Prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis yra du pagrindiniai mašininio mokymosi paradigmų tipai, kurie tarnauja skirtingiems tikslams, atsižvelgiant į duomenų pobūdį ir atliekamos užduoties tikslus. Kuriant efektyvius mašininio mokymosi modelius, labai svarbu suprasti, kada naudoti prižiūrimą mokymą, o ne neprižiūrimą. Pasirinkimas tarp šių dviejų metodų priklauso nuo pažymėtų duomenų prieinamumo, norimo rezultato ir pagrindinės duomenų rinkinio struktūros.
Prižiūrimas mokymasis yra mašininio mokymosi tipas, kai modelis mokomas naudojant pažymėtą duomenų rinkinį. Prižiūrimo mokymosi metu algoritmas išmoksta susieti įvesties duomenis su teisinga išvestimi, pateikdamas mokymo pavyzdžius. Šiuos mokymo pavyzdžius sudaro įvesties ir išvesties poros, kur įvesties duomenys pateikiami kartu su atitinkama teisinga išvesties arba tiksline verte. Prižiūrimo mokymosi tikslas – išmokti susieti funkciją nuo įvesties kintamųjų iki išvesties kintamųjų, kurias vėliau galima panaudoti nematytų duomenų prognozėms.
Prižiūrimas mokymasis paprastai naudojamas, kai žinomas norimas rezultatas, o tikslas yra išmokti ryšį tarp įvesties ir išvesties kintamųjų. Jis dažniausiai taikomas atliekant tokias užduotis kaip klasifikavimas, kurio tikslas yra numatyti naujų egzempliorių klasių etiketes, ir regresija, kai siekiama numatyti nuolatinę reikšmę. Pavyzdžiui, prižiūrimo mokymosi scenarijuje galite išmokyti modelį nuspėti, ar el. laiškas yra šlamštas, ar ne pagal el. laiško turinį ir ankstesnių el. laiškų pažymėtą šlamšto/ne šlamšto būseną.
Kita vertus, neprižiūrimas mokymasis yra mašininio mokymosi tipas, kai modelis mokomas naudojant nepažymėtą duomenų rinkinį. Neprižiūrimo mokymosi metu algoritmas išmoksta šablonus ir struktūras iš įvesties duomenų be aiškaus grįžtamojo ryšio apie teisingą išvestį. Neprižiūrimo mokymosi tikslas yra ištirti pagrindinę duomenų struktūrą, atrasti paslėptus modelius ir gauti reikšmingų įžvalgų, nereikalaujant pažymėtų duomenų.
Neprižiūrimas mokymasis dažniausiai naudojamas, kai siekiama ištirti duomenis, rasti paslėptus modelius ir sugrupuoti panašius duomenų taškus. Jis dažnai taikomas atliekant tokias užduotis kaip klasterizavimas, kai tikslas yra sugrupuoti panašius duomenų taškus į grupes pagal jų ypatybes, ir matmenų mažinimas, kai siekiama sumažinti funkcijų skaičių išsaugant esminę duomenų informaciją. Pavyzdžiui, neprižiūrimo mokymosi scenarijuje galite naudoti klasterizavimą, kad sugrupuotumėte klientus pagal jų pirkimo elgseną, neturėdami jokių išankstinių žinių apie klientų segmentus.
Pasirinkimas tarp prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi priklauso nuo kelių veiksnių. Jei turite pažymėtą duomenų rinkinį ir norite numatyti konkrečius rezultatus, tinkamas pasirinkimas yra prižiūrimas mokymasis. Kita vertus, jei turite nepažymėtą duomenų rinkinį ir norite ištirti duomenų struktūrą arba rasti paslėptų šablonų, mokymasis neprižiūrimas yra tinkamesnis. Kai kuriais atvejais gali būti naudojamas ir prižiūrimų, ir neprižiūrimų metodų derinys, žinomas kaip pusiau prižiūrimas mokymasis, siekiant išnaudoti abiejų metodų privalumus.
Sprendimas naudoti prižiūrimą mokymą, o ne neprižiūrimą mokymą mašininio mokymosi srityje, priklauso nuo pažymėtų duomenų prieinamumo, užduoties pobūdžio ir norimo rezultato. Suprasti skirtumus tarp prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi yra būtina kuriant veiksmingus mašininio mokymosi modelius, kurie gali išgauti reikšmingų įžvalgų ir tiksliai prognozuoti duomenis.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning