Masinõppemudeli väljaõppe protsess hõlmab selle eksponeerimist suurele hulgale andmetele, et see saaks õppida mustreid ning teha ennustusi või otsuseid, ilma et see oleks iga stsenaariumi jaoks selgelt programmeeritud. Treeningfaasis läbib masinõppemudel mitmeid iteratsioone, kus see kohandab oma sisemisi parameetreid, et minimeerida vigu ja parandada selle toimivust antud ülesande täitmisel.
Koolituse ajal juhendamine viitab inimese sekkumise tasemele, mis on vajalik mudeli õppeprotsessi suunamiseks. Järelevalve vajadus võib varieeruda olenevalt kasutatava masinõppe algoritmi tüübist, ülesande keerukusest ja koolituseks pakutavate andmete kvaliteedist.
Juhendatud õppe puhul, mis on masinõppe tüüp, kus mudelit koolitatakse märgistatud andmete põhjal, on juhendamine hädavajalik. Märgistatud andmed tähendavad, et iga sisendandmepunkt on seotud õige väljundiga, võimaldades mudelil õppida sisendite ja väljundite vahelist vastendamist. Juhendatud koolituse ajal on vajalik inimese järelevalve, et anda koolitusandmetele õiged sildid, hinnata mudeli ennustusi ja kohandada mudeli parameetreid tagasiside põhjal.
Näiteks kui juhendatud kujutise tuvastamise ülesandes on eesmärk koolitada modell kasside ja koerte kujutisi klassifitseerima, peaks juhendaja iga kujutise märgistama kas kassiks või koeraks. Seejärel õpiks mudel nendest märgistatud näidetest, et teha ennustusi uute, nähtamatute piltide kohta. Juhendaja hindaks mudeli ennustusi ja annaks tagasisidet selle täpsuse parandamiseks.
Teisest küljest ei vaja järelevalveta õppimisalgoritmid koolituseks märgistatud andmeid. Need algoritmid õpivad sisendandmetest mustreid ja struktuure selgesõnaliste juhisteta. Järelevalveta õppimist kasutatakse sageli selliste ülesannete jaoks nagu rühmitamine, anomaaliate tuvastamine ja mõõtmete vähendamine. Järelevalveta õppimisel saab masin õppida iseseisvalt, ilma et oleks vaja treeningu ajal inimese järelevalvet.
Semi-supervised learning on hübriidne lähenemine, mis ühendab endas nii juhendatud kui ka juhendamata õppe elemente. Selle lähenemisviisi puhul koolitatakse mudelit märgistatud ja märgistamata andmete kombinatsioonil. Märgistatud andmed pakuvad teatud järelevalvet õppeprotsessi juhtimiseks, samas kui märgistamata andmed võimaldavad mudelil avastada andmetes täiendavaid mustreid ja seoseid.
Tugevdusõpe on veel üks masinõppe paradigma, kus agent õpib keskkonnaga suheldes järjestikuseid otsuseid tegema. Tugevdusõppes saab agent oma tegevuse põhjal tagasisidet preemiate või karistuste näol. Agent õpib katse-eksituse meetodil aja jooksul oma kumulatiivset tasu maksimeerima. Kuigi tugevdav õpe ei nõua selget järelevalvet traditsioonilises tähenduses, võib preemiastruktuuri kujundamiseks, õppeeesmärkide seadmiseks või õppeprotsessi viimistlemiseks vaja minna inimeste järelevalvet.
Järelevalve vajadus masinõppe koolituse ajal sõltub kasutatavast õppimisparadigmast, märgistatud andmete saadavusest ja ülesande keerukusest. Juhendatud õpe nõuab märgistatud andmete esitamiseks ja mudeli toimivuse hindamiseks inimeste järelevalvet. Järelevalveta õppimine ei vaja järelevalvet, kuna mudel õpib märgistamata andmetest sõltumatult. Poolsuperviseeritud õpe ühendab endas nii juhendatud kui ka juhendamata õppe elemente, samas kui tugevdav õpe hõlmab õppimist keskkonnaga suhtlemise kaudu.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
- Mis on TensorBoard?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Veel küsimusi ja vastuseid:
- Väli: Tehisintellekt
- programm: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (minge sertifitseerimisprogrammi)
- Õppetund: Sissejuhatus (minge seotud õppetundi)
- Teema: Mis on masinõpe (minge seotud teema juurde)