الميزة التي تتمتع بها تقنيات التعلم غير الموجه مقارنة بتقنيات التعلم الموجه في تحليل الصور (الشرح والتوضيح):
تتمثل الميزة الأساسية التي تتمتع بها تقنيات التعلم غير الموجه في تحليل الصور في قدرتها على العمل بشكل تلقائي لاكتشاف الأنماط والتشابه في البيانات دون أي توجيه أو تدخل من الإنسان.
ووفقًا لما ورد في المنهج المقرر، تبرز هذه الأفضلية من خلال النقاط التالية:
• تعريف الأنماط المخفية تلقائيًا: تقوم خوارزميات التعلم غير الموجه بتعريف الأنماط المستترة داخل البيانات دون الحاجة لتوجيه خارجي.
• عدم الحاجة لبيانات معنونة: على عكس التعلم الموجه الذي يتطلب بيانات معنونة مسبقًا (Labeled Data)، فإن التعلم غير الموجه لا يحتاج إلى عناوين أو فئات محددة مسبقًا للصور.
• الاعتماد على الخصائص الذاتية للبيانات: بدلاً من اتباع نتائج متوقعة مسبقاً، تعتمد هذه التقنيات على استخلاص الأنماط والهياكل المشتركة في البيانات بناءً على خصائصها الإحصائية والهندسية.
باختصار، يكمن الفرق الجوهري في أن التعلم غير الموجه يستطيع تحديد أوجه التشابه والأنماط بين الصور بشكل مستقل تمامًا عن التصنيفات البشرية المسبقة.