Процес навчання моделі машинного навчання передбачає надання їй величезної кількості даних, щоб вона могла вивчати шаблони та приймати прогнози чи рішення без явного програмування для кожного сценарію. Під час фази навчання модель машинного навчання проходить серію ітерацій, під час яких вона коригує свої внутрішні параметри, щоб мінімізувати помилки та покращити ефективність виконання поставленого завдання.
Нагляд під час навчання стосується рівня людського втручання, необхідного для керування процесом навчання моделі. Потреба в контролі може відрізнятися залежно від типу використовуваного алгоритму машинного навчання, складності завдання та якості даних, наданих для навчання.
У керованому навчанні, яке є типом машинного навчання, де модель навчається на позначених даних, супервізія є важливою. Позначені дані означають, що кожна точка вхідних даних поєднується з правильним виходом, що дозволяє моделі вивчати відображення між входами та виходами. Під час навчання під наглядом необхідний нагляд людини, щоб надати правильні мітки для даних навчання, оцінити прогнози моделі та налаштувати параметри моделі на основі зворотного зв’язку.
Наприклад, у контрольному завданні розпізнавання зображень, якщо мета полягає в тому, щоб навчити модель класифікувати зображення котів і собак, наглядач повинен позначити кожне зображення як кішку або собаку. Потім модель навчиться на цих позначених прикладах робити прогнози на нових, невидимих зображеннях. Керівник оцінював прогнози моделі та надавав відгуки для підвищення їх точності.
З іншого боку, алгоритми неконтрольованого навчання не потребують позначених даних для навчання. Ці алгоритми вивчають шаблони та структури з вхідних даних без явних вказівок. Неконтрольоване навчання часто використовується для таких завдань, як кластеризація, виявлення аномалій і зменшення розмірності. Під час навчання без нагляду машина може навчатися самостійно без нагляду людини під час навчання.
Напівконтрольоване навчання — це гібридний підхід, який поєднує елементи як контрольованого, так і неконтрольованого навчання. У цьому підході модель навчається на комбінації позначених і не позначених даних. Дані з мітками забезпечують певний нагляд за процесом навчання, тоді як дані без міток дозволяють моделі виявляти додаткові закономірності та зв’язки в даних.
Навчання з підкріпленням — це ще одна парадигма машинного навчання, де агент вчиться приймати послідовні рішення, взаємодіючи з середовищем. У навчанні з підкріпленням агент отримує зворотний зв’язок у формі винагороди або покарання на основі своїх дій. Агент вчиться максимізувати свою сукупну винагороду з часом шляхом проб і помилок. Хоча навчання з підкріпленням не потребує явного нагляду в традиційному розумінні, людський нагляд може знадобитися для розробки структури винагороди, встановлення цілей навчання або тонкого налаштування процесу навчання.
Потреба в нагляді під час навчання машинному навчанню залежить від парадигми навчання, яка використовується, наявності позначених даних і складності завдання. Контрольоване навчання вимагає нагляду людини для надання позначених даних і оцінки ефективності моделі. Навчання без нагляду не потребує нагляду, оскільки модель навчається незалежно від немаркованих даних. Напівконтрольоване навчання поєднує в собі елементи як контрольованого, так і неконтрольованого навчання, тоді як навчання з підкріпленням передбачає навчання через взаємодію з навколишнім середовищем.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Що таке синтез мовлення (TTS) і як він працює з ШІ?
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Що насправді означає більший набір даних?
- Які приклади гіперпараметрів алгоритму?
- Що таке навчання ансамблю?
- Що робити, якщо обраний алгоритм машинного навчання не підходить, і як переконатися, що вибрано правильний?
- Які ключові параметри використовуються в алгоритмах на основі нейронної мережі?
- Що таке TensorBoard?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning