ზედამხედველობის ქვეშ, ზედამხედველობის გარეშე და განმამტკიცებელი სწავლა არის სამი განსხვავებული მიდგომა მანქანათმცოდნეობის სფეროში. თითოეული მიდგომა იყენებს სხვადასხვა ტექნიკას და ალგორითმს სხვადასხვა ტიპის პრობლემების გადასაჭრელად და კონკრეტული მიზნების მისაღწევად. მოდით გამოვიკვლიოთ განსხვავებები ამ მიდგომებს შორის და მივცეთ ამომწურავი ახსნა მათი მახასიათებლებისა და გამოყენების შესახებ.
ზედამხედველობითი სწავლება არის მანქანათმცოდნეობის ტიპი, სადაც ალგორითმი სწავლობს ეტიკეტირებული მონაცემებიდან. მარკირებული მონაცემები შედგება შეყვანის მაგალითებისგან, რომლებიც დაწყვილებულია მათ შესაბამის სწორ გამომავალთან ან სამიზნე მნიშვნელობასთან. ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლის მიზანია მოამზადოს მოდელი, რომელსაც შეუძლია ზუსტად განსაზღვროს გამომავალი ახალი, უხილავი მონაცემებისთვის. სასწავლო ალგორითმი იყენებს ეტიკეტირებულ მონაცემებს, რათა გამოიტანოს შაბლონები და ურთიერთობები შეყვანის მახასიათებლებსა და გამომავალ ეტიკეტებს შორის. შემდეგ ის განაზოგადებს ამ ცოდნას ახალ, არალეიბლირებულ მონაცემებზე პროგნოზების გასაკეთებლად. ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლა ჩვეულებრივ გამოიყენება ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა კლასიფიკაცია და რეგრესია.
მაგალითად, კლასიფიკაციის პრობლემაში, ალგორითმი ივარჯიშება მონაცემთა ბაზაზე, სადაც თითოეული მონაცემთა წერტილი არის მონიშნული კონკრეტული კლასით. ალგორითმი სწავლობს ახალი, უხილავი მონაცემთა წერტილების კლასიფიკაციას ერთ-ერთ წინასწარ განსაზღვრულ კლასში, იმ შაბლონების საფუძველზე, რომლებიც მან ისწავლა ეტიკეტირებული მაგალითებიდან. რეგრესიის პრობლემაში, ალგორითმი სწავლობს უწყვეტი რიცხვითი მნიშვნელობის პროგნოზირებას შეყვანის მახასიათებლების საფუძველზე.
მეორე მხრივ, ზედამხედველობის გარეშე სწავლა ეხება არალეიბლირებულ მონაცემებს. ზედამხედველობის გარეშე სწავლის მიზანია მონაცემთა შიგნით ფარული შაბლონების, სტრუქტურების ან ურთიერთობების აღმოჩენა გამომავალი ეტიკეტების წინასწარი ცოდნის გარეშე. ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლისგან განსხვავებით, უკონტროლო სწავლის ალგორითმებს არ გააჩნიათ ცალსახა სამიზნე მნიშვნელობები სასწავლო პროცესის წარმართვისთვის. ამის ნაცვლად, ისინი ყურადღებას ამახვილებენ მონაცემებში მნიშვნელოვანი წარმოდგენების ან კლასტერების პოვნაზე. ზედამხედველობის გარეშე სწავლა ჩვეულებრივ გამოიყენება ისეთ ამოცანებში, როგორიცაა კლასტერირება, განზომილების შემცირება და ანომალიების გამოვლენა.
კლასტერირება არის უკონტროლო სწავლის პოპულარული პროგრამა, სადაც ალგორითმი აჯგუფებს მსგავსი მონაცემების წერტილებს მათი შინაგანი თვისებების საფუძველზე. მაგალითად, მომხმარებელთა სეგმენტაციაში, უკონტროლო სწავლის ალგორითმი შეიძლება გამოყენებულ იქნას მომხმარებელთა ცალკეული ჯგუფების იდენტიფიცირებისთვის მათი შეძენის ქცევის ან დემოგრაფიული ინფორმაციის საფუძველზე.
განმტკიცების სწავლა არის განსხვავებული პარადიგმა, სადაც აგენტი სწავლობს გარემოსთან ურთიერთობას, რათა მაქსიმალურად გაზარდოს კუმულაციური ჯილდოს სიგნალი. განმამტკიცებელი სწავლებისას, ალგორითმი სწავლობს საცდელ-შეცდომის პროცესის მეშვეობით მოქმედებების განხორციელებით, გარემოს მდგომარეობის დაკვირვებით და ჯილდოს ან ჯარიმების სახით უკუკავშირის მიღებით. მიზანია იპოვოთ ოპტიმალური პოლიტიკა ან ქმედებები, რომლებიც მაქსიმალურად გაზრდის გრძელვადიან ჯილდოს. განმტკიცების სწავლა ჩვეულებრივ გამოიყენება ისეთი ამოცანების დროს, როგორიცაა თამაში, რობოტიკა და ავტონომიური სისტემები.
მაგალითად, ჭადრაკის თამაშში გაძლიერების შემსწავლელ აგენტს შეუძლია ისწავლოს თამაში სხვადასხვა სვლების შესწავლით, ჯილდოების ან ჯარიმების მიღებით, თითოეული სვლის შედეგზე დაფუძნებული და თავისი სტრატეგიის კორექტირებით, რათა გაზარდოს მოგების შანსები.
ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლება იყენებს ეტიკეტირებულ მონაცემებს პროგნოზირების ამოცანების მოდელის მოსამზადებლად, ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლება აღმოაჩენს შაბლონებსა და სტრუქტურებს არალეიბლიან მონაცემებში, ხოლო განმტკიცების სწავლება სწავლობს გარემოსთან ურთიერთქმედების გზით, რათა მაქსიმალურად გაზარდოს ჯილდოს სიგნალი. თითოეულ მიდგომას აქვს თავისი ძლიერი და სუსტი მხარეები და შეეფერება სხვადასხვა ტიპის პრობლემებსა და აპლიკაციებს.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- რა არის ტექსტი მეტყველებამდე (TTS) და როგორ მუშაობს ის AI-სთან?
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- რას ნიშნავს უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრები?
- რა არის ალგორითმის ჰიპერპარამეტრების რამდენიმე მაგალითი?
- რა არის ანსამბლური სწავლება?
- რა მოხდება, თუ არჩეული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი არ არის შესაფერისი და როგორ შეიძლება დავრწმუნდეთ, რომ აირჩიოთ სწორი?
- სჭირდება თუ არა მანქანათმცოდნეობის მოდელს ზედამხედველობა მისი ტრენინგის დროს?
- რა არის ძირითადი პარამეტრები, რომლებიც გამოიყენება ნერვული ქსელის ალგორითმებში?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში
მეტი კითხვა და პასუხი:
- საველე: ხელოვნური ინტელექტი
- პროგრამა: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (გადადით სასერტიფიკაციო პროგრამაზე)
- გაკვეთილი: შესავალი (გადადით შესაბამის გაკვეთილზე)
- თემა: რა არის მანქანა სწავლა (გადადით შესაბამის თემაზე)