Надзирано, ненадгледано и учење са појачањем су три различита приступа у области машинског учења. Сваки приступ користи различите технике и алгоритме за решавање различитих врста проблема и постизање специфичних циљева. Хајде да истражимо разлике између ових приступа и пружимо свеобухватно објашњење њихових карактеристика и примене.
Надзирано учење је врста машинског учења где алгоритам учи из означених података. Означени подаци се састоје од улазних примера упарених са одговарајућим исправним излазом или циљном вредношћу. Циљ учења под надзором је да се обучи модел који може прецизно предвидети излаз за нове, невидљиве инпуте. Алгоритам учења користи означене податке да закључи обрасце и односе између улазних карактеристика и излазних ознака. Затим генерализује ово знање да би направио предвиђања о новим, неозначеним подацима. Учење под надзором се обично користи у задацима као што су класификација и регресија.
На пример, у проблему класификације, алгоритам се обучава на скупу података где је свака тачка података означена специфичном класом. Алгоритам учи да класификује нове, невидљиве тачке података у једну од унапред дефинисаних класа на основу образаца које је научио из означених примера. У проблему регресије, алгоритам учи да предвиди континуирану нумеричку вредност на основу улазних карактеристика.
Учење без надзора се, с друге стране, бави неозначеним подацима. Циљ учења без надзора је откривање скривених образаца, структура или односа унутар података без претходног знања о ознакама излаза. За разлику од учења под надзором, алгоритми учења без надзора немају експлицитне циљне вредности за вођење процеса учења. Уместо тога, они се фокусирају на проналажење смислених репрезентација или кластера у подацима. Учење без надзора се обично користи у задацима као што су груписање, смањење димензионалности и откривање аномалија.
Груписање је популарна примена ненадгледаног учења, где алгоритам групише сличне тачке података заједно на основу њихових суштинских својстава. На пример, у сегментацији купаца, алгоритам учења без надзора се може користити за идентификацију различитих група купаца на основу њиховог понашања приликом куповине или демографских информација.
Учење са појачањем је другачија парадигма где агент учи да комуницира са окружењем како би максимизирао кумулативни сигнал награде. У учењу са појачањем, алгоритам учи кроз процес покушаја и грешке тако што предузима акције, посматра стање околине и прима повратне информације у облику награда или казни. Циљ је пронаћи оптималну политику или скуп акција које максимизирају дугорочну награду. Учење са појачањем се обично користи у задацима као што су играње игара, роботика и аутономни системи.
На пример, у игри шаха, агент за учење са појачањем може научити да игра истражујући различите потезе, примајући награде или казне на основу исхода сваког потеза и прилагођавајући своју стратегију како би максимизирао шансе за победу.
Учење под надзором користи означене податке за обуку модела за задатке предвиђања, учење без надзора открива обрасце и структуре у неозначеним подацима, а учење са појачањем учи кроз интеракцију са окружењем како би се максимизирао сигнал награде. Сваки приступ има своје предности и слабости и погодан је за различите врсте проблема и апликација.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг