Juhendatud, järelevalveta ja tugevdatud õpe on kolm erinevat lähenemisviisi masinõppe valdkonnas. Iga lähenemisviis kasutab erinevat tüüpi probleemide lahendamiseks ja konkreetsete eesmärkide saavutamiseks erinevaid tehnikaid ja algoritme. Uurime nende lähenemisviiside erinevusi ja anname põhjaliku selgituse nende omaduste ja rakenduste kohta.
Juhendatud õpe on masinõppe tüüp, mille puhul algoritm õpib märgistatud andmetest. Märgistatud andmed koosnevad sisendnäidetest, mis on seotud nende vastava õige väljundi või sihtväärtusega. Juhendatud õppe eesmärk on koolitada mudel, mis suudab täpselt ennustada väljundit uute, nähtamatute sisendite jaoks. Õppealgoritm kasutab märgistatud andmeid, et järeldada mustreid ja seoseid sisendfunktsioonide ja väljundsiltide vahel. Seejärel üldistab see neid teadmisi, et teha ennustusi uute, märgistamata andmete kohta. Juhendatud õppimist kasutatakse tavaliselt sellistes ülesannetes nagu klassifitseerimine ja regressioon.
Näiteks klassifikatsiooniprobleemi korral õpetatakse algoritmi andmestikul, kus iga andmepunkt on märgistatud kindla klassiga. Algoritm õpib klassifitseerima uusi, nähtamatuid andmepunkte ühte eelmääratletud klassidest, lähtudes märgistatud näidetest õpitud mustritest. Regressiooniülesandes õpib algoritm sisendtunnuste põhjal ennustama pidevat arvväärtust.
Seevastu järelevalveta õppimine tegeleb märgistamata andmetega. Järelevalveta õppimise eesmärk on avastada andmetes peidetud mustreid, struktuure või seoseid ilma väljundsiltide kohta eelnevate teadmisteta. Erinevalt juhendatud õppest ei ole järelevalveta õppealgoritmidel õppeprotsessi suunamiseks selgeid sihtväärtusi. Selle asemel keskenduvad nad andmetest tähenduslike esituste või klastrite leidmisele. Järelevalveta õppimist kasutatakse tavaliselt sellistes ülesannetes nagu rühmitamine, dimensioonide vähendamine ja anomaaliate tuvastamine.
Klasterdamine on populaarne järelevalveta õppimise rakendus, kus algoritm rühmitab sarnased andmepunktid nende olemuslike omaduste põhjal. Näiteks klientide segmenteerimisel saab järelevalveta õppealgoritmi kasutada erinevate kliendirühmade tuvastamiseks nende ostukäitumise või demograafilise teabe põhjal.
Tugevdamine õppimine on erinev paradigma, kus agent õpib suhtlema keskkonnaga, et maksimeerida kumulatiivset tasu signaali. Tugevdusõppes õpib algoritm katse-eksituse meetodil, tehes toiminguid, jälgides keskkonna seisundit ja saades tagasisidet preemiate või karistuste vormis. Eesmärk on leida optimaalne poliitika või tegevuste kogum, mis maksimeerib pikaajalist tasu. Tugevdusõpet kasutatakse tavaliselt sellistes ülesannetes nagu mängimine, robootika ja autonoomsed süsteemid.
Näiteks malemängus saab tugevdamistõppiv agent õppida mängima, uurides erinevaid käike, saades iga käigu tulemusel preemiaid või karistusi ning kohandades oma strateegiat, et maksimeerida võiduvõimalusi.
Juhendatud õpe kasutab märgistatud andmeid, et treenida mudelit ennustamisülesannete jaoks, järelevalveta õppimine avastab märgistamata andmetes mustrid ja struktuurid ning tugevdav õpe õpib keskkonnaga suhtlemise kaudu, et maksimeerida tasusignaali. Igal lähenemisviisil on oma tugevad ja nõrgad küljed ning see sobib erinevat tüüpi probleemide ja rakenduste jaoks.
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?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
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)