Učení pod dohledem, bez dozoru a posilování jsou tři odlišné přístupy v oblasti strojového učení. Každý přístup využívá různé techniky a algoritmy k řešení různých typů problémů a dosažení konkrétních cílů. Pojďme prozkoumat rozdíly mezi těmito přístupy a poskytnout komplexní vysvětlení jejich charakteristik a aplikací.
Učení pod dohledem je typ strojového učení, kde se algoritmus učí z označených dat. Označená data se skládají z příkladů vstupů spárovaných s jejich odpovídajícím správným výstupem nebo cílovou hodnotou. Cílem řízeného učení je vytrénovat model, který dokáže přesně předpovědět výstup pro nové, neviditelné vstupy. Učící algoritmus používá označená data k odvození vzorů a vztahů mezi vstupními funkcemi a výstupními štítky. Tyto znalosti pak zobecňuje, aby mohl předpovídat nová, neoznačená data. Učení pod dohledem se běžně používá v úkolech, jako je klasifikace a regrese.
Například v problému klasifikace je algoritmus trénován na datové sadě, kde je každý datový bod označen specifickou třídou. Algoritmus se učí klasifikovat nové, neviditelné datové body do jedné z předdefinovaných tříd na základě vzorů, které se naučil z označených příkladů. V regresním problému se algoritmus učí předpovídat spojitou číselnou hodnotu na základě vstupních vlastností.
Učení bez dozoru se na druhé straně zabývá neoznačenými daty. Cílem učení bez dozoru je odhalit skryté vzorce, struktury nebo vztahy v datech bez jakékoli předchozí znalosti výstupních štítků. Na rozdíl od řízeného učení nemají algoritmy učení bez dohledu explicitní cílové hodnoty, které by proces učení vedly. Místo toho se zaměřují na hledání smysluplných reprezentací nebo shluků v datech. Učení bez dozoru se běžně používá v úlohách, jako je shlukování, redukce rozměrů a detekce anomálií.
Clustering je oblíbená aplikace učení bez dozoru, kde algoritmus seskupuje podobné datové body dohromady na základě jejich vnitřních vlastností. Například při segmentaci zákazníků lze algoritmus učení bez dozoru použít k identifikaci odlišných skupin zákazníků na základě jejich nákupního chování nebo demografických informací.
Posílení učení je jiné paradigma, kde se agent učí interagovat s prostředím, aby maximalizoval kumulativní signál odměny. Při posilovacím učení se algoritmus učí prostřednictvím procesu pokus-omyl přijímáním akcí, pozorováním stavu prostředí a přijímáním zpětné vazby ve formě odměn nebo trestů. Cílem je najít optimální politiku nebo soubor akcí, které maximalizují dlouhodobou odměnu. Posílené učení se běžně používá v úkolech, jako je hraní her, robotika a autonomní systémy.
Například v šachové hře se může posilující výukový agent naučit hrát tak, že prozkoumá různé tahy, obdrží odměny nebo tresty na základě výsledku každého tahu a upraví svou strategii tak, aby maximalizovala šance na výhru.
Učení pod dohledem využívá označená data k trénování modelu pro předpovědní úkoly, učení bez dozoru objevuje vzorce a struktury v neoznačených datech a posilování učení se učí prostřednictvím interakce s prostředím, aby se maximalizoval signál odměny. Každý přístup má své silné a slabé stránky a je vhodný pro různé typy problémů a aplikací.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Co je převod textu na řeč (TTS) a jak funguje s umělou inteligencí?
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Co vlastně znamená větší soubor dat?
- Jaké jsou příklady hyperparametrů algoritmu?
- Co je to souborové učení?
- Co když vybraný algoritmus strojového učení není vhodný a jak se lze ujistit, že vyberete ten správný?
- Potřebuje model strojového učení během tréninku dohled?
- Jaké jsou klíčové parametry používané v algoritmech založených na neuronové síti?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning