التعلم الخاضع للإشراف مقابل التعلم غير الخاضع للإشراف
تُستخدم مصطلحات مثل التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف في سياق التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التي تكتسب أهمية مع مرور كل يوم. التعلم الآلي ، بالنسبة للشخص العادي ، هو خوارزميات تعتمد على البيانات وتجعل الآلة تتعلم بمساعدة الأمثلة. هناك نوعان من التعلم ؛ وهي التعلم تحت الإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف الذي يربك الطلاب حيث يوجد العديد من أوجه التشابه بين الاثنين. ومع ذلك ، على الرغم من التداخل ، هناك اختلافات سيتم إبرازها في هذه المقالة.
في السنوات القادمة ، من المحتمل أن نشهد زيادة في تطوير التعلم الآلي لجعل التعامل مع مشاكل العمل أسهل وأسرع. سيصبح تعيين الموظفين لمعالجة مشاكل العمل البسيطة عفا عليه الزمن باستخدام مفاهيم التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
ما هو التعلم الخاضع للإشراف؟
هذا نوع من التعلم حيث يتم التعلم الآلي بمساعدة مدخلات من المستخدمين. ركزت الكثير من الأبحاث في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي حتى الآن على التعلم تحت الإشراف. على سبيل المثال ، يمتلئ مجلد البريد العشوائي في بريدك الإلكتروني برسائل بريد مهمة أحيانًا تذهب إليه عن غير قصد. يعمل النظام على أساس التعلم الآلي الذي يخطر الخوارزمية المتعلقة بتحليل البريد العشوائي. يستخدم النظام المعلومات لتصفية الرسائل وإرسالها إلى مجلد البريد العشوائي لتقليل الإيجابيات الخاطئة. في محرك البحث ، تعمل الخوارزمية على أساس الارتباط الذي تم النقر عليه أولاً عند فتح نتائج البحث.هذا يؤدي إلى تحسينات في نتائج البحث للمستخدم. ومع ذلك ، هناك بعض العيوب في التعلم الخاضع للإشراف حيث أن الآلة لديها فكرة غامضة عما هو صواب وما هو خطأ. غالبًا ما تضع هذه التعليقات البشرية قيودًا على الاستخدام المستقبلي للتعلم الخاضع للإشراف.
ما هو التعلم غير الخاضع للرقابة؟
نحن نعيش في أوقات نبحث فيها عن أداء أفضل من الأجهزة طوال الوقت سواء كانت بيانات CCTV ، وبيانات GPS ، وبيانات المعاملات عبر الإنترنت ، وبيانات المسح الآلي ، وبيانات المسح الأمني ، وما إلى ذلك. تريد المنظمات والحكومات آلات لا تحتاج أو تتطلب بيانات خاضعة للإشراف من البشر لتحقيق نتائج أفضل. يتطلب هذا بالطبع بذل المزيد من الجهد في اتجاه الأتمتة ، وعلى الرغم من أنه من غير المحتمل أن يحل التعلم غير الخاضع للإشراف محل التعلم الخاضع للإشراف في المستقبل القريب ، فمن المرجح أن تظهر الأساليب المختلطة في المستقبل القريب والتي ستكون أسرع وأكثر كفاءة من النتائج التي نحصل عليها من خلال التعلم تحت الإشراف في الوقت الحاضر.
ما الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف والتعليم غير الخاضع للإشراف؟
• التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف هما طريقتان مختلفتان للعمل من أجل أتمتة أفضل أو ذكاء اصطناعي.
• في التعلم الخاضع للإشراف ، هناك ملاحظات بشرية لتحسين التشغيل الآلي بينما في التعلم غير الخاضع للإشراف ، من المتوقع أن تقدم الآلة أداءً أفضل بدون مدخلات بشرية.
• النهج المختلطة هي الحلول الأكثر احتمالا في المستقبل القريب التي تستفيد من كل من التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
