Контролираното и неконтролираното обучение са два основни типа парадигми за машинно обучение, които обслужват различни цели въз основа на естеството на данните и целите на поставената задача. Разбирането кога да се използва контролирано обучение спрямо неконтролирано обучение е от решаващо значение при проектирането на ефективни модели за машинно обучение. Изборът между тези два подхода зависи от наличието на етикетирани данни, желания резултат и основната структура на набора от данни.
Наблюдаваното обучение е вид машинно обучение, при което моделът се обучава върху етикетиран набор от данни. При контролирано обучение алгоритъмът се научава да картографира входните данни към правилния изход, като му се представят примери за обучение. Тези примери за обучение се състоят от двойки вход-изход, където входните данни са придружени от съответния правилен изход или целева стойност. Целта на контролираното обучение е да се научи функция за картографиране от входни променливи към изходни променливи, които след това могат да се използват за правене на прогнози върху невидяни данни.
Наблюдаваното обучение обикновено се използва, когато желаният резултат е известен и целта е да се научи връзката между входните и изходните променливи. Обикновено се прилага в задачи като класификация, където целта е да се предвидят етикетите на класа на нови екземпляри, и регресия, където целта е да се предвиди непрекъсната стойност. Например, в сценарий за контролирано обучение, можете да обучите модел да предсказва дали даден имейл е спам или не въз основа на съдържанието на имейла и означеното състояние на спам/неспам на предишни имейли.
От друга страна, обучението без надзор е вид машинно обучение, при което моделът се обучава върху немаркиран набор от данни. При неконтролирано обучение алгоритъмът научава модели и структури от входните данни без изрична обратна връзка за правилния изход. Целта на неконтролираното обучение е да се изследва основната структура на данните, да се открият скрити модели и да се извлекат значими прозрения без необходимост от етикетирани данни.
Обучението без надзор обикновено се използва, когато целта е да се изследват данните, да се намерят скрити модели и да се групират подобни точки от данни заедно. Често се прилага при задачи като клъстериране, където целта е да се групират подобни точки от данни в клъстери въз основа на техните характеристики, и намаляване на размерността, където целта е да се намали броят на характеристиките, като същевременно се запази съществената информация в данните. Например, в сценарий на обучение без надзор можете да използвате клъстериране, за да групирате клиенти въз основа на поведението им при покупка без никакви предварителни познания за клиентските сегменти.
Изборът между контролирано и неконтролирано обучение зависи от няколко фактора. Ако имате етикетиран набор от данни и искате да предвидите конкретни резултати, контролираното обучение е подходящият избор. От друга страна, ако имате немаркиран набор от данни и искате да проучите структурата на данните или да намерите скрити модели, обучението без надзор е по-подходящо. В някои случаи може да се използва комбинация от контролирани и неконтролирани техники, известни като полу-контролирано обучение, за да се използват предимствата и на двата подхода.
Решението да се използва контролирано обучение срещу неконтролирано обучение в машинното обучение зависи от наличието на етикетирани данни, естеството на задачата и желания резултат. Разбирането на разликите между контролираното и неконтролираното обучение е от съществено значение за проектирането на ефективни модели за машинно обучение, които могат да извличат значими прозрения и да правят точни прогнози от данни.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какво е текст към реч (TTS) и как работи с AI?
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning