Aprendizagem Supervisionada vs Não Supervisionada
Os termos como aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado são usados no contexto de aprendizado de máquina e inteligência artificial que estão ganhando importância a cada dia que passa. Aprendizado de máquina, para o leigo, são algoritmos que são orientados por dados e fazem uma máquina aprender com a ajuda de exemplos. Existem dois tipos de aprendizagem; ou seja, aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado que confundem os alunos, pois há muitas semelhanças entre os dois. No entanto, apesar da sobreposição, existem diferenças que serão destacadas neste artigo.
Nos próximos anos, provavelmente testemunharemos um aumento no desenvolvimento do aprendizado de máquina para tornar mais fácil e rápido lidar com problemas de negócios. A contratação de funcionários para resolver problemas simples de negócios se tornaria obsoleta usando os conceitos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
O que é Aprendizado Supervisionado?
Este é um tipo de aprendizado em que o aprendizado de máquina ocorre com a ajuda de entradas de usuários. Grande parte da pesquisa no campo de aprendizado de máquina e inteligência artificial até o momento se concentrou no aprendizado supervisionado. Por exemplo, a pasta de spam do seu e-mail fica cheia, às vezes, até mesmo e-mails importantes que chegam sem querer. O sistema funciona com base no aprendizado de máquina que notifica um algoritmo referente à análise de spam. O sistema utiliza as informações para filtrar as mensagens e enviá-las para a pasta de spam reduzindo os falsos positivos. Em um mecanismo de pesquisa, o algoritmo funciona com base no link clicado primeiro quando abre os resultados da pesquisa. Isso leva a melhorias nos resultados da pesquisa para um usuário. No entanto, existem certas desvantagens no aprendizado supervisionado, pois a máquina tem uma vaga ideia do que é certo e do que é errado. Esse feedback humano geralmente limita o uso futuro do aprendizado supervisionado.
O que é Aprendizado Não Supervisionado?
Estamos vivendo em tempos em que estamos procurando o melhor desempenho das máquinas o tempo todo, sejam dados de CFTV, dados de GPS, dados de transações on-line, dados de varredura de máquina, dados de varredura de segurança e assim por diante. Organizações e governos querem máquinas que não precisam ou exigem dados supervisionados de humanos para obter melhores resultados. É claro que isso requer um esforço muito maior na direção da automação e, embora seja improvável que o aprendizado não supervisionado substitua o aprendizado supervisionado em um futuro próximo, as abordagens híbridas provavelmente surgirão em um futuro próximo que será mais rápido e mais eficiente. eficiente do que os resultados que estamos obtendo com o aprendizado supervisionado atualmente.
Qual é a diferença entre Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado?
• Aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado são duas abordagens diferentes para trabalhar para uma melhor automação ou inteligência artificial.
• No aprendizado supervisionado, há feedback humano para uma melhor automação, enquanto no aprendizado não supervisionado, espera-se que a máquina traga melhores desempenhos sem entradas humanas.
• As abordagens híbridas são soluções mais prováveis no futuro próximo que fazem uso de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
