Processen med at træne en maskinlæringsmodel involverer at udsætte den for enorme mængder data for at sætte den i stand til at lære mønstre og foretage forudsigelser eller beslutninger uden at være eksplicit programmeret til hvert scenarie. I løbet af træningsfasen gennemgår maskinlæringsmodellen en række iterationer, hvor den justerer sine interne parametre for at minimere fejl og forbedre dens ydeevne på den givne opgave.
Supervision under træning refererer til niveauet af menneskelig indgriben, der kræves for at guide modellens læreproces. Behovet for supervision kan variere afhængigt af typen af maskinlæringsalgoritme, der anvendes, opgavens kompleksitet og kvaliteten af de data, der leveres til træning.
I supervised learning, som er en type maskinlæring, hvor modellen trænes på mærkede data, er supervision essentiel. Mærkede data betyder, at hvert inputdatapunkt er parret med det korrekte output, hvilket gør det muligt for modellen at lære kortlægningen mellem input og output. Under superviseret træning kræves menneskelig supervision for at give de korrekte etiketter til træningsdataene, evaluere modellens forudsigelser og justere modellens parametre baseret på feedback.
For eksempel, i en overvåget billedgenkendelsesopgave, hvis målet er at træne en model til at klassificere billeder af katte og hunde, skal en menneskelig supervisor mærke hvert billede som enten en kat eller en hund. Modellen vil derefter lære af disse mærkede eksempler for at lave forudsigelser på nye, usete billeder. Supervisoren ville evaluere modellens forudsigelser og give feedback for at forbedre dens nøjagtighed.
På den anden side kræver uovervågede læringsalgoritmer ikke mærkede data til træning. Disse algoritmer lærer mønstre og strukturer fra inputdataene uden eksplicit vejledning. Uovervåget læring bruges ofte til opgaver såsom klyngedannelse, anomalidetektion og dimensionsreduktion. Ved uovervåget læring kan maskinen lære selvstændigt uden behov for menneskelig opsyn under træning.
Semi-superviseret læring er en hybrid tilgang, der kombinerer elementer af både superviseret og uovervåget læring. I denne tilgang trænes modellen på en kombination af mærkede og umærkede data. De mærkede data giver en vis supervision til at guide læringsprocessen, mens de umærkede data giver modellen mulighed for at opdage yderligere mønstre og relationer i dataene.
Forstærkningslæring er et andet paradigme for maskinlæring, hvor en agent lærer at træffe sekventielle beslutninger ved at interagere med et miljø. I forstærkende læring modtager agenten feedback i form af belønninger eller straf baseret på sine handlinger. Agenten lærer at maksimere sin kumulative belønning over tid gennem forsøg og fejl. Mens forstærkende læring ikke kræver eksplicit supervision i traditionel forstand, kan der være behov for menneskelig supervision for at designe belønningsstrukturen, opstille læringsmålene eller finjustere læringsprocessen.
Behovet for supervision under maskinlæringstræning afhænger af det læringsparadigme, der anvendes, tilgængeligheden af mærkede data og opgavens kompleksitet. Superviseret læring kræver menneskelig supervision for at levere mærkede data og evaluere modellens ydeevne. Ikke-superviseret læring kræver ikke supervision, da modellen lærer uafhængigt af umærkede data. Semi-superviseret læring kombinerer elementer af både superviseret og uovervåget læring, mens forstærkningslæring involverer læring gennem interaktion med et miljø.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hvad er tekst til tale (TTS), og hvordan fungerer det med kunstig intelligens?
- Hvad er begrænsningerne ved at arbejde med store datasæt i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjælpe med dialog?
- Hvad er TensorFlow-legepladsen?
- Hvad betyder et større datasæt egentlig?
- Hvad er nogle eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hvad er ensamble learning?
- Hvad hvis en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sikre sig at vælge den rigtige?
- Hvad er de vigtigste parametre, der bruges i neurale netværksbaserede algoritmer?
- Hvad er TensorBoard?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning