არსებობს თუ არა ტრენინგის ისეთი ტიპის AI მოდელი, რომელშიც ერთდროულად განხორციელდება როგორც ზედამხედველობითი, ისე არაზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლის მიდგომები?

მანქანათმცოდნეობის სფერო მოიცავს მრავალფეროვან მეთოდოლოგიასა და პარადიგმას, რომელთაგან თითოეული შეესაბამება სხვადასხვა ტიპის მონაცემებსა და პრობლემებს. ამ პარადიგმებს შორის, ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლება ორი ყველაზე ფუნდამენტურია.

ზედამხედველობითი სწავლება გულისხმობს მოდელის მომზადებას ეტიკეტირებულ მონაცემთა ბაზაზე, სადაც შეყვანის მონაცემები დაწყვილებულია სწორ გამომავალთან. მოდელი სწავლობს შეყვანის გამოტანას გამოსავალზე შეცდომის მინიმიზაციის გზით მის პროგნოზებსა და რეალურ შედეგებს შორის. მეორე მხრივ, ზედამხედველობის გარეშე სწავლება ეხება არალეიბლირებულ მონაცემებს, სადაც მიზანია დავასკვნათ ბუნებრივი სტრუქტურა, რომელიც არსებობს მონაცემთა წერტილების ერთობლიობაში.

არსებობს სწავლის ტიპი, რომელიც აერთიანებს როგორც ზედამხედველობით, ასევე ზედამხედველობის გარეშე სწავლის ტექნიკას, რომელსაც ხშირად ნახევრად ზედამხედველობით სწავლებას უწოდებენ. ეს მიდგომა იყენებს როგორც ეტიკეტირებულ, ისე არალეიბლირებულ მონაცემებს სასწავლო პროცესის დროს. ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლის საფუძველი არის ის, რომ არალეიბლირებულ მონაცემებს, როდესაც გამოიყენება მცირე რაოდენობის მარკირებულ მონაცემებთან ერთად, შეუძლია მნიშვნელოვანი გაუმჯობესება სწავლის სიზუსტეში. ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა იმ სცენარებში, სადაც ეტიკეტირებული მონაცემების მოპოვება მწირია ან ძვირია, მაგრამ არალეიბლიანი მონაცემები უხვად და ადვილად შესაგროვებელია.

ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლება ემყარება იმ ვარაუდს, რომ ეტიკეტირებული მონაცემების ფუძემდებლურ სტრუქტურას შეუძლია მიაწოდოს ღირებული ინფორმაცია, რომელიც ავსებს მარკირებულ მონაცემებს. ამ ვარაუდს შეიძლება ჰქონდეს რამდენიმე ფორმა, როგორიცაა კლასტერული ვარაუდი, მრავალმხრივი ვარაუდი ან დაბალი სიმკვრივის გამოყოფის ვარაუდი. კლასტერული ვარაუდი ამტკიცებს, რომ მონაცემთა წერტილებს ერთსა და იმავე კლასტერში სავარაუდოდ იგივე ეტიკეტი ექნება. მრავალგანზომილებიანი ვარაუდი ვარაუდობს, რომ მაღალგანზომილებიანი მონაცემები დევს ბევრად უფრო დაბალი განზომილების მრავალფეროვნებაზე და ამოცანაა ამ მრავალფეროვნების შესწავლა. დაბალი სიმკვრივის გამოყოფის დაშვება ემყარება იმ აზრს, რომ გადაწყვეტილების საზღვარი უნდა იყოს მონაცემთა დაბალი სიმკვრივის რეგიონში.

ნახევრად ზედამხედველობის ქვეშ მყოფ სწავლაში გამოყენებული ერთ-ერთი გავრცელებული ტექნიკაა თვითტრეინინგი. თვითმმართველობის ტრენინგის დროს მოდელი თავდაპირველად ივარჯიშება ეტიკეტირებულ მონაცემებზე. შემდეგ ის იყენებს საკუთარ პროგნოზებს არალეიბლირებულ მონაცემებზე, როგორც ფსევდო-ეტიკეტები. მოდელი შემდგომში სწავლობს ამ გაფართოებულ მონაცემთა ბაზას, რაც განმეორებით აუმჯობესებს მის პროგნოზებს. კიდევ ერთი ტექნიკა არის ერთობლივი ტრენინგი, სადაც ორი ან მეტი მოდელი ერთდროულად ივარჯიშება მონაცემთა სხვადასხვა ხედზე. თითოეული მოდელი პასუხისმგებელია არალეიბლირებული მონაცემების ნაწილის მარკირებაზე, რომელიც შემდეგ გამოიყენება სხვა მოდელების მოსამზადებლად. ეს მეთოდი იყენებს მონაცემთა მრავალჯერადი ნახვის სიჭარბეს სწავლის შესრულების გასაუმჯობესებლად.

გრაფიკზე დაფუძნებული მეთოდები ასევე გავრცელებულია ნახევრად ზედამხედველობით სწავლებაში. ეს მეთოდები ქმნიან გრაფიკს, სადაც კვანძები წარმოადგენს მონაცემთა წერტილებს, ხოლო კიდეები წარმოადგენს მათ შორის მსგავსებას. შემდეგ სასწავლო დავალება გადაფორმებულია, როგორც გრაფიკზე დაფუძნებული ოპტიმიზაციის პრობლემა, სადაც მიზანია ეტიკეტების გავრცელება ეტიკეტირებული კვანძებიდან არალეიბლირებულ კვანძებზე, ხოლო გრაფიკის სტრუქტურის შენარჩუნებით. ეს ტექნიკა განსაკუთრებით ეფექტურია დომენებში, სადაც მონაცემები ბუნებრივად ქმნიან ქსელს, როგორიცაა სოციალური ქსელები ან ბიოლოგიური ქსელები.

ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი და ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლების გაერთიანების კიდევ ერთი მიდგომა არის მრავალ დავალების სწავლება. მრავალპროფილიანი სწავლებისას რამდენიმე სასწავლო ამოცანები ერთდროულად წყდება, ამოცანების შორის საერთო და განსხვავებულობების გამოყენებისას. ეს შეიძლება ჩაითვალოს ინდუქციური გადაცემის ფორმად, სადაც ერთი ამოცანიდან მიღებული ცოდნა მეორის სწავლის გაუმჯობესებას უწყობს ხელს. მრავალ დავალების სწავლა შეიძლება იყოს განსაკუთრებით მომგებიანი, როდესაც დავალებებს შორის არის საერთო წარმოდგენა ან ფუნქციების სივრცე, რაც ინფორმაციის გადაცემის საშუალებას იძლევა.

ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლების პრაქტიკული მაგალითია ბუნებრივი ენის დამუშავების სფერო (NLP). განვიხილოთ სენტიმენტების ანალიზის ამოცანა, სადაც მიზანია მოცემული ტექსტის კლასიფიკაცია დადებითი ან უარყოფითი. ლეიბლირებული მონაცემები, როგორიცაა მიმოხილვები ემოციური ეტიკეტებით, შეიძლება შეზღუდული იყოს. თუმცა, არსებობს უამრავი შეუსაბამო ტექსტი. ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლის მიდგომა შეიძლება მოიცავდეს სენტიმენტების კლასიფიკატორის მომზადებას ეტიკეტირებულ მონაცემებზე და მის გამოყენებას არალეგირებული მონაცემების განწყობის პროგნოზირებისთვის. ეს პროგნოზები შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც დამატებითი სასწავლო მონაცემები, რაც აუმჯობესებს კლასიფიკატორის მუშაობას.

კიდევ ერთი მაგალითი შეგიძლიათ იხილოთ სურათების კლასიფიკაციაში. ხშირ შემთხვევაში, ეტიკეტირებული სურათების მიღება შრომატევადი და ძვირადღირებულია, მაშინ როცა არალეიბლირებული სურათები უამრავია. ნახევრად ზედამხედველობითი მიდგომა შეიძლება მოიცავდეს ეტიკეტირებული სურათების მცირე ნაკრების გამოყენებას საწყისი მოდელის მოსამზადებლად. ეს მოდელი შეიძლება გამოყენებულ იქნას არალეიბლირებულ სურათებზე ფსევდო-ეტიკეტების შესაქმნელად, რომლებიც შემდგომში გამოიყენება მოდელის გადამზადებისთვის.

ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის გარეშე სწავლის ინტეგრაცია ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლებისა და მასთან დაკავშირებული მეთოდოლოგიების მეშვეობით წარმოადგენს ძლიერ მიდგომას მანქანათმცოდნეობაში. ორივე პარადიგმის ძლიერი მხარეების გამოყენებით, შესაძლებელია მოდელის მუშაობის მნიშვნელოვანი გაუმჯობესების მიღწევა, განსაკუთრებით იმ დომენებში, სადაც ეტიკეტირებული მონაცემები შეზღუდულია, მაგრამ არალეიბლირებული მონაცემები უხვადაა. ეს მიდგომა არა მხოლოდ აძლიერებს მოდელების უნარს განზოგადეს შეზღუდული მონაცემებიდან, არამედ უზრუნველყოფს უფრო მყარ ჩარჩოს რთული მონაცემთა ნაკრების ძირითადი სტრუქტურის გასაგებად.

სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

• თქვენ ახსენეთ მრავალი სახის ალგორითმი, როგორიცაა ხაზოვანი რეგრესია, გადაწყვეტილების ხეები. ეს ყველაფერი ნეირონული ქსელია?
• რა არის მოდელის შესრულების შეფასების მეტრიკა?
• რა არის წრფივი რეგრესია?
• შესაძლებელია თუ არა სხვადასხვა ML მოდელების გაერთიანება და სამაგისტრო AI-ს შექმნა?
• რომელია ყველაზე გავრცელებული ალგორითმები, რომლებიც გამოიყენება მანქანათმცოდნეობაში?
• როგორ შევქმნათ მოდელის ვერსია?
• როგორ გამოვიყენოთ ML-ის 7 ნაბიჯი მაგალითის კონტექსტში?
• როგორ შეიძლება გამოყენებული იქნას მანქანური სწავლება მშენებლობის ნებართვების მონაცემებზე?
• რატომ შეწყდა AutoML Tables-ის წარმოება და რა ხდება მათზე?
• რა ამოცანაა მოთამაშეების მიერ დახატული დუდლების ინტერპრეტაცია ხელოვნური ინტელექტის კონტექსტში?

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)