Apprentissage supervisé vs non supervisé
Les termes tels que l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé sont utilisés dans le contexte de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle qui gagnent en importance chaque jour qui passe. L'apprentissage automatique, pour le profane, est constitué d'algorithmes basés sur des données et permettant à une machine d'apprendre à l'aide d'exemples. Il existe deux types d'apprentissage; à savoir, l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé qui confondent les étudiants car il existe de nombreuses similitudes entre les deux. Cependant, malgré les chevauchements, il existe des différences qui seront soulignées dans cet article.
Dans les années à venir, nous assisterons probablement à une augmentation du développement de l'apprentissage automatique pour faciliter et accélérer le traitement des problèmes des entreprises. L'embauche d'employés pour résoudre des problèmes commerciaux simples deviendrait obsolète en utilisant les concepts d'apprentissage supervisé et non supervisé.
Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé ?
Il s'agit d'un type d'apprentissage où l'apprentissage automatique se déroule à l'aide des contributions des utilisateurs. Jusqu'à présent, une grande partie de la recherche dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle s'est concentrée sur l'apprentissage supervisé. Par exemple, le dossier spam de votre e-mail est plein avec parfois même des e-mails importants qui y parviennent involontairement. Le système fonctionne sur la base d'un apprentissage automatique qui notifie un algorithme relatif à l'analyse des spams. Le système utilise les informations pour filtrer les messages et les envoyer dans le dossier spam, réduisant ainsi les faux positifs. Dans un moteur de recherche, l'algorithme fonctionne sur la base du premier lien cliqué lorsqu'il ouvre les résultats de recherche. Cela conduit à des améliorations dans les résultats de recherche pour un utilisateur. Cependant, l'apprentissage supervisé présente certains inconvénients car la machine a une vague idée de ce qui est bien et de ce qui ne l'est pas. Cette rétroaction humaine limite souvent l'utilisation future de l'apprentissage supervisé.
Qu'est-ce que l'apprentissage non supervisé ?
Nous vivons à une époque où nous recherchons constamment de meilleures performances des machines, qu'il s'agisse de données CCTV, de données GPS, de données de transaction en ligne, de données d'analyse de machine, de données d'analyse de sécurité, etc. Les organisations et les gouvernements veulent des machines qui n'ont pas besoin ou qui nécessitent des données supervisées par des humains pour obtenir de meilleurs résultats. Cela nécessite bien sûr de déployer beaucoup plus d'efforts dans le sens de l'automatisation, et bien qu'il soit peu probable que l'apprentissage non supervisé remplace l'apprentissage supervisé dans un avenir proche, les approches hybrides sont susceptibles d'émerger dans un avenir proche qui seront plus rapides et plus efficaces. efficace que les résultats que nous obtenons actuellement grâce à l'apprentissage supervisé.
Quelle est la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé ?
• L'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé sont deux approches différentes pour améliorer l'automatisation ou l'intelligence artificielle.
• Dans l'apprentissage supervisé, il y a une rétroaction humaine pour une meilleure automatisation, tandis que dans l'apprentissage non supervisé, la machine est censée apporter de meilleures performances sans intervention humaine.
• Les approches hybrides sont des solutions plus probables dans un avenir proche qui utilisent à la fois l'apprentissage supervisé et non supervisé.
