Q:
Чому напівконтрольне навчання є корисною моделлю для машинного навчання?
A:Напівконтрольне навчання є важливою складовою процесів машинного навчання та глибокого навчання, оскільки воно значно розширює та розширює можливості систем машинного навчання.
По-перше, в сучасній індустрії машинобудування зароджуються дві моделі для навчання комп'ютерів: Вони називаються навчанням під наглядом та без нагляду. Вони принципово відрізняються тим, що контрольоване навчання передбачає використання маркованих даних для висновку про результат, а непідконтрольне навчання передбачає екстраполяцію з незазначених даних шляхом вивчення властивостей кожного об'єкта в наборі даних про навчання.
| Безкоштовне завантаження: машинне навчання і чому це важливо |
Експерти пояснюють це використанням багатьох різних прикладів: Незалежно від того, що об'єктами навчального набору є фрукти або кольорові фігури чи рахунки клієнтів, спільність у контрольованому навчанні полягає в тому, що технологія починає знати, що це за об'єкти - первинні класифікації вже зроблені . Навпаки, у непідконтрольному навчанні технологія розглядає як ще не визначені елементи та класифікує їх відповідно до власних критеріїв використання. Іноді це називають «самонавчанням».
Тоді це є основною корисністю навчання під наглядом: воно поєднує в собі використання мічених та не маркованих даних для отримання "найкращого з обох" підходів.
Контрольоване навчання дає техніці більше напряму, куди рухатися, але воно може бути дорогим, трудомістким, стомлюючим і вимагати набагато більше зусиль. Навчання без нагляду є більш "автоматизованим", але результати можуть бути набагато менш точними.
Таким чином, використовуючи набір мічених даних (часто менший набір у грандіозній схемі речей), напівконтрольований підхід до навчання ефективно "грунтує" систему на краще класифікацію. Наприклад, припустимо, що система машинного навчання намагається визначити 100 предметів за бінарними критеріями (чорний проти білий). Це може бути надзвичайно корисно просто мати один позначений екземпляр кожного (один білий, один чорний), а потім об'єднати інші "сірі" елементи відповідно до тих критеріїв, які є найкращими. Як тільки ці два пункти будуть позначені міткою, непідконтрольне навчання стає напівконтрольним навчанням.
Направляючи навчання під наглядом, інженери уважно придивляються до меж прийняття рішень, які впливають на системи машинного навчання, щоб класифікувати результат до того чи іншого міченого результату при оцінці даних, що не позначаються міткою. Вони подумають про те, як найкраще використовувати напівконтрольне навчання в будь-якій реалізації: Наприклад, алгоритм навчання, що контролюється напівпідконтролем, може "обернути" існуючий алгоритм відстеження для підходу "один-два".
Напівконтрольне навчання як явище, безумовно, підштовхує межі машинного навчання вперед, оскільки воно відкриває всілякі нові можливості для більш ефективних та ефективніших систем машинного навчання.
