有監督與無監督學習
像有監督學習和無監督學習這樣的術語被用於機器學習和人工智能的上下文中，它們的重要性與日俱增。機器學習，對外行來說，是數據驅動的算法，藉助實例使機器學習。有兩種類型的學習，即有監督的學習和無監督的學習，這兩種學習方式之間有許多相似之處，這使學生感到困惑。然而，儘管存在重疊，但仍有一些差異將在本文中重點介紹。
在未來的幾年裡，我們可能會看到機器學習的發展，以使處理業務問題更容易和更快。用有監督和無監督學習的概念**員工來解決簡單的商業問題將變得過時。
什麼是監督學習？
這是一種學習類型，機器學習在用戶輸入的幫助下進行。迄今為止，機器學習和人工智能領域的研究大多集中在有監督學習上。例如，你郵件中的垃圾郵件文件夾有時甚至會被一些重要的郵件無意中轉到其中。該系統工作在機器學習的基礎上，通知與垃圾郵件分析有關的算法。系統使用這些信息過濾郵件並將其發送到垃圾郵件文件夾，以減少誤報。在搜索引擎中，算法根據打開搜索結果時首先單擊的鏈接工作。這會改善用戶的搜索結果。然而，由於機器對什麼是對的和什麼是錯的概念模糊，因此監督學習也存在一定的缺陷。這種人的反饋通常會限制監督學習的未來使用。
什麼是無監督學習？
我們生活在這樣一個時代，無論是閉路電視數據、GPS數據、在線交易數據、機器掃描數據、安全掃描數據等等，我們都在不斷地從機器上尋找更好的性能。組織和**希望機器不需要或不需要人類的監督數據，以產生更好的結果。這當然需要在自動化的方向上付出更多的努力，儘管在不久的將來，無監督學習不太可能取代有監督的學習，混合方法很可能在不久的將來出現，它將比我們目前通過監督學習獲得的結果更快、更有效。
有監督學習和無監督學習有什麼區別？
•有人監督學習和無監督學習是兩種不同的學習方法。
•在有監督的學習中，有人為的反饋以實現更好的自動化，而在無監督學習中，機器在沒有人工輸入的情況下有望帶來更好的性能。
