Învățarea supravegheată, nesupravegheată și prin întărire sunt trei abordări distincte în domeniul învățării automate. Fiecare abordare utilizează tehnici și algoritmi diferiți pentru a aborda diferite tipuri de probleme și pentru a atinge obiective specifice. Să explorăm diferențele dintre aceste abordări și să oferim o explicație cuprinzătoare a caracteristicilor și aplicațiilor lor.
Învățarea supravegheată este un tip de învățare automată în care algoritmul învață din datele etichetate. Datele etichetate constau din exemple de intrare asociate cu valoarea țintă sau ieșirea corectă corespunzătoare. Scopul învățării supravegheate este de a forma un model care poate prezice cu exactitate rezultatul pentru intrări noi, nevăzute. Algoritmul de învățare utilizează datele etichetate pentru a deduce modele și relații dintre caracteristicile de intrare și etichetele de ieșire. Apoi generalizează aceste cunoștințe pentru a face predicții asupra datelor noi, neetichetate. Învățarea supravegheată este folosită în mod obișnuit în sarcini precum clasificarea și regresia.
De exemplu, într-o problemă de clasificare, algoritmul este antrenat pe un set de date în care fiecare punct de date este etichetat cu o anumită clasă. Algoritmul învață să clasifice puncte de date noi, nevăzute, într-una dintre clasele predefinite, pe baza modelelor pe care le-a învățat din exemplele etichetate. Într-o problemă de regresie, algoritmul învață să prezică o valoare numerică continuă pe baza caracteristicilor de intrare.
Învățarea nesupravegheată, pe de altă parte, se ocupă de date neetichetate. Obiectivul învățării nesupravegheate este de a descoperi modele, structuri sau relații ascunse în cadrul datelor fără nicio cunoaștere prealabilă a etichetelor de ieșire. Spre deosebire de învățarea supravegheată, algoritmii de învățare nesupravegheată nu au valori țintă explicite care să ghideze procesul de învățare. În schimb, se concentrează pe găsirea de reprezentări semnificative sau clustere în date. Învățarea nesupravegheată este folosită în mod obișnuit în sarcini precum gruparea, reducerea dimensionalității și detectarea anomaliilor.
Clusteringul este o aplicație populară a învățării nesupravegheate, în care algoritmul grupează puncte de date similare pe baza proprietăților lor intrinseci. De exemplu, în segmentarea clienților, un algoritm de învățare nesupravegheat poate fi utilizat pentru a identifica grupuri distincte de clienți pe baza comportamentului lor de cumpărare sau a informațiilor demografice.
Învățarea prin întărire este o paradigmă diferită în care un agent învață să interacționeze cu un mediu pentru a maximiza un semnal de recompensă cumulativ. În învățarea prin întărire, algoritmul învață printr-un proces de încercare și eroare, luând acțiuni, observând starea mediului și primind feedback sub formă de recompense sau penalități. Scopul este de a găsi o politică optimă sau un set de acțiuni care să maximizeze recompensa pe termen lung. Învățarea prin întărire este folosită în mod obișnuit în sarcini precum jocul, robotica și sistemele autonome.
De exemplu, în jocul de șah, un agent de învățare de întărire poate învăța să joace explorând diferite mișcări, primind recompense sau penalități în funcție de rezultatul fiecărei mișcări și ajustându-și strategia pentru a maximiza șansele de câștig.
Învățarea supravegheată folosește date etichetate pentru a antrena un model pentru sarcini de predicție, învățarea nesupravegheată descoperă modele și structuri în date neetichetate, iar învățarea prin consolidare învață prin interacțiunea cu un mediu pentru a maximiza un semnal de recompensă. Fiecare abordare are propriile sale puncte forte și puncte slabe și este potrivită pentru diferite tipuri de probleme și aplicații.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ce este textul în vorbire (TTS) și cum funcționează cu AI?
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Ce înseamnă de fapt un set de date mai mare?
- Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
- Ce este învățarea prin ansamblu?
- Ce se întâmplă dacă un algoritm de învățare automată ales nu este potrivit și cum te poți asigura că îl selectezi pe cel potrivit?
- Un model de învățare automată are nevoie de supraveghere în timpul antrenamentului?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning