Q:
Kodėl pusiau prižiūrimas mokymasis yra naudingas mašininio mokymosi modelis?
A:Pusiau prižiūrimas mokymasis yra svarbi mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi procesų dalis, nes jis reikšmingai plečia ir didina mašininio mokymosi sistemų galimybes.
Pirma, šiuolaikinėje mašinų mokymosi pramonėje atsirado du kompiuterių mokymo modeliai: Jie vadinami prižiūrimu ir neprižiūrimu mokymu. Jie iš esmės skiriasi tuo, kad prižiūrimas mokymasis apima paženklintų duomenų naudojimą rezultatui nustatyti, o neprižiūrimas mokymasis apima ekstrapoliavimą iš nepaženklintų duomenų tiriant kiekvieno mokymo duomenų rinkinio objekto savybes.
| Nemokamas atsisiuntimas: mašinų mokymasis ir kodėl tai svarbu |
Ekspertai tai paaiškina naudodamiesi daugybe skirtingų pavyzdžių: nesvarbu, ar mokomojo rinkinio objektai yra vaisiai, ar spalvotos formos, ar klientų sąskaitos, prižiūrimo mokymosi bendrumas yra tas, kad technologijos pradedamos žinoti, kas yra tie objektai - pirminės klasifikacijos jau padarytos. . Priešingai, neprižiūrimo mokymosi metu technologija pažvelgia į dar neapibrėžtus elementus ir klasifikuoja juos pagal kriterijus, kuriuos ji pati naudoja. Tai kartais vadinama „savarankišku mokymusi“.
Taigi, tai yra pagrindinis pusiau prižiūrimo mokymosi pranašumas: jis sujungia etikečių ir nepaženklintų duomenų naudojimą, kad būtų pasiektas „geriausias iš abiejų“ požiūris.
Prižiūrimas mokymasis suteikia technologijai daugiau krypčių, tačiau gali būti brangus, daug darbo reikalaujantis, varginantis ir reikalaujantis daug daugiau pastangų. Neprižiūrimas mokymasis yra labiau „automatizuotas“, tačiau rezultatai gali būti ne tokie tikslūs.
Taigi, naudojant paženklintų duomenų rinkinį (dažnai mažesnį rinkinį pagal didžiąją dalykų schemą), pusiau prižiūrimas mokymosi metodas efektyviai „paverčia“ sistemą geresne klasifikacija. Pavyzdžiui, tarkime, kad mašininio mokymosi sistema bando nustatyti 100 elementų pagal dvejetainius kriterijus (juoda ir balta). Tai gali būti nepaprastai naudinga, jei kiekviename yra vienas pažymėtas egzempliorius (vienas baltas, vienas juodas), o tada surikiuokite likusius „pilkus“ elementus pagal tai, kuris kriterijus yra geriausias. Kai tik šie du elementai paženklinami, neprižiūrimas mokymasis tampa pusiau prižiūrimu mokymu.
Vadovaudami pusiau prižiūrimam mokymuisi, inžinieriai, vertindami nepaženklintus duomenis, atidžiai atsižvelgia į sprendimų ribas, kurios daro įtaką mašininio mokymosi sistemoms, kad būtų galima klasifikuoti pagal vieną ar kitą pažymėtą rezultatą. Jie galvos, kaip geriausiai panaudoti pusiau prižiūrimą mokymąsi bet kuriame diegime: Pvz., Pusiau prižiūrimas mokymosi algoritmas gali „apvynioti“ esamą nepalaikomą algoritmą „vienas-du“ metodui.
Pusiau prižiūrimas mokymasis kaip reiškinys tikrai nustumia mašininio mokymosi ribas į priekį, nes tai atveria daugybę naujų galimybių efektyvesnėms ir efektyvesnėms mašinų mokymosi sistemoms.
