Nadzorovano, nenadzorovano in učenje s krepitvijo so trije različni pristopi na področju strojnega učenja. Vsak pristop uporablja različne tehnike in algoritme za obravnavo različnih vrst problemov in doseganje posebnih ciljev. Raziščimo razlike med temi pristopi in zagotovimo izčrpno razlago njihovih značilnosti in aplikacij.
Nadzorovano učenje je vrsta strojnega učenja, kjer se algoritem uči iz označenih podatkov. Označeni podatki so sestavljeni iz vhodnih primerov, povezanih z njihovim ustreznim pravilnim izhodom ali ciljno vrednostjo. Cilj nadzorovanega učenja je usposobiti model, ki lahko natančno napove rezultate za nove, nevidne vnose. Učni algoritem uporablja označene podatke za sklepanje vzorcev in odnosov med vhodnimi funkcijami in izhodnimi oznakami. To znanje nato posploši za napovedovanje novih, neoznačenih podatkov. Nadzorovano učenje se običajno uporablja pri nalogah, kot sta klasifikacija in regresija.
Na primer, pri težavi s klasifikacijo se algoritem uri na naboru podatkov, kjer je vsaka podatkovna točka označena z določenim razredom. Algoritem se nauči razvrstiti nove, nevidene podatkovne točke v enega od vnaprej določenih razredov na podlagi vzorcev, ki se jih je naučil iz označenih primerov. Pri regresijskem problemu se algoritem nauči napovedati neprekinjeno številčno vrednost na podlagi vhodnih funkcij.
Nenadzorovano učenje pa se ukvarja z neoznačenimi podatki. Cilj nenadzorovanega učenja je odkriti skrite vzorce, strukture ali razmerja v podatkih brez predhodnega poznavanja izhodnih oznak. Za razliko od nadzorovanega učenja algoritmi za nenadzorovano učenje nimajo eksplicitnih ciljnih vrednosti, ki bi vodile učni proces. Namesto tega se osredotočajo na iskanje smiselnih predstavitev ali skupin v podatkih. Nenadzorovano učenje se pogosto uporablja pri nalogah, kot so združevanje v gruče, zmanjšanje dimenzionalnosti in odkrivanje nepravilnosti.
Združevanje v gruče je priljubljena aplikacija nenadzorovanega učenja, kjer algoritem združuje podobne podatkovne točke na podlagi njihovih intrinzičnih lastnosti. Na primer, pri segmentaciji kupcev se lahko algoritem nenadzorovanega učenja uporabi za identifikacijo različnih skupin strank na podlagi njihovega nakupovalnega vedenja ali demografskih podatkov.
Učenje z okrepitvijo je drugačna paradigma, kjer se agent nauči interakcije z okoljem, da poveča kumulativni signal nagrajevanja. Pri učenju z okrepitvijo se algoritem uči s postopkom poskusov in napak z ukrepanjem, opazovanjem stanja okolja in prejemanjem povratnih informacij v obliki nagrad ali kazni. Cilj je najti optimalno politiko ali niz dejanj, ki maksimirajo dolgoročno nagrado. Učenje s krepitvijo se pogosto uporablja pri nalogah, kot so igranje iger, robotika in avtonomni sistemi.
Na primer, pri igri šaha se lahko agent za okrepljeno učenje nauči igrati z raziskovanjem različnih potez, prejemanjem nagrad ali kazni glede na izid vsake poteze in prilagajanjem svoje strategije, da poveča možnosti za zmago.
Nadzorovano učenje uporablja označene podatke za usposabljanje modela za naloge napovedovanja, nenadzorovano učenje odkrije vzorce in strukture v neoznačenih podatkih, okrepljeno učenje pa se uči skozi interakcijo z okoljem, da poveča signal za nagrado. Vsak pristop ima svoje prednosti in slabosti ter je primeren za različne vrste težav in aplikacij.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning