlab pia zinaweza kutumika.
Mafunzo Yanayosimamiwa ni Nini?
Katika mifumo ya msingi ya kujifunza kwa mashine, muundo hufanya kazi kulingana na kanuni. Katika ujifunzaji unaosimamiwa, mtindo unasimamiwa. Kwanza, inahitajika kufundisha mfano. Kwa maarifa yaliyopatikana, inaweza kutabiri majibu kwa matukio yajayo. Muundo huo umefunzwa kwa kutumia mkusanyiko wa data ulio na lebo. Wakati data ya sampuli imetolewa kwa mfumo, inaweza kutabiri matokeo. Ifuatayo ni dondoo ndogo kutoka kwa mkusanyiko maarufu wa data wa IRIS.
Kulingana na jedwali lililo hapo juu, urefu wa Sepal, upana wa Sepal, urefu wa Patel, upana wa Patel na Spishi huitwa sifa. Safu hujulikana kama vipengele. Safu mlalo moja ina data ya sifa zote. Kwa hiyo, safu moja inaitwa uchunguzi. Data inaweza ama kuwa nambari au kitengo. Mfano unapewa uchunguzi na jina la spishi zinazolingana kama pembejeo. Uchunguzi mpya unapotolewa, modeli inapaswa kutabiri aina ya spishi ambayo ni yake.
Katika mafunzo yanayosimamiwa, kuna kanuni za uainishaji na urejeshaji. Uainishaji ni mchakato wa kuainisha data iliyo na lebo. Mfano uliunda mipaka ambayo ilitenganisha kategoria za data. Wakati data mpya inatolewa kwa mfano, inaweza kuainisha kulingana na mahali ambapo uhakika upo. Majirani wa K-Karibu Zaidi (KNN) ni muundo wa uainishaji. Kulingana na thamani ya k, kategoria imeamuliwa. Kwa mfano, wakati k ni 5, ikiwa pointi fulani ya data iko karibu na pointi nane za data katika kitengo A na pointi sita za data katika kitengo B, basi pointi ya data itaainishwa kama A.
Kurudi nyuma ni mchakato wa kutabiri mwelekeo wa data ya awali ili kutabiri matokeo ya data mpya. Katika regression, pato linaweza kujumuisha kigeu kimoja au zaidi kinachoendelea. Utabiri unafanywa kwa kutumia mstari unaofunika pointi nyingi za data. Mfano rahisi zaidi wa rejista ni urejeshaji wa mstari. Ni haraka na hauhitaji vigezo vya kurekebisha kama vile katika KNN. Ikiwa data inaonyesha mwelekeo wa kimfano, basi muundo wa urejeshaji wa mstari haufai.
Hiyo ni baadhi ya mifano ya algoriti za kujifunza zinazosimamiwa. Kwa ujumla, matokeo yanayotokana na mbinu za ujifunzaji zinazosimamiwa ni sahihi zaidi na yanategemewa kwa sababu data ya ingizo inajulikana na kuwekewa lebo. Kwa hivyo, mashine lazima ichanganue mifumo iliyofichwa pekee.
Kujifunza Bila Kusimamiwa ni nini?
Katika mafunzo yasiyosimamiwa, mtindo hausimamiwi. Mfano hufanya kazi peke yake, kutabiri matokeo. Inatumia kanuni za kujifunza kwa mashine kufikia hitimisho kuhusu data isiyo na lebo. Kwa ujumla, algoriti za ujifunzaji zisizosimamiwa ni ngumu kuliko algoriti za ujifunzaji zinazosimamiwa kwa sababu kuna maelezo machache. Kuunganisha ni aina ya kujifunza bila kusimamiwa. Inaweza kutumika kupanga data isiyojulikana kwa kutumia algoriti. Mkusanyiko wa k-mean na msongamano-msingi ni algoriti mbili za nguzo.
k-maana ya algoriti, huweka k katikati bila mpangilio kwa kila nguzo. Kisha kila nukta ya data inapewa kituo cha karibu zaidi. Umbali wa Euclidean hutumika kukokotoa umbali kutoka sehemu ya data hadi katikati. Pointi za data zimegawanywa katika vikundi. Nafasi za seli za k zimekokotolewa tena. Nafasi mpya ya centroid imedhamiriwa na wastani wa alama zote kwenye kikundi. Tena kila nukta ya data imepewa kituo cha karibu zaidi. Utaratibu huu unarudiwa hadi sentimita hazibadilika tena. k-mean ni algorithm ya kuunganisha haraka, lakini hakuna uanzishaji maalum wa alama za nguzo. Pia, kuna tofauti kubwa ya miundo ya nguzo kulingana na uanzishaji wa pointi za nguzo.
Algoriti nyingine ya nguzo ni nguzo kulingana na Msongamano. Pia inajulikana kama Programu za Kuunganisha Nafasi kwa Wingi kwa kuzingatia kelele. Inafanya kazi kwa kufafanua nguzo kama seti ya juu ya pointi zilizounganishwa za msongamano. Ni vigezo viwili vinavyotumika kwa nguzo za msingi wa msongamano. Nazo ni Ɛ (epsilon) na pointi za chini zaidi. Ɛ ndio upeo wa juu wa eneo la kitongoji. Pointi za chini ni idadi ya chini kabisa ya pointi katika kitongoji Ɛ ili kufafanua nguzo. Hiyo ni baadhi ya mifano ya nguzo ambayo inaangukia katika kujifunza bila kusimamiwa.
Kwa ujumla, matokeo yanayotokana na algoriti za ujifunzaji zisizodhibitiwa si sahihi na yanategemewa sana kwa sababu mashine inapaswa kufafanua na kuweka lebo data ya ingizo kabla ya kubainisha mifumo na utendakazi fiche.
Je, Kuna Ufanano Gani Kati ya Mafunzo ya Mashine Yanayosimamiwa na Yasiyosimamiwa?
Mafunzo Yanayosimamiwa na Yasiyosimamiwa ni aina za Mafunzo ya Mashine
Kuna Tofauti gani Kati ya Mafunzo ya Mashine Yanayosimamiwa na Yasiyosimamiwa?
Kusimamiwa dhidi ya Mafunzo ya Mashine Isiyosimamiwa |
|
| Mafunzo Yanayosimamiwa ni kazi ya Kujifunza kwa Mashine ya kujifunza chaguo za kukokotoa ambazo hupanga ingizo la matokeo kulingana na mifano ya jozi za ingizo-towe. | Kujifunza Bila Kusimamiwa ni kazi ya Kujifunza kwa Mashine ya kukisia kipengele cha kukokotoa ili kuelezea muundo fiche kutoka kwa data isiyo na lebo. |
| Utendaji Mkuu | |
| Katika mafunzo yanayosimamiwa, modeli hutabiri matokeo kulingana na data ya ingizo iliyo na lebo. | Katika ujifunzaji usiosimamiwa, modeli hutabiri matokeo bila data iliyo na lebo kwa kutambua ruwaza yenyewe. |
| Usahihi wa Matokeo | |
| Matokeo yanayotokana na mbinu za kujifunza zinazosimamiwa ni sahihi na ya kuaminika zaidi. | Matokeo yanayotokana na mbinu za ujifunzaji zisizodhibitiwa si sahihi na ya kuaminika sana. |
| Algorithms Kuu | |
| Kuna kanuni za kurejesha nyuma na kuainisha katika mafunzo yanayosimamiwa. | Kuna algoriti za kuunganisha katika kujifunza bila kusimamiwa. |
Muhtasari – Inasimamiwa dhidi ya Mafunzo ya Mashine Isiyosimamiwa
Mafunzo Yanayosimamiwa na Mafunzo Yasiyosimamiwa ni aina mbili za Mafunzo ya Mashine. Mafunzo Yanayosimamiwa ni kazi ya Kujifunza kwa Mashine ya kujifunza chaguo za kukokotoa zinazopanga ingizo kwa matokeo kulingana na mifano ya jozi za pato. Kujifunza Bila Kusimamiwa ni kazi ya Kujifunza kwa Mashine ya kukisia kipengele cha kukokotoa kuelezea muundo uliofichwa kutoka kwa data isiyo na lebo. Tofauti kati ya ujifunzaji wa mashine unaosimamiwa na usiosimamiwa ni kwamba ujifunzaji unaosimamiwa hutumia data iliyo na lebo wakati leaning isiyodhibitiwa hutumia data isiyo na lebo.
