Η εποπτευόμενη και η μη εποπτευόμενη μάθηση είναι δύο θεμελιώδεις τύποι παραδειγμάτων μηχανικής μάθησης που εξυπηρετούν διαφορετικούς σκοπούς με βάση τη φύση των δεδομένων και τους στόχους της εργασίας. Η κατανόηση του χρόνου χρήσης της εποπτευόμενης εκπαίδευσης έναντι της εκπαίδευσης χωρίς επίβλεψη είναι ζωτικής σημασίας για το σχεδιασμό αποτελεσματικών μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Η επιλογή μεταξύ αυτών των δύο προσεγγίσεων εξαρτάται από τη διαθεσιμότητα των επισημασμένων δεδομένων, το επιθυμητό αποτέλεσμα και την υποκείμενη δομή του συνόλου δεδομένων.
Η εποπτευόμενη μάθηση είναι ένας τύπος μηχανικής μάθησης όπου το μοντέλο εκπαιδεύεται σε ένα επισημασμένο σύνολο δεδομένων. Στην εποπτευόμενη μάθηση, ο αλγόριθμος μαθαίνει να αντιστοιχίζει τα δεδομένα εισόδου στη σωστή έξοδο παρουσιάζοντας παραδείγματα εκπαίδευσης. Αυτά τα παραδείγματα εκπαίδευσης αποτελούνται από ζεύγη εισόδου-εξόδου, όπου τα δεδομένα εισόδου συνοδεύονται από την αντίστοιχη σωστή τιμή εξόδου ή στόχου. Ο στόχος της εποπτευόμενης μάθησης είναι η εκμάθηση μιας συνάρτησης αντιστοίχισης από μεταβλητές εισόδου σε μεταβλητές εξόδου, οι οποίες στη συνέχεια μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να γίνουν προβλέψεις σε μη ορατά δεδομένα.
Η εποπτευόμενη μάθηση χρησιμοποιείται συνήθως όταν το επιθυμητό αποτέλεσμα είναι γνωστό και ο στόχος είναι να μάθουμε τη σχέση μεταξύ των μεταβλητών εισόδου και εξόδου. Εφαρμόζεται συνήθως σε εργασίες όπως η ταξινόμηση, όπου ο στόχος είναι η πρόβλεψη των ετικετών κλάσης νέων περιπτώσεων και η παλινδρόμηση, όπου ο στόχος είναι η πρόβλεψη μιας συνεχούς τιμής. Για παράδειγμα, σε ένα σενάριο εποπτευόμενης εκμάθησης, θα μπορούσατε να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο να προβλέπει εάν ένα μήνυμα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου είναι ανεπιθύμητο ή όχι με βάση το περιεχόμενο του μηνύματος ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και την κατάσταση ανεπιθύμητης/μη ανεπιθύμητης αλληλογραφίας προηγούμενων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου.
Από την άλλη πλευρά, η μάθηση χωρίς επίβλεψη είναι ένας τύπος μηχανικής μάθησης όπου το μοντέλο εκπαιδεύεται σε ένα σύνολο δεδομένων χωρίς ετικέτα. Στην μάθηση χωρίς επίβλεψη, ο αλγόριθμος μαθαίνει μοτίβα και δομές από τα δεδομένα εισόδου χωρίς ρητή ανάδραση για τη σωστή έξοδο. Ο στόχος της μάθησης χωρίς επίβλεψη είναι η διερεύνηση της υποκείμενης δομής των δεδομένων, η ανακάλυψη κρυμμένων μοτίβων και η εξαγωγή σημαντικών πληροφοριών χωρίς την ανάγκη για δεδομένα με ετικέτα.
Η μάθηση χωρίς επίβλεψη χρησιμοποιείται συνήθως όταν ο στόχος είναι η εξερεύνηση των δεδομένων, η εύρεση κρυφών μοτίβων και η ομαδοποίηση παρόμοιων σημείων δεδομένων. Συχνά εφαρμόζεται σε εργασίες όπως η ομαδοποίηση, όπου ο στόχος είναι η ομαδοποίηση παρόμοιων σημείων δεδομένων σε συστάδες με βάση τα χαρακτηριστικά τους και η μείωση διαστάσεων, όπου ο στόχος είναι να μειωθεί ο αριθμός των χαρακτηριστικών διατηρώντας παράλληλα τις βασικές πληροφορίες στα δεδομένα. Για παράδειγμα, σε ένα σενάριο εκμάθησης χωρίς επίβλεψη, θα μπορούσατε να χρησιμοποιήσετε ομαδοποίηση για να ομαδοποιήσετε πελάτες με βάση την αγοραστική τους συμπεριφορά χωρίς προηγούμενη γνώση των τμημάτων πελατών.
Η επιλογή μεταξύ εποπτευόμενης και μη εποπτευόμενης μάθησης εξαρτάται από πολλούς παράγοντες. Εάν έχετε ένα επισημασμένο σύνολο δεδομένων και θέλετε να προβλέψετε συγκεκριμένα αποτελέσματα, η εποπτευόμενη μάθηση είναι η κατάλληλη επιλογή. Από την άλλη πλευρά, εάν έχετε ένα σύνολο δεδομένων χωρίς ετικέτα και θέλετε να εξερευνήσετε τη δομή δεδομένων ή να βρείτε κρυφά μοτίβα, η μάθηση χωρίς επίβλεψη είναι πιο κατάλληλη. Σε ορισμένες περιπτώσεις, ένας συνδυασμός τεχνικών τόσο υπό επίβλεψη όσο και χωρίς επίβλεψη, γνωστές ως ημι-εποπτευόμενη μάθηση, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να αξιοποιήσει τα οφέλη και των δύο προσεγγίσεων.
Η απόφαση για χρήση εποπτευόμενης εκπαίδευσης έναντι μη εποπτευόμενης εκπαίδευσης στη μηχανική μάθηση εξαρτάται από τη διαθεσιμότητα των δεδομένων με ετικέτα, τη φύση της εργασίας και το επιθυμητό αποτέλεσμα. Η κατανόηση των διαφορών μεταξύ εποπτευόμενης και μη εποπτευόμενης μάθησης είναι απαραίτητη για το σχεδιασμό αποτελεσματικών μοντέλων μηχανικής εκμάθησης που μπορούν να εξάγουν σημαντικές πληροφορίες και να κάνουν ακριβείς προβλέψεις από δεδομένα.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Τι είναι το κείμενο σε ομιλία (TTS) και πώς λειτουργεί με την τεχνητή νοημοσύνη;
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων;
- Ποια είναι μερικά παραδείγματα υπερπαραμέτρων του αλγορίθμου;
- Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
- Τι γίνεται αν ένας επιλεγμένος αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης δεν είναι κατάλληλος και πώς μπορεί κανείς να βεβαιωθεί ότι θα επιλέξει τον σωστό;
- Χρειάζεται επίβλεψη ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του;
- Ποιες είναι οι βασικές παράμετροι που χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους βασισμένους σε νευρωνικά δίκτυα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning