Superviseret, uovervåget og forstærkende læring er tre forskellige tilgange inden for maskinlæring. Hver tilgang bruger forskellige teknikker og algoritmer til at løse forskellige typer problemer og opnå specifikke mål. Lad os undersøge forskellene mellem disse tilgange og give en omfattende forklaring af deres karakteristika og anvendelser.
Supervised learning er en type maskinlæring, hvor algoritmen lærer af mærkede data. Mærkede data består af input-eksempler parret med deres tilsvarende korrekte output eller målværdi. Målet med superviseret læring er at træne en model, der nøjagtigt kan forudsige output for nye, usete input. Indlæringsalgoritmen bruger de mærkede data til at udlede mønstre og relationer mellem inputfunktionerne og outputetiketterne. Den generaliserer derefter denne viden til at lave forudsigelser om nye, umærkede data. Superviseret læring er almindeligt anvendt i opgaver som klassifikation og regression.
For eksempel i et klassifikationsproblem trænes algoritmen på et datasæt, hvor hvert datapunkt er mærket med en specifik klasse. Algoritmen lærer at klassificere nye, usete datapunkter i en af de foruddefinerede klasser baseret på de mønstre, den har lært fra de mærkede eksempler. I et regressionsproblem lærer algoritmen at forudsige en kontinuerlig numerisk værdi baseret på inputfunktionerne.
Uovervåget læring beskæftiger sig derimod med umærkede data. Formålet med uovervåget læring er at opdage skjulte mønstre, strukturer eller relationer i dataene uden forudgående kendskab til output-etiketterne. I modsætning til superviseret læring har uovervågede læringsalgoritmer ikke eksplicitte målværdier til at guide læringsprocessen. I stedet fokuserer de på at finde meningsfulde repræsentationer eller klynger i dataene. Uovervåget læring er almindeligt anvendt i opgaver som klyngedannelse, dimensionalitetsreduktion og anomalidetektion.
Clustering er en populær anvendelse af uovervåget læring, hvor algoritmen grupperer lignende datapunkter sammen baseret på deres iboende egenskaber. For eksempel i kundesegmentering kan en uovervåget læringsalgoritme bruges til at identificere forskellige grupper af kunder baseret på deres købsadfærd eller demografiske oplysninger.
Forstærkningslæring er et andet paradigme, hvor en agent lærer at interagere med et miljø for at maksimere et kumulativt belønningssignal. I forstærkende læring lærer algoritmen gennem en trial-and-error-proces ved at tage handlinger, observere miljøets tilstand og modtage feedback i form af belønninger eller straf. Målet er at finde en optimal politik eller et sæt af handlinger, der maksimerer den langsigtede belønning. Forstærkende læring er almindeligt anvendt i opgaver som spil, robotteknologi og autonome systemer.
I skakspillet kan en forstærkende læringsagent for eksempel lære at spille ved at udforske forskellige træk, modtage belønninger eller straffe baseret på resultatet af hvert træk og justere sin strategi for at maksimere chancerne for at vinde.
Overvåget læring bruger mærkede data til at træne en model til forudsigelsesopgaver, uovervåget læring opdager mønstre og strukturer i umærkede data, og forstærkende læring lærer gennem interaktion med et miljø for at maksimere et belønningssignal. Hver tilgang har sine egne styrker og svagheder og er velegnet til forskellige typer problemer og anvendelser.
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?
- Har en maskinlæringsmodel brug for supervision under træningen?
- Hvad er de vigtigste parametre, der bruges i neurale netværksbaserede algoritmer?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning