Контрольоване, неконтрольоване та навчання з підкріпленням — це три різні підходи до машинного навчання. Кожен підхід використовує різні техніки та алгоритми для вирішення різних типів проблем і досягнення конкретних цілей. Давайте дослідимо відмінності між цими підходами та надамо вичерпне пояснення їхніх характеристик і застосувань.
Кероване навчання – це тип машинного навчання, де алгоритм вивчає дані з мітками. Дані з мітками складаються з вхідних прикладів у поєднанні з відповідним правильним вихідним або цільовим значенням. Мета навчання під наглядом — навчити модель, яка може точно передбачити вихід для нових, невидимих вхідних даних. Алгоритм навчання використовує дані з мітками для виведення шаблонів і зв’язків між вхідними функціями та вихідними мітками. Потім він узагальнює ці знання, щоб робити прогнози на нових немаркованих даних. Контрольоване навчання зазвичай використовується в таких завданнях, як класифікація та регресія.
Наприклад, у задачі класифікації алгоритм навчається на наборі даних, де кожна точка даних позначена певним класом. Алгоритм навчається класифікувати нові, невидимі точки даних в один із попередньо визначених класів на основі шаблонів, отриманих із позначених прикладів. У задачі регресії алгоритм вчиться прогнозувати безперервне числове значення на основі вхідних характеристик.
З іншого боку, неконтрольоване навчання має справу з немаркованими даними. Метою неконтрольованого навчання є виявлення прихованих шаблонів, структур або зв’язків у даних без будь-яких попередніх знань про вихідні мітки. На відміну від контрольованого навчання, алгоритми неконтрольованого навчання не мають явних цільових значень, які б керували процесом навчання. Натомість вони зосереджуються на пошуку значущих представлень або кластерів у даних. Неконтрольоване навчання зазвичай використовується в таких завданнях, як кластеризація, зменшення розмірності та виявлення аномалій.
Кластеризація — це популярне застосування неконтрольованого навчання, де алгоритм групує схожі точки даних разом на основі їхніх властивостей. Наприклад, під час сегментації клієнтів можна використовувати алгоритм неконтрольованого навчання для ідентифікації окремих груп клієнтів на основі їх купівельної поведінки або демографічної інформації.
Навчання з підкріпленням — це інша парадигма, де агент вчиться взаємодіяти з середовищем, щоб максимізувати кумулятивний сигнал винагороди. У підкріплюючому навчанні алгоритм навчається за допомогою процесу проб і помилок, виконуючи дії, спостерігаючи за станом навколишнього середовища та отримуючи зворотний зв’язок у формі винагород або штрафів. Мета полягає в тому, щоб знайти оптимальну політику або набір дій, які максимізують довгострокову винагороду. Навчання з підкріпленням зазвичай використовується в таких завданнях, як ігри, робототехніка та автономні системи.
Наприклад, у грі в шахи агент навчання з підкріпленням може навчитися грати, досліджуючи різні ходи, отримуючи нагороди чи штрафи на основі результатів кожного ходу та коригуючи свою стратегію, щоб збільшити шанси на перемогу.
Контрольоване навчання використовує позначені дані для навчання моделі для завдань прогнозування, неконтрольоване навчання виявляє закономірності та структури в немаркованих даних, а навчання з підкріпленням навчається через взаємодію з середовищем, щоб максимізувати сигнал винагороди. Кожен підхід має свої сильні та слабкі сторони та підходить для різних типів проблем і застосувань.
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?
- Чи потребує модель машинного навчання нагляд під час навчання?
- Які ключові параметри використовуються в алгоритмах на основі нейронної мережі?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning