Kusimamiwa dhidi ya Mafunzo Yasiyosimamiwa
Masharti kama vile mafunzo yanayosimamiwa na kujifunza bila kusimamiwa hutumika katika muktadha wa kujifunza kwa mashine na akili bandia ambayo inazidi kuwa muhimu kila siku inayopita. Kujifunza kwa mashine, kwa mtu wa kawaida, ni algoriti zinazoendeshwa na data na kufanya mashine kujifunza kwa usaidizi wa mifano. Kuna aina mbili za kujifunza; yaani, ujifunzaji unaosimamiwa na ujifunzaji usiosimamiwa ambao huwachanganya wanafunzi kwani kuna mambo mengi yanayofanana kati ya haya mawili. Hata hivyo, licha ya kuingiliana, kuna tofauti ambazo zitaangaziwa katika makala haya.
Katika miaka ijayo, tunaweza kushuhudia ongezeko la maendeleo ya kujifunza kwa mashine ili kufanya kushughulikia matatizo ya biashara kuwa rahisi na haraka. Kuajiri wafanyakazi ili kutatua matatizo rahisi ya biashara kutapitwa na wakati kwa kutumia dhana za ujifunzaji unaosimamiwa na usiosimamiwa.
Mafunzo Yanayosimamiwa ni Nini?
Hii ni aina ya mafunzo ambapo kujifunza kwa mashine hufanyika kwa usaidizi wa madokezo kutoka kwa watumiaji. Utafiti mwingi katika uwanja wa kujifunza kwa mashine na akili bandia hadi sasa umezingatia mafunzo yanayosimamiwa. Kwa mfano, folda ya barua taka kwenye barua pepe yako hujaa huku wakati mwingine barua muhimu zikiiendea bila kukusudia. Mfumo hufanya kazi kwa misingi ya kujifunza kwa mashine ambayo huarifu algoriti inayohusiana na uchanganuzi wa barua taka. Mfumo hutumia maelezo kuchuja ujumbe na kuzituma kwenye folda ya barua taka na hivyo kupunguza chanya za uwongo. Katika injini ya utafutaji, algorithm inafanya kazi kwa misingi ya kiungo kilichobofya kwanza wakati inafungua matokeo ya utafutaji. Hii inasababisha uboreshaji wa matokeo ya utafutaji kwa mtumiaji. Walakini, kuna shida fulani katika ujifunzaji unaosimamiwa kwani mashine ina wazo lisilo wazi la nini ni sawa na nini sio sawa. Maoni haya ya kibinadamu mara nyingi huweka vikwazo kwa matumizi ya baadaye ya mafunzo yanayosimamiwa.
Kujifunza Bila Kusimamiwa ni nini?
Tunaishi katika nyakati ambazo tunatafuta utendakazi bora kutoka kwa mashine kila wakati iwe ni data ya CCTV, data ya GPS, data ya miamala ya mtandaoni, data ya kuchanganua mashine, data ya uchunguzi wa usalama na kadhalika. Mashirika na serikali wanataka mashine ambazo hazihitaji au hazihitaji data inayosimamiwa kutoka kwa wanadamu ili kuleta matokeo bora. Hili bila shaka linahitaji kuweka juhudi nyingi zaidi katika mwelekeo wa uendeshaji otomatiki, na ingawa hakuna uwezekano kwa ujifunzaji usiosimamiwa kuchukua nafasi ya ujifunzaji unaosimamiwa katika siku za usoni, mbinu mseto zinaweza kuibuka katika siku za usoni ambazo zitakuwa haraka na zaidi. ufanisi kuliko matokeo tunayopata kupitia ujifunzaji unaosimamiwa kwa sasa.
Kuna tofauti gani kati ya Mafunzo Yanayosimamiwa na Yasiyosimamiwa?
• Masomo yanayosimamiwa na kujifunza bila kusimamiwa ni mbinu mbili tofauti za kufanya kazi kwa utumiaji bora wa kiotomatiki au akili bandia.
• Katika ujifunzaji unaosimamiwa, kuna maoni ya kibinadamu kwa ajili ya uendeshaji otomatiki bora ilhali katika ujifunzaji usiosimamiwa, mashine inatarajiwa kuleta utendakazi bora bila ingizo za kibinadamu.
• Mbinu mseto zina uwezekano mkubwa wa kuwa suluhisho katika siku za usoni zinazotumia mafunzo yanayosimamiwa na yasiyosimamiwa.
