Überwachtes vs. unbeaufsichtigtes Lernen
Die Begriffe Supervised Learning und Unsupervised Learning werden im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verwendet, die täglich an Bedeutung gewinnen. Maschinelles Lernen, für den Laien, sind Algorithmen, die datengetrieben sind und anhand von Beispielen eine Maschine lernen lassen. Es gibt zwei Arten des Lernens; nämlich überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen, die die Schüler verwirren, da es viele Ähnlichkeiten zwischen den beiden gibt. Trotz Überschneidungen gibt es jedoch Unterschiede, die in diesem Artikel hervorgehoben werden.
In den kommenden Jahren werden wir wahrscheinlich eine Zunahme der Entwicklung des maschinellen Lernens erleben, um die Lösung von Geschäftsproblemen einfacher und schneller zu machen. Die Einstellung von Mitarbeitern zur Bewältigung einfacher geschäftlicher Probleme würde mit den Konzepten des überwachten und nicht überwachten Lernens obsolet.
Was ist überwachtes Lernen?
Dies ist eine Art des Lernens, bei der maschinelles Lernen mit Hilfe von Eingaben von Benutzern stattfindet. Ein Großteil der Forschung auf dem Gebiet des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz konzentrierte sich bisher auf überwachtes Lernen. Beispielsweise füllt sich der Spam-Ordner in Ihrer E-Mail mit manchmal sogar wichtigen E-Mails, die unbeabsichtigt dorthin gelangen. Das System arbeitet auf der Grundlage von maschinellem Lernen, das einen Algorithmus zur Analyse von Spam benachrichtigt. Das System verwendet die Informationen, um Nachrichten zu filtern und sie an den Spam-Ordner zu senden, wodurch Fehlalarme reduziert werden. In einer Suchmaschine arbeitet der Algorithmus auf der Grundlage des zuerst angeklickten Links, wenn Suchergebnisse geöffnet werden. Dies führt zu Verbesserungen in den Suchergebnissen für einen Benutzer. Es gibt jedoch gewisse Nachteile beim überwachten Lernen, da die Maschine eine vage Vorstellung davon hat, was richtig und was falsch ist. Dieses menschliche Feedback schränkt den zukünftigen Einsatz von überwachtem Lernen oft ein.
Was ist unbeaufsichtigtes Lernen?
Wir leben in Zeiten, in denen wir ständig nach einer besseren Leistung von Maschinen suchen, egal ob es sich um CCTV-Daten, GPS-Daten, Online-Transaktionsdaten, Maschinenscandaten, Sicherheitsscandaten und so weiter handelt. Organisationen und Regierungen wollen Maschinen, die keine überwachten Daten von Menschen benötigen oder benötigen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Dies erfordert natürlich viel mehr Anstrengungen in Richtung Automatisierung, und obwohl es unwahrscheinlich ist, dass unüberwachtes Lernen das überwachte Lernen in naher Zukunft ersetzen wird, werden wahrscheinlich in naher Zukunft hybride Ansätze entstehen, die schneller und umfassender sein werden effizienter als die Ergebnisse, die wir derzeit durch überwachtes Lernen erzielen.
Was ist der Unterschied zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen?
• Überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen sind zwei verschiedene Ansätze, um für eine bessere Automatisierung oder künstliche Intelligenz zu arbeiten.
• Beim überwachten Lernen gibt es menschliches Feedback für eine bessere Automatisierung, während beim unbeaufsichtigten Lernen erwartet wird, dass die Maschine ohne menschliche Eingaben bessere Leistungen erbringt.
• Hybride Ansätze sind in naher Zukunft eher Lösungen, die sowohl überwachtes als auch unüberwachtes Lernen nutzen.
