K:
Hogyan lehet az Occam borotváját alkalmazni a gépi tanulásra?
A:Az Occam borotva használata az Ockham Williamtől nyúlik vissza az 1200-as években - ez az ötlet, hogy a legegyszerűbb és legközvetlenebb megoldást kell előnyben részesíteni, vagy hogy különböző hipotézisekkel a legegyszerűbb vagy a legkevesebb feltételezésekkel rendelkező alkalmazást kell a legjobban alkalmazni.
Az Occam borotva azonban néhány modern alkalmazással is rendelkezik a legkorszerűbb technológiákhoz - egy példa erre az elv alkalmazása a gépi tanulásra. A gépi tanulással a mérnökök arra törekednek, hogy számítógépeket kiképzzenek a képzési adatok halmazán, hogy megtanulhassák és meghaladhassák az eredeti kódbázis-programozás határait. A gépi tanulás magában foglalja az algoritmusok, az adatszerkezetek és az oktató rendszerek számítógépeken történő megvalósítását, hogy lehetővé tegyék számukra a saját maguk tanulását és fejlődő eredmények elérését.
Ezt szem előtt tartva, néhány szakértő úgy érzi, hogy az Occam borotva hasznos és tanulságos lehet a gépi tanulási projektek megtervezésében. Néhányan azt állítják, hogy az Occam borotva segíthet a mérnököknek a projektekhez alkalmazható legjobb algoritmus megválasztásában, és segíthet abban is, hogy eldöntsék, hogyan kell a kiválasztott algoritmussal programot képzni. Az Occam borotva egyik értelmezése az, hogy egynél több, összehasonlítható kompromisszumokkal járó algoritmust adva, a legkevésbé bonyolult telepítést és a legkönnyebben értelmezhető algoritmust kell használni.
Mások rámutatnak, hogy az egyszerűsítési eljárások, például a funkciók kiválasztása és a méret csökkentése, szintén példák az Occam borotva elvére - a modellek egyszerűsítésére a jobb eredmények elérése érdekében. Másrészt mások leírják a modellek közötti kompromisszumokat, amelyekben a mérnökök a pontosság rovására csökkentik a bonyolultságot - de még mindig azt állítják, hogy ez az Occam borotvamódja előnyös lehet.
Az Occam borotva egy másik alkalmazása a gépi tanulás bizonyos fajtáira beállított paramétereket tartalmazza, mint például a bayes-i logika a technológiákban. A projekt paramétereinek korlátozásakor a mérnökök azt mondhatták, hogy „Occam borotváját használják” a modell egyszerűsítésére. Egy másik érv az, hogy amikor a kreatív emberek ötletbörze az üzleti felhasználási eset felmérése és a projekt hatókörének korlátozása előtt, az algoritmusok használata előtt, az Occam borotváját használják, hogy már a kezdetektől megkönnyítsék a projekt összetettségét.
Az Occam borotvájának egy másik népszerű alkalmazása a gépi tanuláshoz magában foglalja a „túlságosan bonyolult rendszerek átokát”. Ez az érvelés azt állítja, hogy egy bonyolultabb és részletesebb modell létrehozása megváltoztathatja a modell törékenységét és nehézségét. Van egy olyan probléma, amelyet túlteljesítésnek hívnak, ahol a modelleket túlságosan összetettekké teszik, hogy valóban illeszkedjenek a vizsgált adatokhoz és az adatok felhasználási esetéhez. Ez egy másik példa, amikor valaki hivatkozhat Occam borotvájára a gépi tanulási rendszerek szándékos tervezésében, hogy megbizonyosodjon arról, hogy ne szenvedjenek a túlkomplexitástól és a merevségtől.
Másrészt, néhányan rámutatnak, hogy az Occam borotvájának helytelen használata csökkentheti a gépi tanulás programozásának hatékonyságát. Bizonyos esetekben a bonyolultságra szükség lehet és előnyös lehet. Ennek az a konkrét projektköre és a megszerzendő projekt megvizsgálása, valamint a bemenetek, a képzési készletek és a paraméterek megvizsgálása, amelyek a legcélzott megoldásokat alkalmazzák az adott eredményre.
