Обучение с учител (Supervised Learning) включва използването на етикетирани набори от данни, които имат входове и очаквани резултати.
Когато обучавате AI, използвайки обучение с учител, му давате вход и му казвате очаквания резултат (изход).
Ако резултатът, генериран от AI, е неправилен, трябва да се пренастроят изчисленията му. Този процес се извършва итеративно върху набора от данни, докато AI спре да прави повече грешки.
Пример за обучение с учител е AI, прогнозиращ времето. Той се научава да предсказва времето, използвайки исторически данни. Данните за самообучението имат входове (налягане, влажност, скорост на вятъра) и изходи (температура).
Обучение без учител (Unsupervised Learning) е задача от машинното самообучение като се използват набори от данни без определена структура.
Когато тренирате AI, използвайки обучение без учител, вие позволявате на AI да направи логически класификации на данните.
Пример за обучение без учител е AI, предсказващ вероятното поведение на уеб сайт за електронна търговия. Той няма да се учи, като използва набор от данни за вход и изход. Вместо това ще създаде собствена класификация на входните данни. Той ще ви каже кой тип потребители е най-вероятно да купуват различни продукти.
Сподели с приятели: | 
