Nadzirano, nenadzirano i učenje uz pomoć tri su različita pristupa u području strojnog učenja. Svaki pristup koristi različite tehnike i algoritme za rješavanje različitih vrsta problema i postizanje specifičnih ciljeva. Istražimo razlike između ovih pristupa i pružimo sveobuhvatno objašnjenje njihovih karakteristika i primjena.
Nadzirano učenje je vrsta strojnog učenja gdje algoritam uči iz označenih podataka. Označeni podaci sastoje se od ulaznih primjera uparenih s odgovarajućim ispravnim izlazom ili ciljnom vrijednošću. Cilj nadziranog učenja je osposobiti model koji može točno predvidjeti izlaz za nove, nevidljive ulaze. Algoritam učenja koristi označene podatke za zaključivanje uzoraka i odnosa između ulaznih značajki i izlaznih oznaka. Zatim generalizira to znanje kako bi napravio predviđanja na novim, neoznačenim podacima. Učenje pod nadzorom obično se koristi u zadacima kao što su klasifikacija i regresija.
Na primjer, u problemu klasifikacije, algoritam se trenira na skupu podataka gdje je svaka podatkovna točka označena specifičnom klasom. Algoritam uči klasificirati nove, neviđene podatkovne točke u jednu od unaprijed definiranih klasa na temelju uzoraka koje je naučio iz označenih primjera. U problemu regresije, algoritam uči predvidjeti kontinuiranu numeričku vrijednost na temelju ulaznih značajki.
Učenje bez nadzora, s druge strane, bavi se neoznačenim podacima. Cilj učenja bez nadzora je otkriti skrivene obrasce, strukture ili odnose unutar podataka bez prethodnog znanja o oznakama izlaza. Za razliku od nadziranog učenja, algoritmi za nenadzirano učenje nemaju eksplicitne ciljane vrijednosti za vođenje procesa učenja. Umjesto toga, fokusiraju se na pronalaženje smislenih prikaza ili klastera u podacima. Učenje bez nadzora obično se koristi u zadacima kao što su klasteriranje, smanjenje dimenzionalnosti i otkrivanje anomalija.
Grupiranje je popularna primjena učenja bez nadzora, gdje algoritam grupira slične podatkovne točke zajedno na temelju njihovih intrinzičnih svojstava. Na primjer, u segmentaciji kupaca, algoritam učenja bez nadzora može se koristiti za identifikaciju različitih grupa kupaca na temelju njihovog ponašanja pri kupnji ili demografskih podataka.
Učenje s pojačanjem drugačija je paradigma u kojoj agent uči komunicirati s okolinom kako bi maksimizirao kumulativni signal nagrade. U učenju s pojačanjem, algoritam uči kroz proces pokušaja i pogreške poduzimajući radnje, promatrajući stanje okoline i primajući povratne informacije u obliku nagrada ili kazni. Cilj je pronaći optimalnu politiku ili skup akcija koje maksimiziraju dugoročnu nagradu. Učenje s pojačanjem obično se koristi u zadacima kao što su igranje igrica, robotika i autonomni sustavi.
Na primjer, u igri šaha, agent za učenje s pojačanjem može naučiti igrati istražujući različite poteze, primajući nagrade ili kazne na temelju ishoda svakog poteza i prilagođavajući svoju strategiju kako bi povećao šanse za pobjedu.
Nadzirano učenje koristi označene podatke za treniranje modela za zadatke predviđanja, nenadzirano učenje otkriva obrasce i strukture u neoznačenim podacima, a učenje s pojačanjem uči kroz interakciju s okolinom kako bi se maksimizirao signal nagrade. Svaki pristup ima svoje snage i slabosti i prikladan je za različite vrste problema i primjena.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Još pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program certifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na povezanu lekciju)
- Tema: Što je strojno učenje (idi na srodnu temu)