Каковы основные различия между контролируемым и неконтролируемым обучением в контексте глубокого обучения?

Некоторые основные различия между контролируемым и неконтролируемым обучением в контексте глубокого обучения:

• Тип данных. ru.macgence.com Контролируемое обучение использует помеченные данные, где каждый пример связан с соответствующей выходной меткой. ru.macgence.com Неконтролируемое обучение работает с неразмеченными данными без явных меток вывода. ru.macgence.com
• Цели. vk.com Цель контролируемого обучения — прогнозировать результаты по новым данным. vk.com Цель неконтролируемого обучения — получить полезную информацию из огромного объёма новых данных. vk.com
• Механизм обратной связи. ru.macgence.com Контролируемое обучение получает явную обратную связь по прогнозам, основанным на основных метках истинности во время обучения. ru.macgence.com Неконтролируемое обучение не имеет доступа к обратной связи, поскольку не предоставлены основные истинные метки. ru.macgence.com
• Задачи. ru.macgence.com Контролируемое обучение используется для задач прогнозирования и классификации. ru.macgence.com Неконтролируемое обучение применяется для исследовательского анализа и обнаружения закономерностей в данных без чётких меток. ru.macgence.com
• Сложность. vk.com Контролируемое обучение — простой метод машинного обучения. vk.com Неконтролируемое обучение требует мощных инструментов для работы с большим количеством неклассифицированных данных. vk.com
• Точность. www.tutorialspoint.com Контролируемые методы машинного обучения отличаются высокой точностью. www.tutorialspoint.com Неконтролируемые методы машинного обучения менее точны. www.tutorialspoint.com