Was ist der Unterschied zwischen überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen?
Das beaufsichtigte Lernen, das zu einer Unterkategorie des maschinellen Lernens führt, ist eine Methode der Datenanalyse, bei der verschiedene Algorithmen verwendet werden, um das genaueste Ergebnis oder die Vorhersage zu erreichen. Dieser Prozess wird als „überwacht" bezeichnet, da der Entwickler ein Leitfaden für den Algorithmus ist und es derjenige ist, der seinen Weg überwacht, um seine Ankunft zum bestmöglichen Ergebnis zu gewährleisten. Andererseits bezieht sich das unbeaufsichtigte Lernen, das viel mehr mit künstlicher Intelligenz verbunden ist, auf die Fähigkeit eines Computers, Muster und Verhaltensweisen zu erkennen und zu erkennen, meist menschlich, um ein Problem zu lösen. Einige Beispiele für unbeaufsichtigte Lernalgorithmen umfassen Clustering oder Gruppierung, k-Mittel und Regeln der Assoziation. Abschließend ist der Hauptunterschied, dass man eine automatisierte Methode ist, die von einem Menschen programmiert wird, so dass sie dem zugewiesenen Ziel entspricht. Während der andere auf die Informationen der bestehenden Datenbank nährt, so dass es autonom funktionieren kann und ein Ziel oder Problem erreicht.