Učenie pod dohľadom, bez dozoru a posilňovanie sú tri odlišné prístupy v oblasti strojového učenia. Každý prístup využíva rôzne techniky a algoritmy na riešenie rôznych typov problémov a dosiahnutie špecifických cieľov. Poďme preskúmať rozdiely medzi týmito prístupmi a poskytnúť komplexné vysvetlenie ich charakteristík a aplikácií.
Učenie pod dohľadom je typ strojového učenia, pri ktorom sa algoritmus učí z označených údajov. Označené údaje pozostávajú zo vstupných príkladov spárovaných s ich zodpovedajúcim správnym výstupom alebo cieľovou hodnotou. Cieľom učenia pod dohľadom je trénovať model, ktorý dokáže presne predpovedať výstup pre nové, neviditeľné vstupy. Algoritmus učenia používa označené údaje na odvodenie vzorov a vzťahov medzi vstupnými funkciami a výstupnými označeniami. Potom zovšeobecní tieto poznatky, aby urobil predpovede na nových, neoznačených údajoch. Učenie pod dohľadom sa bežne používa v úlohách, ako je klasifikácia a regresia.
Napríklad v probléme klasifikácie je algoritmus trénovaný na množine údajov, kde je každý údajový bod označený špecifickou triedou. Algoritmus sa učí klasifikovať nové, neviditeľné dátové body do jednej z preddefinovaných tried na základe vzorov, ktoré sa naučil z označených príkladov. V regresnom probléme sa algoritmus naučí predpovedať spojitú číselnú hodnotu na základe vstupných vlastností.
Učenie bez dozoru sa na druhej strane zaoberá neoznačenými údajmi. Cieľom učenia bez dozoru je objaviť skryté vzorce, štruktúry alebo vzťahy v údajoch bez predchádzajúcej znalosti výstupných štítkov. Na rozdiel od kontrolovaného učenia, algoritmy učenia bez dozoru nemajú explicitné cieľové hodnoty, ktoré by riadili proces učenia. Namiesto toho sa zameriavajú na hľadanie zmysluplných reprezentácií alebo zhlukov v údajoch. Učenie bez dozoru sa bežne používa v úlohách, ako je zhlukovanie, redukcia rozmerov a detekcia anomálií.
Klastrovanie je populárna aplikácia učenia bez dozoru, kde algoritmus zoskupuje podobné dátové body na základe ich vnútorných vlastností. Napríklad pri segmentácii zákazníkov možno použiť algoritmus učenia bez dozoru na identifikáciu odlišných skupín zákazníkov na základe ich nákupného správania alebo demografických informácií.
Posilňovacie učenie je iná paradigma, kde sa agent učí interagovať s prostredím, aby maximalizoval kumulatívny signál odmeny. Pri posilňovaní učenia sa algoritmus učí prostredníctvom procesu pokus-omyl podnikaním akcií, pozorovaním stavu prostredia a prijímaním spätnej väzby vo forme odmien alebo pokút. Cieľom je nájsť optimálnu politiku alebo súbor akcií, ktoré maximalizujú dlhodobú odmenu. Posilňovacie učenie sa bežne používa v úlohách, ako je hranie hier, robotika a autonómne systémy.
Napríklad v šachovej hre sa posilňovací agent môže naučiť hrať skúmaním rôznych ťahov, získavaním odmien alebo trestov na základe výsledku každého ťahu a úpravou svojej stratégie tak, aby maximalizovala šance na výhru.
Riadené učenie používa označené údaje na trénovanie modelu pre predikčné úlohy, učenie bez dozoru objavuje vzory a štruktúry v neoznačených údajoch a posilňovacie učenie sa učí prostredníctvom interakcie s prostredím, aby sa maximalizoval signál odmeny. Každý prístup má svoje silné a slabé stránky a je vhodný pre rôzne typy problémov a aplikácií.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning