Uczenie się nadzorowane, bez nadzoru i uczenie się przez wzmacnianie to trzy różne podejścia w dziedzinie uczenia maszynowego. Każde podejście wykorzystuje różne techniki i algorytmy, aby rozwiązać różne rodzaje problemów i osiągnąć określone cele. Przyjrzyjmy się różnicom między tymi podejściami i zapewnijmy kompleksowe wyjaśnienie ich cech i zastosowań.
Uczenie nadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm uczy się na podstawie oznaczonych etykietami danych. Oznaczone dane składają się z przykładów wejściowych połączonych z odpowiadającymi im prawidłowymi wartościami wyjściowymi lub docelowymi. Celem uczenia się pod nadzorem jest wytrenowanie modelu, który może dokładnie przewidzieć wynik dla nowych, niewidocznych danych wejściowych. Algorytm uczenia wykorzystuje oznaczone dane do wnioskowania wzorców i relacji między cechami wejściowymi a etykietami wyjściowymi. Następnie uogólnia tę wiedzę, aby przewidywać nowe, nieoznaczone dane. Uczenie się nadzorowane jest powszechnie stosowane w zadaniach takich jak klasyfikacja i regresja.
Na przykład w przypadku problemu klasyfikacji algorytm jest szkolony na zbiorze danych, w którym każdy punkt danych jest oznaczony określoną klasą. Algorytm uczy się klasyfikować nowe, niewidoczne punkty danych do jednej z predefiniowanych klas w oparciu o wzorce, których nauczył się z oznaczonych etykietami przykładów. W przypadku problemu regresji algorytm uczy się przewidywać ciągłą wartość liczbową na podstawie cech wejściowych.
Z drugiej strony uczenie się bez nadzoru dotyczy danych nieoznaczonych. Celem uczenia się bez nadzoru jest odkrycie ukrytych wzorców, struktur lub relacji w danych bez wcześniejszej znajomości etykiet wyjściowych. W przeciwieństwie do uczenia się nadzorowanego, algorytmy uczenia się bez nadzoru nie mają wyraźnych wartości docelowych, które kierowałyby procesem uczenia się. Zamiast tego skupiają się na znalezieniu znaczących reprezentacji lub klastrów w danych. Uczenie się bez nadzoru jest powszechnie stosowane w zadaniach takich jak grupowanie, redukcja wymiarowości i wykrywanie anomalii.
Klastrowanie to popularne zastosowanie uczenia się bez nadzoru, w którym algorytm grupuje podobne punkty danych w oparciu o ich wewnętrzne właściwości. Na przykład w segmentacji klientów można zastosować algorytm uczenia się bez nadzoru w celu zidentyfikowania odrębnych grup klientów na podstawie ich zachowań zakupowych lub informacji demograficznych.
Uczenie się przez wzmacnianie to inny paradygmat, w którym agent uczy się interakcji z otoczeniem, aby zmaksymalizować skumulowany sygnał nagrody. W uczeniu się przez wzmacnianie algorytm uczy się metodą prób i błędów, podejmując działania, obserwując stan środowiska i otrzymując informację zwrotną w postaci nagród lub kar. Celem jest znalezienie optymalnej polityki lub zestawu działań, które maksymalizują długoterminową nagrodę. Uczenie się przez wzmacnianie jest powszechnie stosowane w zadaniach takich jak granie w gry, robotyka i systemy autonomiczne.
Na przykład podczas gry w szachy agent uczący się przez wzmacnianie może nauczyć się grać, badając różne ruchy, otrzymując nagrody lub kary w zależności od wyniku każdego ruchu i dostosowując swoją strategię, aby zmaksymalizować szanse na wygraną.
Uczenie się nadzorowane wykorzystuje oznaczone dane do uczenia modelu zadań predykcyjnych, uczenie się bez nadzoru odkrywa wzorce i struktury w danych nieoznaczonych, a uczenie się przez wzmacnianie uczy się poprzez interakcję ze środowiskiem, aby zmaksymalizować sygnał nagrody. Każde podejście ma swoje mocne i słabe strony i jest dostosowane do różnych typów problemów i zastosowań.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Co to jest tekst na mowę (TTS) i jak współpracuje z AI?
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Co właściwie oznacza większy zbiór danych?
- Jakie są przykłady hiperparametrów algorytmu?
- Co to jest uczenie się zespołowe?
- Co się stanie, jeśli wybrany algorytm uczenia maszynowego nie będzie odpowiedni i jak można się upewnić, że zostanie on wybrany właściwy?
- Czy model uczenia maszynowego wymaga nadzoru podczas szkolenia?
- Jakie są kluczowe parametry wykorzystywane w algorytmach opartych na sieciach neuronowych?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning