K:
Miksi puolivalvottu oppiminen on hyödyllinen malli koneoppimiseen?
V:Puolivalvottu oppiminen on tärkeä osa koneoppimis- ja syväoppimisprosesseja, koska se laajentaa ja parantaa koneoppimisjärjestelmien ominaisuuksia merkittävällä tavalla.
Ensinnäkin, nykyisessä syntymässä olevassa koneoppimisteollisuudessa on syntynyt kaksi mallia tietokoneiden koulutukselle: Näitä kutsutaan ohjattuksi ja valvomattomaksi oppimiseksi. Ne ovat perustavanlaatuisesti erilaisia siinä suhteessa, että ohjattuun oppimiseen sisältyy leimatun datan käyttö tuloksen päättelemiseen, ja ilman ohjausta oppimiseen liittyy ekstrapolointi leimaamattomasta tiedosta tutkimalla jokaisen harjoitustietojoukon ominaisuuksia.
| Ilmainen lataus: Koneoppiminen ja miksi sillä on merkitystä |
Asiantuntijat selittävät tämän monien erilaisten esimerkkien avulla: Olipa koulutusjoukon objektit hedelmät vai värilliset muodot tai asiakastilit, ohjattuun oppimiseen liittyy yleensä se, että tekniikka alkaa tietää, mitkä nämä esineet ovat - ensisijaiset luokitukset on jo tehty . Valvomattomassa oppimisessa sitä vastoin tekniikka tarkastelee vielä määrittelemättömiä esineitä ja luokittelee ne oman arviointiperusteensa mukaan. Tätä kutsutaan joskus "itseoppimiseksi".
Tämä on sitten puolivalvotun oppimisen ensisijainen hyödyllisyys: Siinä yhdistetään merkityn ja leimaamattoman tiedon käyttö saadaksesi "molemmista parasta" -lähestymistavan.
Ohjattu oppiminen antaa tekniikalle enemmän suuntaa siirtymiseen, mutta se voi olla kallis, työvoimavaltainen, työläs ja vaatia paljon enemmän vaivaa. Ohjaamaton oppiminen on enemmän "automatisoitua", mutta tulokset voivat olla paljon vähemmän tarkkoja.
Joten käytettäessä joukkoa merkittyjä tietoja (usein pienempi joukko asioiden suuressa kaaviossa), puolivalvottu oppimislähestymistapa "primoi" järjestelmän paremmin luokittelemaan. Oletetaan esimerkiksi, että koneoppimisjärjestelmä yrittää tunnistaa 100 kohdetta binaarikriteerien mukaan (musta vs. valkoinen). Voi olla erittäin hyödyllistä, että jokaisella on yksi merkitty ilmentymä (yksi valkoinen, yksi musta) ja ryhmitellä sitten jäljellä olevat "harmaat" kohteet sen mukaan, mikä kriteeri on paras. Heti kun nämä kaksi kohtaa on merkitty, ohjaamattomasta oppimisesta tulee kuitenkin puolivalvottua oppimista.
Ohjaaessaan puolivalvottua oppimista insinöörit tarkastelevat tarkkaan päätöksentekorajoja, jotka vaikuttavat koneoppimisjärjestelmiin luokitellaan kohti yhtä tai toista merkittyä tulosta, kun arvioidaan leimaamattomia tietoja. He ajattelevat, miten parhaiten käyttää puolivalvottua oppimista missä tahansa toteutuksessa: Esimerkiksi puolivalvottu oppimisalgoritmi voi "kiertää" olemassa olevan tukemattoman algoritmin "yksi-kaksi" -lähestymistapaan.
Puolivalvottu oppiminen ilmiönä vie varmasti koneoppimisen rajat eteenpäin, koska se avaa kaikenlaisia uusia mahdollisuuksia tehokkaampiin ja tehokkaampiin koneoppimisjärjestelmiin.
