Leer onder toesig, sonder toesig en versterking is drie verskillende benaderings in die veld van masjienleer. Elke benadering gebruik verskillende tegnieke en algoritmes om verskillende tipes probleme aan te spreek en spesifieke doelwitte te bereik. Kom ons ondersoek die onderskeid tussen hierdie benaderings en gee 'n omvattende verduideliking van hul kenmerke en toepassings.
Leer onder toesig is 'n tipe masjienleer waar die algoritme uit benoemde data leer. Gemerkte data bestaan uit insetvoorbeelde wat met hul ooreenstemmende korrekte uitset of teikenwaarde gepaard is. Die doel van leer onder toesig is om 'n model op te lei wat die uitset akkuraat kan voorspel vir nuwe, onsigbare insette. Die leeralgoritme gebruik die benoemde data om patrone en verwantskappe tussen die invoerkenmerke en die uitvoeretikette af te lei. Dit veralgemeen dan hierdie kennis om voorspellings te maak oor nuwe, ongemerkte data. Leer onder toesig word algemeen gebruik in take soos klassifikasie en regressie.
Byvoorbeeld, in 'n klassifikasieprobleem word die algoritme opgelei op 'n datastel waar elke datapunt met 'n spesifieke klas gemerk is. Die algoritme leer om nuwe, onsigbare datapunte in een van die voorafbepaalde klasse te klassifiseer gebaseer op die patrone wat dit uit die benoemde voorbeelde geleer het. In 'n regressieprobleem leer die algoritme om 'n deurlopende numeriese waarde te voorspel gebaseer op die insetkenmerke.
Leer sonder toesig, aan die ander kant, handel oor ongemerkte data. Die doel van leer sonder toesig is om verborge patrone, strukture of verwantskappe binne die data te ontdek sonder enige voorafkennis van die uitsetetikette. In teenstelling met leer onder toesig, het leeralgoritmes sonder toesig nie eksplisiete teikenwaardes om die leerproses te rig nie. In plaas daarvan fokus hulle daarop om betekenisvolle voorstellings of groepe in die data te vind. Leer sonder toesig word algemeen gebruik in take soos groepering, vermindering van dimensionaliteit en opsporing van anomalie.
Groepering is 'n gewilde toepassing van leer sonder toesig, waar die algoritme soortgelyke datapunte saamgroepeer op grond van hul intrinsieke eienskappe. Byvoorbeeld, in klantsegmentering kan 'n leeralgoritme sonder toesig gebruik word om afsonderlike groepe kliënte te identifiseer op grond van hul aankoopgedrag of demografiese inligting.
Versterkingsleer is 'n ander paradigma waar 'n agent leer om met 'n omgewing te kommunikeer om 'n kumulatiewe beloningsein te maksimeer. In versterkingsleer leer die algoritme deur 'n proef-en-foutproses deur aksies te neem, die omgewing se toestand waar te neem en terugvoer in die vorm van belonings of strawwe te ontvang. Die doel is om 'n optimale beleid of stel aksies te vind wat die langtermynbeloning maksimeer. Versterkingsleer word algemeen gebruik in take soos speletjies, robotika en outonome stelsels.
Byvoorbeeld, in die spel van skaak kan 'n versterkingsleeragent leer om te speel deur verskillende bewegings te verken, belonings of strawwe te ontvang gebaseer op die uitkoms van elke beweging, en sy strategie aan te pas om die kanse om te wen te maksimeer.
Leer onder toesig gebruik gemerkte data om 'n model vir voorspellingstake op te lei, leer sonder toesig ontdek patrone en strukture in ongemerkte data, en versterkingsleer leer deur interaksie met 'n omgewing om 'n beloningsein te maksimeer. Elke benadering het sy eie sterk- en swakpunte en is geskik vir verskillende tipes probleme en toepassings.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat is ensamble learning?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning