Proces obuke modela mašinskog učenja uključuje njegovo izlaganje ogromnim količinama podataka kako bi mu se omogućilo da nauči obrasce i donosi predviđanja ili odluke bez eksplicitnog programiranja za svaki scenario. Tokom faze obuke, model mašinskog učenja prolazi kroz niz iteracija u kojima prilagođava svoje interne parametre kako bi minimizirao greške i poboljšao svoje performanse na datom zadatku.
Supervizija tokom obuke odnosi se na nivo ljudske intervencije koji je potreban za vođenje procesa učenja modela. Potreba za nadzorom može varirati u zavisnosti od vrste algoritma mašinskog učenja koji se koristi, složenosti zadatka i kvaliteta podataka koji se pružaju za obuku.
U učenju pod nadzorom, koje je vrsta mašinskog učenja gdje se model obučava na označenim podacima, nadzor je od suštinskog značaja. Označeni podaci znače da je svaka tačka ulaznih podataka uparena sa ispravnim izlazom, omogućavajući modelu da nauči mapiranje između ulaza i izlaza. Tokom obuke pod nadzorom, ljudski nadzor je potreban kako bi se obezbijedile ispravne oznake za podatke obuke, procijenila predviđanja modela i prilagodili parametri modela na osnovu povratnih informacija.
Na primjer, u zadatku prepoznavanja nadzirane slike, ako je cilj obučiti model da klasifikuje slike mačaka i pasa, ljudski supervizor bi trebao svaku sliku označiti ili kao mačka ili kao pas. Model bi tada učio iz ovih označenih primjera kako bi predvidio nove, nevidljive slike. Supervizor bi procijenio predviđanja modela i pružio povratne informacije kako bi poboljšao njegovu tačnost.
S druge strane, algoritmi učenja bez nadzora ne zahtijevaju označene podatke za obuku. Ovi algoritmi uče obrasce i strukture iz ulaznih podataka bez eksplicitnih smjernica. Učenje bez nadzora se često koristi za zadatke kao što su grupisanje, otkrivanje anomalija i smanjenje dimenzionalnosti. U učenju bez nadzora, mašina može samostalno učiti bez potrebe za ljudskim nadzorom tokom treninga.
Polunadgledano učenje je hibridni pristup koji kombinuje elemente i nadgledanog i nenadgledanog učenja. U ovom pristupu, model se trenira na kombinaciji označenih i neobilježenih podataka. Označeni podaci pružaju određeni nadzor za vođenje procesa učenja, dok neoznačeni podaci omogućavaju modelu da otkrije dodatne obrasce i odnose u podacima.
Učenje s pojačanjem je još jedna paradigma mašinskog učenja gdje agent uči da donosi sekvencijalne odluke u interakciji sa okruženjem. U učenju s potkrepljenjem, agent prima povratnu informaciju u obliku nagrada ili kazni na osnovu svojih radnji. Agent uči da maksimizira svoju kumulativnu nagradu tokom vremena kroz pokušaje i greške. Dok učenje s pojačanjem ne zahtijeva eksplicitni nadzor u tradicionalnom smislu, ljudski nadzor može biti potreban za dizajniranje strukture nagrađivanja, postavljanje ciljeva učenja ili fino podešavanje procesa učenja.
Potreba za nadzorom tokom obuke mašinskog učenja zavisi od paradigme učenja koja se koristi, dostupnosti označenih podataka i složenosti zadatka. Učenje pod nadzorom zahtijeva ljudski nadzor kako bi se osigurali označeni podaci i procijenila izvedba modela. Učenje bez nadzora ne zahtijeva nadzor, jer model uči nezavisno od neoznačenih podataka. Polunadgledano učenje kombinuje elemente i nadgledanog i nenadgledanog učenja, dok učenje s pojačanjem uključuje učenje kroz interakciju sa okruženjem.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
- Šta je TensorBoard?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Više pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program sertifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na srodnu lekciju)
- Tema: Šta je mašinsko učenje (idi na srodnu temu)