Procesul de instruire a unui model de învățare automată implică expunerea acestuia la cantități mari de date pentru a-i permite să învețe tipare și să ia predicții sau decizii fără a fi programat în mod explicit pentru fiecare scenariu. În timpul fazei de instruire, modelul de învățare automată trece printr-o serie de iterații în care își ajustează parametrii interni pentru a minimiza erorile și pentru a-și îmbunătăți performanța la sarcina dată.
Supravegherea în timpul antrenamentului se referă la nivelul de intervenție umană necesar pentru a ghida procesul de învățare al modelului. Nevoia de supraveghere poate varia în funcție de tipul de algoritm de învățare automată utilizat, de complexitatea sarcinii și de calitatea datelor furnizate pentru instruire.
În învățarea supravegheată, care este un tip de învățare automată în care modelul este antrenat pe date etichetate, supravegherea este esențială. Datele etichetate înseamnă că fiecare punct de date de intrare este asociat cu ieșirea corectă, permițând modelului să învețe maparea dintre intrări și ieșiri. În timpul antrenamentului supravegheat, este necesară supravegherea umană pentru a furniza etichetele corecte pentru datele de antrenament, pentru a evalua predicțiile modelului și pentru a ajusta parametrii modelului pe baza feedback-ului.
De exemplu, într-o sarcină de recunoaștere a imaginii supravegheată, dacă scopul este de a antrena un model pentru a clasifica imaginile cu pisici și câini, un supraveghetor uman ar trebui să eticheteze fiecare imagine ca fiind o pisică sau un câine. Modelul ar învăța apoi din aceste exemple etichetate pentru a face predicții asupra imaginilor noi, nevăzute. Supraveghetorul va evalua predicțiile modelului și va oferi feedback pentru a îmbunătăți acuratețea acestuia.
Pe de altă parte, algoritmii de învățare nesupravegheați nu necesită date etichetate pentru antrenament. Acești algoritmi învață modele și structuri din datele de intrare fără îndrumări explicite. Învățarea nesupravegheată este adesea folosită pentru sarcini precum gruparea, detectarea anomaliilor și reducerea dimensionalității. În învățarea nesupravegheată, mașina poate învăța independent, fără a fi nevoie de supraveghere umană în timpul antrenamentului.
Învățarea semi-supravegheată este o abordare hibridă care combină elemente atât ale învățării supravegheate, cât și ale învățării nesupravegheate. În această abordare, modelul este antrenat pe o combinație de date etichetate și neetichetate. Datele etichetate oferă o anumită supraveghere pentru a ghida procesul de învățare, în timp ce datele neetichetate permit modelului să descopere modele și relații suplimentare în date.
Învățarea prin consolidare este o altă paradigmă a învățării automate în care un agent învață să ia decizii secvențiale interacționând cu un mediu. În învățarea prin întărire, agentul primește feedback sub formă de recompense sau penalități pe baza acțiunilor sale. Agentul învață să-și maximizeze recompensa cumulativă în timp prin încercări și erori. În timp ce învățarea prin consolidare nu necesită supraveghere explicită în sensul tradițional, poate fi necesară supravegherea umană pentru a proiecta structura recompensei, a stabili obiectivele de învățare sau pentru a ajusta procesul de învățare.
Nevoia de supraveghere în timpul instruirii de învățare automată depinde de paradigma de învățare utilizată, de disponibilitatea datelor etichetate și de complexitatea sarcinii. Învățarea supravegheată necesită supraveghere umană pentru a furniza date etichetate și pentru a evalua performanța modelului. Învățarea nesupravegheată nu necesită supraveghere, deoarece modelul învață independent de datele neetichetate. Învățarea semi-supravegheată combină elemente ale învățării atât supravegheate, cât și nesupravegheate, în timp ce învățarea prin consolidare implică învățarea prin interacțiunea cu un mediu.
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?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
- Ce este TensorBoard?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning