Q:
Яка різниця між контрольованим, непідконтрольним та напівконтрольним навчанням?
A:Ключова відмінність між контрольованим та непідконтрольним навчанням машинним навчанням полягає у використанні навчальних даних.
Контрольоване навчання використовує приклади даних, щоб показати, як виглядають «правильні» дані. Дані структуровані так, щоб відображати результати даних входів.
Алгоритм машинного навчання, який класифікує фрукти, може містити зображення фруктів, таких як яблука, банани, виноград і апельсини як вхідні дані, а назви цих фруктів - як вихід.
Прикладом реального світу можуть бути байєсівські фільтри спаму в електронних програмах. Ці фільтри підготовлені із прикладами електронних листів, які вважаються спамом. Потім фільтр спаму може шукати певні фрази, які з’являються в електронних листах, які виникають у спам-листах, і переміщувати їх у папку зі спамом.
Це як показати людині, як робити нове завдання. Людині, яка здійснює введення даних, можуть бути показані приклади даних у форматі, який потрібна компанія, і тоді очікується, що вона буде слідувати їм.
Програми машинного навчання за допомогою контрольованого навчання багато разів повторюють дані про навчання. Результати можуть бути вражаючими, коли це дійсно відбувається. Фільтр спаму від Gmail в Google дуже точний, тому що так багато користувачів його навчають.
Непідконтрольне навчання не має жодних даних про попереднє навчання. У нашому прикладі класифікації фруктів в алгоритмі може бути просто показано зображення фруктів і запропоновано їх класифікувати.
Навчання без нагляду має застосування в маркетингових дослідженнях шляхом вивчення звичаїв покупців або безпеки шляхом моніторингу злому.
Напівконтрольне навчання намагається зайняти середину, позначивши деякі дані. Наприклад, яблуко та апельсин можуть бути помічені у програмі класифікації фруктів, але банан та виноград - ні.
Коли використовувати будь-який з цих алгоритмів, буде залежати від типу використовуваних даних. Деякі завдання мають стабільні зразки, такі як шахрайство з кредитною карткою або повідомлення про спам. Контрольоване навчання підходить для таких завдань. Мережеві атаки є непередбачуваними, а методи навчання без нагляду або напівконтролю можуть бути більш доречними.
