Perbedaan Antara Pembelajaran yang Dibimbing dan Pembelajaran yang Tidak Disupervisi

Siswa berkelana dalam pembelajaran mesin telah mengalami kesulitan dalam membedakan pembelajaran terawasi dari pembelajaran tanpa pengawasan. Tampak bahwa prosedur yang digunakan dalam kedua metode pembelajaran itu sama, yang menyulitkan seseorang untuk membedakan antara kedua metode pembelajaran tersebut. Namun, setelah dicermati dan diperhatikan, seseorang dapat dengan jelas memahami bahwa ada perbedaan yang signifikan antara pembelajaran yang diawasi dan yang tidak diawasi..

  • Apa itu Pembelajaran yang Dibimbing?

Pembelajaran terawasi adalah salah satu metode yang terkait dengan pembelajaran mesin yang melibatkan mengalokasikan data berlabel sehingga pola atau fungsi tertentu dapat disimpulkan dari data tersebut. Perlu dicatat bahwa pembelajaran yang diawasi melibatkan pengalokasian objek input, vektor, sementara pada saat yang sama mengantisipasi nilai output yang paling diinginkan, yang sebagian besar disebut sebagai sinyal pengawas. Properti garis bawah dari pembelajaran terawasi adalah bahwa data input diketahui dan diberi label dengan tepat.

  • Apa itu Pembelajaran Tanpa Pengawasan?

Pembelajaran tanpa pengawasan adalah metode kedua dari algoritma pembelajaran mesin di mana kesimpulan diambil dari data input yang tidak berlabel. Tujuan pembelajaran tanpa pengawasan adalah untuk menentukan pola tersembunyi atau pengelompokan data dari data yang tidak berlabel. Sebagian besar digunakan dalam analisis data eksplorasi. Salah satu karakter yang menentukan dari pembelajaran tanpa pengawasan adalah bahwa input dan output tidak diketahui.

Perbedaan Antara Pembelajaran yang Dibimbing dan Pembelajaran yang Tidak Disupervisi

  1. Input Data dalam Pembelajaran Supervisi dan Pembelajaran Tanpa pengawasan

Perbedaan utama antara pembelajaran terawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan adalah data yang digunakan dalam kedua metode pembelajaran mesin. Perlu dicatat bahwa kedua metode pembelajaran mesin membutuhkan data, yang akan dianalisis untuk menghasilkan fungsi atau kelompok data tertentu. Namun, input data yang digunakan dalam pembelajaran terawasi sudah dikenal dan diberi label. Ini berarti bahwa mesin hanya bertugas dengan peran menentukan pola tersembunyi dari data yang sudah diberi label. Namun, data yang digunakan dalam pembelajaran tanpa pengawasan tidak dikenal atau diberi label. Merupakan pekerjaan mesin untuk mengategorikan dan memberi label pada data mentah sebelum menentukan pola dan fungsi tersembunyi dari data input.

  1. Kompleksitas Komputasi dalam Pembelajaran Supervisi dan Pembelajaran Tanpa pengawasan

Pembelajaran mesin adalah urusan yang kompleks dan siapa pun yang terlibat harus siap untuk tugas di depan. Salah satu perbedaan mencolok antara pembelajaran terawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan adalah kompleksitas komputasi. Pembelajaran terawasi dikatakan sebagai metode pembelajaran yang kompleks sedangkan metode pembelajaran tanpa pengawasan kurang kompleks. Salah satu alasan yang membuat urusan pembelajaran yang diawasi adalah fakta bahwa seseorang harus memahami dan memberi label pada input saat dalam pembelajaran yang tidak diawasi, seseorang tidak perlu memahami dan memberi label pada input. Ini menjelaskan mengapa banyak orang lebih memilih belajar tanpa pengawasan dibandingkan dengan metode pembelajaran mesin yang diawasi.

  1. Akurasi Hasil Pembelajaran yang Dibimbing dan Pembelajaran yang Tidak Disupervisi

Perbedaan lain yang berlaku antara pembelajaran terawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan adalah akurasi hasil yang dihasilkan setelah setiap siklus analisis mesin. Semua hasil yang dihasilkan dari metode pembelajaran mesin yang diawasi lebih akurat dan dapat diandalkan dibandingkan dengan hasil yang dihasilkan dari metode pembelajaran mesin yang tidak diawasi. Salah satu faktor yang menjelaskan mengapa metode yang diawasi pembelajaran mesin menghasilkan hasil yang akurat dan dapat diandalkan adalah karena data input dikenal dan diberi label yang berarti bahwa mesin hanya akan menganalisis pola tersembunyi. Ini tidak seperti metode pembelajaran tanpa pengawasan di mana mesin harus mendefinisikan dan memberi label data input sebelum menentukan pola dan fungsi tersembunyi.

  1. Jumlah Kelas dalam Pembelajaran Supervisi dan Pembelajaran Tanpa pengawasan

Perlu dicatat juga bahwa ada perbedaan yang signifikan dalam hal jumlah kelas. Perlu dicatat bahwa semua kelas yang digunakan dalam pembelajaran yang diawasi diketahui yang berarti bahwa juga jawaban dalam analisis kemungkinan akan diketahui. Oleh karena itu, satu-satunya tujuan pembelajaran yang diawasi adalah untuk menentukan kelompok yang tidak diketahui. Namun, tidak ada pengetahuan sebelumnya dalam metode pembelajaran mesin tanpa pengawasan. Selain itu, jumlah kelas tidak diketahui yang jelas berarti bahwa tidak ada informasi yang diketahui dan hasil yang dihasilkan setelah analisis tidak dapat dipastikan. Selain itu, orang-orang yang terlibat dalam metode pembelajaran tanpa pengawasan tidak mengetahui informasi apa pun mengenai data mentah dan hasil yang diharapkan.

  1. Pembelajaran Waktu Nyata dalam Pembelajaran Supervisi dan Pembelajaran Tanpa pengawasan

Di antara perbedaan-perbedaan lain, ada waktu setelah masing-masing metode pembelajaran berlangsung. Penting untuk digarisbawahi bahwa metode pembelajaran yang diawasi berlangsung secara off-line sedangkan metode pembelajaran yang tidak diawasi terjadi secara real time. Orang-orang yang terlibat dalam persiapan dan pelabelan data input melakukannya secara off-line sementara analisis pola tersembunyi dilakukan secara online yang menyangkal orang-orang yang terlibat dalam pembelajaran mesin kesempatan untuk berinteraksi dengan mesin saat menganalisis data diskrit. Namun, metode pembelajaran mesin tanpa pengawasan terjadi secara real time sehingga semua data input dianalisis dan diberi label di hadapan peserta didik yang membantu mereka untuk memahami berbagai metode pembelajaran dan klasifikasi data mentah. Analisis data waktu nyata tetap menjadi manfaat paling signifikan dari metode pembelajaran tanpa pengawasan.

Tabel Menampilkan Perbedaan Antara Pembelajaran yang Dibimbing dan Pembelajaran yang Tidak Didukung: Bagan Perbandingan
Pembelajaran terawasi Pembelajaran tanpa pengawasan
Memasukan data Menggunakan Data Input yang Dikenal dan Dilabeli Menggunakan Data Input Tidak Dikenal
Kompleksitas Komputasi Sangat rumit dalam perhitungan Kompleksitas Komputasi Kurang
Waktu sebenarnya Menggunakan analisis off-line Menggunakan Analisis Data Waktu Nyata
Jumlah Kelas Jumlah Kelas Dikenal Jumlah Kelas tidak Dikenal
Akurasi Hasil Hasil yang Akurat dan Andal Sedang, Hasil Akurat dan Andal

Ringkasan Pembelajaran Terawasi dan Pembelajaran Tanpa pengawasan

  • Penambangan data menjadi aspek penting dalam dunia bisnis saat ini karena meningkatnya data mentah yang perlu dianalisis dan diproses oleh organisasi sehingga mereka dapat membuat keputusan yang sehat dan andal.
  • Ini menjelaskan mengapa kebutuhan akan pembelajaran mesin meningkat dan dengan demikian membutuhkan orang-orang dengan pengetahuan yang cukup tentang pembelajaran mesin yang diawasi dan pembelajaran mesin yang tidak diawasi..
  • Perlu dipahami bahwa setiap metode pembelajaran menawarkan kelebihan dan kekurangannya sendiri. Ini berarti bahwa seseorang harus fasih dengan kedua metode pembelajaran mesin sebelum menentukan metode mana yang akan digunakan untuk menganalisis data.