Čo je strojové učenie?

Čo je dohliadané učenie?

 

Dozorované učenie je prvým zo štyroch modelov strojového učenia. V riadených učebných algoritmoch sa stroj učí príkladom. Modely výučby pod dohľadom pozostávajú z párov vstupných a výstupných údajov, kde je výstup označený požadovanou hodnotou. Povedzme napríklad, že cieľom je, aby stroj povedal rozdiel medzi sedmokráskami a pansies. Jedna dvojica binárnych vstupných údajov zahŕňa obraz sedmokrásky a obrázok pansy. Požadovaným výsledkom pre tento konkrétny pár je vybrať sedmokrásku, takže bude vopred identifikovaný ako správny výsledok.

 

Prostredníctvom algoritmu systém kompiluje všetky tieto dáta tréningu v priebehu času a začína určovať korelačnú podobnosť, rozdiely a ďalšie body logiky – až kým nedokáže sám predvídať odpovede na otázky daisy-or pansy. Je to ekvivalent toho, že dieťaťu dá súbor problémov s kľúčom odpovede, potom ho požiada, aby ukázal svoju prácu a vysvetlil svoju logiku. Dozorované vzdelávacie modely sa používajú v mnohých aplikáciách, s ktorými pracujeme každý deň, ako sú odporúčacie nástroje pre produkty a aplikácie na analýzu dopravy, ako je Waze, ktoré predpovedajú najrýchlejšiu trasu v rôznych denných časoch.

 

Čo je to výučba bez dozoru?

 

Neriadené učenie je druhým zo štyroch modelov strojového učenia. V modeloch výučby bez dozoru neexistuje kľúč odpovede. Stroj študuje vstupné údaje – z ktorých väčšina je neoznačená a neštruktúrovaná – a začína identifikovať vzory a korelácie, pričom využíva všetky relevantné, prístupné údaje. V mnohých ohľadoch je nekontrolované učenie modelované o tom, ako ľudia pozorujú svet. Využívame intuíciu a skúsenosti na zoskupenie vecí. Keďže máme stále viac príkladov niečoho, naša schopnosť kategorizovať a identifikovať ju sa stáva čoraz presnejšou. V prípade strojov je „skúsenosť“ definovaná množstvom údajov, ktoré sa vkladajú a sprístupňujú. Medzi bežné príklady aplikácií učenia bez dohľadu patrí rozpoznávanie tváre, analýza sekvencie génov, prieskum trhu a kybernetická bezpečnosť.

 

Čo je to sem-dozorované učenie?

 

Polokontrolované učenie je tretím zo štyroch modelov strojového učenia. V dokonalom svete by všetky údaje boli štruktúrované a označené pred vstupom do systému. Keďže to však zjavne nie je uskutočniteľné, sem-tam kontrolované učenie sa stáva realizovateľným riešením, keď je prítomné obrovské množstvo nespracovaných, neštruktúrovaných údajov. Tento model pozostáva zo zadania malého množstva označených údajov na rozšírenie neoznačených množín údajov. Označené dátové akty v podstate umožňujú spustenie systému a môžu výrazne zlepšiť rýchlosť a presnosť učenia. Polokontrolovaný algoritmus učenia dáva stroju pokyn, aby analyzoval označené údaje pre korelačné vlastnosti, ktoré by sa mohli použiť na neoznačené údaje.

 

Ako sa však podrobne skúma v tomto výskumnom dokumente MIT Press, existujú riziká spojené s týmto modelom, kde sa nedostatky v označených údajoch dozvedia a replikujú systémom. Spoločnosti, ktoré najviac úspešne využívajú sem-dohliadané učenie, zabezpečujú zavedenie protokolov osvedčených postupov. Polokontrolované učenie sa používa v reči a jazykovej analýze, komplexnom medicínskom výskume, ako je kategorizácia proteínov a detekcia podvodov na vysokej úrovni.

 

Čo je posilňovanie učenia?

 

Posilňovacie učenie je štvrtým modelom strojového učenia. V dozorovanom učení sa stroj dostane kľúč odpovede a učí sa tým, že nájde korelácie medzi všetkými správnymi výsledkami. Model učenia sa posilnenia neobsahuje kľúč odpovede, ale skôr zadáva súbor povolených akcií, pravidiel a potenciálnych koncových stavov. Keď je požadovaný cieľ algoritmu pevný alebo binárny, stroje sa môžu naučiť príkladom. Ale v prípadoch, keď je požadovaný výsledok meniteľný, sa systém musí učiť skúsenosťami a odmenou. V modeloch učenia sa posilnenia je „odmena“ numerická a je naprogramovaná do algoritmu ako niečo, čo sa systém snaží zbierať.

 

V mnohých ohľadoch je tento model analogický k tomu, aby niekoho naučil, ako hrať šach. Určite by nebolo možné pokúsiť sa im ukázať každý potenciálny ťah. Namiesto toho vysvetľujete pravidlá a oni si budujú svoje schopnosti prostredníctvom praxe. Odmeny prichádzajú v podobe nielen víťazstva v hre, ale aj získania súperových kúskov. Aplikácie posilňovacieho učenia zahŕňajú automatizované cenové ponuky pre kupujúcich online reklamy, vývoj počítačových hier a obchodovanie na burze s vysokými vkladmi.