Обучение с учителем, без учителя и обучение с подкреплением — это три разных подхода в области машинного обучения. Каждый подход использует разные методы и алгоритмы для решения разных типов проблем и достижения конкретных целей. Давайте рассмотрим различия между этими подходами и дадим подробное объяснение их характеристик и приложений.
Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором алгоритм учится на помеченных данных. Маркированные данные состоят из входных примеров в сочетании с соответствующими правильными выходными или целевыми значениями. Цель обучения с учителем — обучить модель, которая сможет точно предсказать результат для новых, невидимых входных данных. Алгоритм обучения использует размеченные данные для определения закономерностей и связей между входными объектами и выходными метками. Затем он обобщает эти знания, чтобы делать прогнозы на основе новых, неразмеченных данных. Обучение с учителем обычно используется в таких задачах, как классификация и регрессия.
Например, в задаче классификации алгоритм обучается на наборе данных, где каждая точка данных помечена определенным классом. Алгоритм учится классифицировать новые, невидимые точки данных в один из предопределенных классов на основе шаблонов, которые он извлек из помеченных примеров. В задаче регрессии алгоритм учится прогнозировать непрерывное числовое значение на основе входных признаков.
С другой стороны, обучение без учителя имеет дело с немаркированными данными. Целью обучения без учителя является обнаружение скрытых закономерностей, структур или связей в данных без предварительного знания выходных меток. В отличие от обучения с учителем, алгоритмы обучения без учителя не имеют явных целевых значений, которыми можно было бы управлять процессом обучения. Вместо этого они сосредотачиваются на поиске значимых представлений или кластеров в данных. Обучение без учителя обычно используется в таких задачах, как кластеризация, уменьшение размерности и обнаружение аномалий.
Кластеризация — популярное применение обучения без учителя, при котором алгоритм группирует похожие точки данных вместе на основе их внутренних свойств. Например, при сегментации клиентов можно использовать алгоритм обучения без присмотра для идентификации отдельных групп клиентов на основе их покупательского поведения или демографической информации.
Обучение с подкреплением — это другая парадигма, в которой агент учится взаимодействовать с окружающей средой, чтобы максимизировать совокупный сигнал вознаграждения. При обучении с подкреплением алгоритм учится методом проб и ошибок, предпринимая действия, наблюдая за состоянием окружающей среды и получая обратную связь в виде вознаграждений или наказаний. Цель состоит в том, чтобы найти оптимальную политику или набор действий, которые максимизируют долгосрочную выгоду. Обучение с подкреплением обычно используется в таких задачах, как игры, робототехника и автономные системы.
Например, в игре в шахматы агент обучения с подкреплением может научиться играть, исследуя различные ходы, получая награды или штрафы в зависимости от результата каждого хода и корректируя свою стратегию, чтобы максимизировать шансы на победу.
Обучение с учителем использует размеченные данные для обучения модели задачам прогнозирования, обучение без учителя обнаруживает закономерности и структуры в немаркированных данных, а обучение с подкреплением обучается посредством взаимодействия со средой, чтобы максимизировать сигнал вознаграждения. Каждый подход имеет свои сильные и слабые стороны и подходит для разных типов задач и приложений.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Что такое преобразование текста в речь (TTS) и как оно работает с искусственным интеллектом?
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Что на самом деле означает больший набор данных?
- Каковы примеры гиперпараметров алгоритма?
- Что такое ансамблевое обучение?
- Что делать, если выбранный алгоритм машинного обучения не подходит и как можно убедиться, что выбран правильный?
- Нуждается ли модель машинного обучения в контроле во время обучения?
- Какие ключевые параметры используются в алгоритмах на основе нейронных сетей?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning