Nadzirano, nenadgledano i učenje s pojačanjem su tri različita pristupa u području mašinskog učenja. Svaki pristup koristi različite tehnike i algoritme za rješavanje različitih vrsta problema i postizanje specifičnih ciljeva. Hajde da istražimo razlike između ovih pristupa i pružimo sveobuhvatno objašnjenje njihovih karakteristika i primene.
Nadzirano učenje je vrsta mašinskog učenja gdje algoritam uči iz označenih podataka. Označeni podaci se sastoje od ulaznih primjera uparenih s odgovarajućim ispravnim izlazom ili ciljnom vrijednošću. Cilj učenja pod nadzorom je obučiti model koji može precizno predvidjeti izlaz za nove, nevidljive inpute. Algoritam učenja koristi označene podatke da zaključi obrasce i odnose između ulaznih karakteristika i izlaznih oznaka. Zatim generalizuje ovo znanje kako bi napravio predviđanja na osnovu novih, neoznačenih podataka. Nadzirano učenje se obično koristi u zadacima kao što su klasifikacija i regresija.
Na primjer, u problemu klasifikacije, algoritam se trenira na skupu podataka gdje je svaka tačka podataka označena specifičnom klasom. Algoritam uči da klasifikuje nove, nevidljive tačke podataka u jednu od unapred definisanih klasa na osnovu obrazaca koje je naučio iz označenih primera. U problemu regresije, algoritam uči da predvidi kontinuiranu numeričku vrijednost na osnovu ulaznih karakteristika.
Učenje bez nadzora se, s druge strane, bavi neoznačenim podacima. Cilj nenadgledanog učenja je otkriti skrivene obrasce, strukture ili odnose unutar podataka bez prethodnog znanja o oznakama izlaza. Za razliku od učenja pod nadzorom, algoritmi učenja bez nadzora nemaju eksplicitne ciljne vrijednosti za usmjeravanje procesa učenja. Umjesto toga, fokusiraju se na pronalaženje smislenih reprezentacija ili klastera u podacima. Učenje bez nadzora se obično koristi u zadacima kao što su grupisanje, smanjenje dimenzionalnosti i otkrivanje anomalija.
Grupiranje je popularna primjena nenadgledanog učenja, gdje algoritam grupiše slične tačke podataka zajedno na osnovu njihovih suštinskih svojstava. Na primjer, u segmentaciji kupaca, algoritam učenja bez nadzora može se koristiti za identifikaciju različitih grupa kupaca na osnovu njihovog ponašanja prilikom kupovine ili demografskih informacija.
Učenje s pojačanjem je drugačija paradigma u kojoj agent uči da komunicira sa okruženjem kako bi maksimizirao kumulativni signal nagrade. U učenju s pojačanjem, algoritam uči kroz proces pokušaja i grešaka poduzimanjem radnji, promatranjem stanja okoline i primanjem povratnih informacija u obliku nagrada ili kazni. Cilj je pronaći optimalnu politiku ili skup akcija koje maksimiziraju dugoročnu nagradu. Učenje s pojačanjem se obično koristi u zadacima kao što su igranje igara, robotika i autonomni sistemi.
Na primjer, u igri šaha, agent za učenje s pojačanjem može naučiti igrati istražujući različite poteze, primajući nagrade ili kazne na osnovu ishoda svakog poteza i prilagođavajući svoju strategiju kako bi maksimizirao šanse za pobjedu.
Učenje pod nadzorom koristi označene podatke za obuku modela za zadatke predviđanja, učenje bez nadzora otkriva obrasce i strukture u neoznačenim podacima, a učenje s pojačanjem uči kroz interakciju sa okruženjem kako bi se maksimizirao signal nagrade. Svaki pristup ima svoje snage i slabosti i pogodan je za različite vrste problema i primjena.
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?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
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)