ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის გარეშე სწავლა არის მანქანათმცოდნეობის სწავლების ორი ფუნდამენტური ტიპი, რომლებიც ემსახურება განსხვავებულ მიზნებს მონაცემთა ხასიათისა და დავალების მიზნებიდან გამომდინარე. იმის გაგება, თუ როდის გამოვიყენოთ ზედამხედველობითი ტრენინგი უკონტროლო ტრენინგის წინააღმდეგ, გადამწყვეტია მანქანური სწავლების ეფექტური მოდელების შემუშავებაში. არჩევანი ამ ორ მიდგომას შორის დამოკიდებულია ეტიკეტირებული მონაცემების ხელმისაწვდომობაზე, სასურველ შედეგსა და მონაცემთა ნაკრების ძირითად სტრუქტურაზე.
ზედამხედველობითი სწავლება არის მანქანათმცოდნეობის ტიპი, სადაც მოდელი ივარჯიშება ეტიკეტირებული მონაცემთა ბაზაზე. ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლებისას, ალგორითმი სწავლობს შეყვანის მონაცემების სწორ გამოსავალზე ასახვას სასწავლო მაგალითებით წარდგენით. ტრენინგის ეს მაგალითები შედგება შეყვანის-გამომავალი წყვილებისგან, სადაც შეყვანის მონაცემებს ახლავს შესაბამისი სწორი გამომავალი ან სამიზნე მნიშვნელობა. ზედამხედველობითი სწავლის მიზანია შევისწავლოთ რუკების ფუნქცია შეყვანის ცვლადებიდან გამომავალ ცვლადებამდე, რომელიც შემდეგ შეიძლება გამოყენებულ იქნას უხილავ მონაცემებზე პროგნოზების გასაკეთებლად.
ზედამხედველობითი სწავლება ჩვეულებრივ გამოიყენება მაშინ, როდესაც ცნობილია სასურველი შედეგი და მიზანია ვისწავლოთ კავშირი შეყვანის და გამომავალი ცვლადებს შორის. ის ჩვეულებრივ გამოიყენება ისეთ ამოცანებში, როგორიცაა კლასიფიკაცია, სადაც მიზანია ახალი ინსტანციების კლასის ეტიკეტების პროგნოზირება და რეგრესია, სადაც მიზანია უწყვეტი მნიშვნელობის პროგნოზირება. მაგალითად, ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლის სცენარში, თქვენ შეგიძლიათ მოამზადოთ მოდელი, რათა წინასწარ განსაზღვროს ელფოსტა არის თუ არა სპამი ელფოსტის შინაარსისა და წინა წერილების სპამის/არასპამის სტატუსის მიხედვით.
მეორეს მხრივ, ზედამხედველობის გარეშე სწავლა არის მანქანათმცოდნეობის ტიპი, სადაც მოდელი ივარჯიშება არალეიბლირებულ მონაცემთა ბაზაზე. უკონტროლო სწავლებისას, ალგორითმი სწავლობს შაბლონებს და სტრუქტურებს შეყვანის მონაცემებიდან სწორ გამომავალზე მკაფიო გამოხმაურების გარეშე. ზედამხედველობის გარეშე სწავლის მიზანია მონაცემთა ფუძემდებლური სტრუქტურის შესწავლა, ფარული შაბლონების აღმოჩენა და მნიშვნელოვანი შეხედულებების ამოღება ეტიკეტირებული მონაცემების საჭიროების გარეშე.
ზედამხედველობის გარეშე სწავლა ჩვეულებრივ გამოიყენება, როდესაც მიზანია მონაცემთა შესწავლა, ფარული შაბლონების პოვნა და მსგავსი მონაცემთა წერტილების ერთად დაჯგუფება. ის ხშირად გამოიყენება ისეთ ამოცანებში, როგორიცაა კლასტერირება, სადაც მიზანია მონაცემთა მსგავსი წერტილების დაჯგუფება კლასტერებად მათი მახასიათებლების მიხედვით და განზომილების შემცირება, სადაც მიზანია შევამციროთ ფუნქციების რაოდენობა და შენარჩუნდეს არსებითი ინფორმაცია მონაცემებში. მაგალითად, უკონტროლო სწავლის სცენარში, შეგიძლიათ გამოიყენოთ კლასტერირება მომხმარებელთა დაჯგუფებისთვის მათი შესყიდვების ქცევის საფუძველზე, კლიენტების სეგმენტების წინასწარი ცოდნის გარეშე.
არჩევანი ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის ქვეშ მყოფ სწავლებას შორის დამოკიდებულია რამდენიმე ფაქტორზე. თუ თქვენ გაქვთ ეტიკეტირებული მონაცემთა ნაკრები და გსურთ კონკრეტული შედეგების პროგნოზირება, ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლება არის შესაბამისი არჩევანი. მეორეს მხრივ, თუ თქვენ გაქვთ არალეიბლიანი მონაცემთა ბაზა და გსურთ შეისწავლოთ მონაცემთა სტრუქტურა ან იპოვოთ ფარული შაბლონები, ზედამხედველობის გარეშე სწავლა უფრო შესაფერისია. ზოგიერთ შემთხვევაში, ორივე მიდგომის უპირატესობების გამოსაყენებლად შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც ზედამხედველობის, ისე არაზედამხედველობის ქვეშ მყოფი ტექნიკის კომბინაცია, რომელიც ცნობილია როგორც ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლება.
მანქანურ სწავლებაში ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი ტრენინგის გამოყენების გადაწყვეტილება დამოკიდებულია ეტიკეტირებული მონაცემების ხელმისაწვდომობაზე, ამოცანის ბუნებაზე და სასურველ შედეგზე. ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის ქვეშ მყოფ სწავლებას შორის განსხვავებების გაგება აუცილებელია მანქანური სწავლების ეფექტური მოდელების შესაქმნელად, რომლებსაც შეუძლიათ მნიშვნელოვანი შეხედულებების ამოღება და მონაცემების ზუსტი პროგნოზების გაკეთება.
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)