მანქანათმცოდნეობის მოდელის მომზადების პროცესი გულისხმობს მის ასახვას მონაცემთა დიდი რაოდენობით, რათა მას შეეძლოს ისწავლოს შაბლონები და მიიღოს პროგნოზები ან გადაწყვეტილებები ყოველი სცენარისთვის მკაფიოდ დაპროგრამების გარეშე. ტრენინგის ფაზაში, მანქანათმცოდნეობის მოდელი გადის გამეორებების სერიას, სადაც ის არეგულირებს თავის შიდა პარამეტრებს შეცდომების მინიმუმამდე შესამცირებლად და მოცემულ დავალების შესრულების გასაუმჯობესებლად.
ტრენინგის დროს ზედამხედველობა გულისხმობს ადამიანის ჩარევის დონეს, რომელიც საჭიროა მოდელის სასწავლო პროცესის წარმართვისთვის. ზედამხედველობის საჭიროება შეიძლება განსხვავდებოდეს გამოყენებული მანქანური სწავლების ალგორითმის ტიპზე, დავალების სირთულისა და ტრენინგისთვის მოწოდებული მონაცემების ხარისხზე.
ზედამხედველობით სწავლაში, რომელიც არის მანქანათმცოდნეობის სახეობა, სადაც მოდელი ივარჯიშება ეტიკეტირებულ მონაცემებზე, ზედამხედველობა აუცილებელია. ეტიკეტირებული მონაცემები ნიშნავს, რომ თითოეული შეყვანის მონაცემთა წერტილი დაწყვილებულია სწორ გამომავალთან, რაც საშუალებას აძლევს მოდელს ისწავლოს შეყვანისა და გამოსავლების რუქა. ზედამხედველობითი ტრენინგის დროს საჭიროა ადამიანის ზედამხედველობა, რათა უზრუნველყოს სწორი ეტიკეტები ტრენინგის მონაცემებისთვის, შეაფასოს მოდელის პროგნოზები და შეცვალოს მოდელის პარამეტრები უკუკავშირის საფუძველზე.
მაგალითად, ზედამხედველობითი სურათის ამოცნობის ამოცანაში, თუ მიზანია მოდელის გაწვრთნა კატებისა და ძაღლების სურათების კლასიფიკაციისთვის, ადამიანმა ზედამხედველმა უნდა დაასახელოს თითოეული სურათი, როგორც კატა ან ძაღლი. შემდეგ მოდელი ისწავლის ამ მარკირებული მაგალითებიდან ახალ, უხილავ სურათებზე პროგნოზის გაკეთებას. ზედამხედველი შეაფასებდა მოდელის პროგნოზებს და გამოთქვამდა უკუკავშირს მისი სიზუსტის გასაუმჯობესებლად.
მეორე მხრივ, უკონტროლო სწავლის ალგორითმები არ საჭიროებენ ეტიკეტირებულ მონაცემებს ტრენინგისთვის. ეს ალგორითმები სწავლობენ შაბლონებს და სტრუქტურებს შეყვანის მონაცემებიდან აშკარა მითითებების გარეშე. ზედამხედველობის გარეშე სწავლა ხშირად გამოიყენება ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა კლასტერირება, ანომალიების გამოვლენა და განზომილების შემცირება. უკონტროლო სწავლისას მანქანას შეუძლია დამოუკიდებლად ისწავლოს ვარჯიშის დროს ადამიანის მეთვალყურეობის გარეშე.
ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლება არის ჰიბრიდული მიდგომა, რომელიც აერთიანებს როგორც ზედამხედველობით, ასევე ზედამხედველობის გარეშე სწავლის ელემენტებს. ამ მიდგომით, მოდელი ივარჯიშება ეტიკეტირებული და არალეიბლირებული მონაცემების კომბინაციაზე. მარკირებული მონაცემები უზრუნველყოფს გარკვეულ ზედამხედველობას სასწავლო პროცესის წარმართვისთვის, ხოლო არალეიბლინგი მონაცემები საშუალებას აძლევს მოდელს აღმოაჩინოს დამატებითი შაბლონები და ურთიერთობები მონაცემებში.
განმტკიცების სწავლა არის მანქანათმცოდნეობის კიდევ ერთი პარადიგმა, სადაც აგენტი სწავლობს თანმიმდევრული გადაწყვეტილებების მიღებას გარემოსთან ურთიერთქმედებით. განმტკიცების სწავლისას აგენტი იღებს უკუკავშირს ჯილდოს ან ჯარიმების სახით მისი ქმედებების საფუძველზე. აგენტი სწავლობს მისი კუმულაციური ჯილდოს მაქსიმიზაციას დროთა განმავლობაში საცდელისა და შეცდომის გზით. მიუხედავად იმისა, რომ განმამტკიცებელი სწავლა არ საჭიროებს აშკარა ზედამხედველობას ტრადიციული გაგებით, ადამიანის ზედამხედველობა შეიძლება საჭირო გახდეს ჯილდოს სტრუქტურის შესაქმნელად, სასწავლო მიზნების დასაყენებლად ან სასწავლო პროცესის დახვეწისთვის.
მანქანური სწავლების ტრენინგის დროს ზედამხედველობის საჭიროება დამოკიდებულია გამოყენებული სწავლის პარადიგმაზე, ეტიკეტირებული მონაცემების ხელმისაწვდომობაზე და ამოცანის სირთულეზე. ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლა მოითხოვს ადამიანის ზედამხედველობას, რათა უზრუნველყოს ეტიკეტირებული მონაცემები და შეაფასოს მოდელის შესრულება. ზედამხედველობის გარეშე სწავლა არ საჭიროებს ზედამხედველობას, რადგან მოდელი დამოუკიდებლად სწავლობს არალეგირებული მონაცემებისგან. ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლება აერთიანებს როგორც ზედამხედველობით, ასევე ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლების ელემენტებს, ხოლო განმამტკიცებელი სწავლება გულისხმობს სწავლას გარემოსთან ურთიერთქმედების გზით.
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?
- რა არის ძირითადი პარამეტრები, რომლებიც გამოიყენება ნერვული ქსელის ალგორითმებში?
- რა არის TensorBoard?
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)