למידה בפיקוח לעומת ללא פיקוח
המונחים כמו למידה מפוקחת ולמידה לא מפוקחת משמשים בהקשר של למידת מכונה ואינטליגנציה מלאכותית שצוברים חשיבות עם כל יום שעובר. למידת מכונה, עבור ההדיוט, היא אלגוריתמים המונעים על ידי נתונים וגורמים למכונה ללמוד בעזרת דוגמאות. ישנם שני סוגי למידה; כלומר, למידה מפוקחת ולמידה לא מפוקחת שמבלבלות את התלמידים שכן יש קווי דמיון רבים בין השניים. עם זאת, למרות חפיפה, ישנם הבדלים שיודגשו במאמר זה.
בשנים הקרובות, אנו צפויים להיות עדים לעלייה בפיתוח של למידת מכונה כדי להפוך את ההתמודדות עם בעיות עסקיות לקלה ומהירה יותר. העסקת עובדים להתמודדות עם בעיות עסקיות פשוטות תתיישן תוך שימוש במושגים של למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת.
מה זה למידה בפיקוח?
זהו סוג של למידה שבה למידת מכונה מתרחשת בעזרת קלט של משתמשים. חלק גדול מהמחקר בתחום למידת מכונה ובינה מלאכותית עד היום התמקד בלמידה מפוקחת. לדוגמה, תיקיית הספאם בדוא ל שלך מתמלאת ולפעמים אפילו מיילים חשובים עוברים אליה שלא במתכוון. המערכת פועלת על בסיס למידת מכונה המודיעה על אלגוריתם הנוגע לניתוח דואר זבל. המערכת משתמשת במידע כדי לסנן הודעות ולשלוח אותן לתיקיית דואר זבל, תוך הפחתת תוצאות כוזבות. במנוע חיפוש, האלגוריתם פועל על בסיס הקישור שנלחץ עליו ראשון כאשר הוא פותח תוצאות חיפוש.זה מוביל לשיפורים בתוצאות החיפוש של משתמש. עם זאת, ישנם חסרונות מסוימים בלמידה מפוקחת שכן למכונה יש מושג מעורפל מה נכון ומה לא. משוב אנושי זה מציב לעתים קרובות מגבלות על השימוש העתידי בלמידה בפיקוח.
מה זה למידה ללא פיקוח?
אנו חיים בזמנים שבהם אנו מחפשים ביצועים טובים יותר ממכונות כל הזמן, בין אם זה נתוני טלוויזיה במעגל סגור, נתוני GPS, נתוני עסקאות מקוונות, נתוני סריקת מכונות, נתוני סריקת אבטחה וכן הלאה. ארגונים וממשלות רוצים שמכונות שאינן זקוקות או דורשות נתונים מפוקחים מבני אדם כדי להניב תוצאות טובות יותר. זה כמובן מצריך מאמץ רב יותר בכיוון של אוטומציה, ולמרות שלא סביר שלמידה לא מפוקחת תחליף למידה מפוקחת בעתיד הקרוב, הגישות ההיברידיות צפויות לצוץ בעתיד הקרוב שיהיו מהירות יותר ויותר. יעיל יותר מהתוצאות שאנו מקבלים באמצעות למידה מפוקחת כיום.
מה ההבדל בין למידה מפוקחת ללמידה ללא פיקוח?
• למידה מפוקחת ולמידה ללא פיקוח הן שתי גישות שונות לעבודה לאוטומציה טובה יותר או בינה מלאכותית.
• בלמידה מפוקחת, יש משוב אנושי לאוטומציה טובה יותר ואילו בלמידה ללא פיקוח, המכונה צפויה להביא ביצועים טובים יותר ללא תשומות אנושיות.
• גישות היברידיות הן פתרונות סבירים יותר בעתיד הקרוב שעושים שימוש בלמידה מפוקחת ובלתי מפוקחת כאחד.
