K:
Miért a félig felügyelt tanulás hasznos modell a gépi tanuláshoz?
A:A félig felügyelt tanulás a gépi tanulás és a mély tanulási folyamatok fontos része, mivel jelentős módon bővíti és javítja a gépi tanulási rendszerek képességeit.
Először: a mai kialakulóban lévő gépi tanulás iparában két modell alakult ki a számítógépek képzésére: ezeket felügyelt és nem felügyelt tanulásnak nevezzük. Alapvetően különböznek abban az értelemben, hogy a felügyelt tanulás címkézett adatok felhasználásával jár az eredmény megállapításához, és a felügyelet nélküli tanulás magában foglalja a címkézetlen adatok extrapolálását azáltal, hogy megvizsgálja az egyes tárgyak tulajdonságait egy képzési adatkészletben.
| Ingyenes letöltés: Gépi tanulás és miért számít? |
A szakértők ezt számos különféle példa segítségével magyarázzák: Legyen szó az oktatókészletben lévő objektumokról gyümölcsökről, színes alakokról vagy ügyfélfiókokról, a felügyelt tanulásban az a közös vonás, hogy a technológia elkezdi tudni, hogy mi az az objektum - az első osztályozás már megtörtént . Ellenkezőleg, a felügyelet nélküli tanulás során a technológia még nem definiált tételeket vizsgál, és a saját kritériumok alapján osztályozza azokat. Ezt néha "önálló tanulásnak" nevezik.
Ez tehát a félig felügyelt tanulás elsődleges hasznossága: A címkézett és a nem címkézett adatok felhasználását egyesíti a "mindkettőből a legjobb" megközelítés eléréséhez.
A felügyelt tanulás több irányt ad a technológiához, de költséges, munkaerő-igényes, unalmas és sokkal több erőfeszítést igényelhet. A felügyelet nélküli tanulás inkább "automatizált", de az eredmények sokkal kevésbé pontosak lehetnek.
Tehát egy címkézett adathalmaz használatakor (gyakran egy kisebb készlet a dolgok nagy sémájában) egy félig felügyelt tanulási megközelítés hatékonyan "prímzi" a rendszert a jobb osztályozáshoz. Tegyük fel például, hogy egy gépi tanulási rendszer 100 elemet próbál azonosítani bináris kritériumok alapján (fekete vagy fehér). Rendkívül hasznos lehet, ha mindegyiknek van egy címkézett példánya (egy fehér, egy fekete), majd a fennmaradó "szürke" elemeket a megfelelő kritériumok szerint csoportosítja. Amint ez a két elem fel van címkézve, a nem felügyelt tanulás félig felügyelt tanulássá válik.
A félig felügyelt tanulás irányítása során a mérnökök szorosan megvizsgálják a gépi tanulási rendszereket befolyásoló döntési határokat, hogy a fel nem jelölt adatok értékelésekor osztályozzák az egyik vagy a másik címkézett eredményt. Gondolkodni fognak arra, hogyan lehet a legjobban a félig felügyelt tanulást felhasználni bármilyen megvalósításban: Például egy félig felügyelt tanulási algoritmus "megteheti" egy meglévő nem támogató algoritmust az "egy-kettő" megközelítéshez.
A félig felügyelt tanulás mint jelenség biztosan előmozdítja a gépi tanulás határait, mivel mindenféle új lehetőséget nyit meg a hatékonyabb és eredményesebb gépi tanulási rendszerek számára.
