למידה מפוקחת ולא מפוקחת הן שתי הטכניקות של למידת מכונה. אבל שתי הטכניקות משמשות בתרחישים שונים ועם מערכי נתונים שונים. להלן ההסבר על שתי שיטות הלמידה יחד עם טבלת ההבדלים שלהן.

למידת מכונה מפוקחת:

למידה מפוקחת היא שיטת למידת מכונה שבה מודלים מאומנים באמצעות נתונים מסומנים. בלמידה מפוקחת, מודלים צריכים למצוא את פונקציית המיפוי כדי למפות את משתנה הקלט (X) עם משתנה הפלט (Y).

למידה מפוקחת זקוקה לפיקוח כדי להכשיר את המודל, דבר הדומה לזה שתלמיד לומד דברים בנוכחות מורה. למידה מפוקחת יכולה לשמש לשני סוגים של בעיות: מִיוּן ו נְסִיגָה .

למד עוד למידת מכונה מפוקחת

דוגמא: נניח שיש לנו תמונה של סוגי פירות שונים. המשימה של מודל הלמידה המפוקחת שלנו היא לזהות את הפירות ולסווג אותם בהתאם. אז כדי לזהות את התמונה בלמידה מפוקחת, ניתן את נתוני הקלט וגם פלט עבור זה, מה שאומר שנאמן את הדגם לפי הצורה, הגודל, הצבע והטעם של כל פרי. לאחר השלמת ההכשרה, נבדוק את הדגם על ידי מתן ערכת הפירות החדשה. המודל יזהה את הפרי ויחזה את הפלט באמצעות אלגוריתם מתאים.

למידת מכונה ללא פיקוח:

למידה ללא פיקוח היא שיטה נוספת של למידת מכונה שבה דפוסים מוסקים מנתוני הקלט הלא מסומנים. המטרה של למידה ללא פיקוח היא למצוא את המבנה והתבניות מנתוני הקלט. למידה ללא השגחה אינה זקוקה לשום השגחה. במקום זאת, הוא מוצא דפוסים מהנתונים בפני עצמו.

למד עוד למידת מכונה ללא פיקוח

למידה ללא פיקוח יכולה לשמש לשני סוגים של בעיות: מקבץ ו אִרגוּן .

דוגמא: כדי להבין את הלמידה הבלתי מפוקחת, נשתמש בדוגמה שניתנה לעיל. אז בניגוד ללמידה מפוקחת, כאן לא נספק שום פיקוח על המודל. אנו רק נספק את מערך הנתונים של הקלט למודל ונאפשר למודל למצוא את הדפוסים מהנתונים. בעזרת אלגוריתם מתאים, המודל יאמן את עצמו ויחלק את הפירות לקבוצות שונות לפי המאפיינים הדומים ביותר ביניהם.

להלן ההבדלים העיקריים בין למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת:

הערה: הלמידה המפוקחת והלא מפוקחת הן שיטות למידת מכונה, והבחירה של כל אחת מהלמידה הללו תלויה בגורמים הקשורים למבנה ולנפח של מערך הנתונים שלך ולמקרי השימוש של הבעיה.