Podaci koji se danas proizvode diljem svijeta su ogromni. Te informacije ne stvaraju samo ljudi, već i pametni telefoni, računala i drugi elektronički uređaji.
Programer bi nedvojbeno odabrao kako trenirati algoritam koji koristi određeni model učenja na temelju vrste dostupnih podataka i ponuđenog poticaja.
Ključni za poneti
- Polu-nadzirano učenje je vrsta strojnog učenja gdje se model obučava na označenim i neoznačenim podacima. Nasuprot tome, učenje s pojačanjem je vrsta strojnog učenja gdje model uči donositi odluke na temelju nagrada i kazni.
- Polu-nadzirano učenje prikladnije je za zadatke u kojima su označeni podaci rijetki ili skupi, dok je učenje s potkrepljenjem prikladnije za zadatke u kojima optimalno rješenje nije unaprijed poznato.
- Polu-nadzirano učenje koristi se u obradi prirodnog jezika i klasifikaciji slika, dok se učenje s potkrepljenjem koristi u robotici i igranju igrica.
Polu-nadzirano u odnosu na učenje s potkrepljenjem
Polu-nadzirano učenje je a stroj za učenje metoda. U ovoj se metodi označeni i neoznačeni podaci kombiniraju zajedno. U ovoj kombinaciji, količina označenih podataka je mala, a količina neoznačenih podataka velika. Ojačavanje učenja je algoritam učenja koji se temelji na sustavu nagrađivanja. Potkrepljenje može biti pozitivno ili negativno.
Polu-nadzirano učenje nalazi se negdje između nadziranog i Učenje bez nadzora algoritmi. Koristi kombinaciju označenih i neoznačenih skupova podataka.
Radi s podacima koji imaju samo nekoliko oznaka; radi s neoznačenim podacima. Oznake su skupe, ali za korporativne svrhe nekoliko naljepnica može biti dovoljno.
Učenje s pojačanjem samo je pristup strojnog učenja koji nagrađuje pozitivno ponašanje dok kažnjava loše ponašanje.
Općenito, agent učenja s potkrepljenjem sposoban je osjetiti i interpretirati svoje okruženje, djelovati i učiti putem pokušaja i pogrešaka.
Kreatori učenja s potkrepljenjem predlažu način nagrađivanja željenog ponašanja i kažnjavanja negativnog ponašanja.
Tabela za usporedbu
| Parametri usporedbe | Polu-nadzirano učenje | Učenje ojačanja |
|---|---|---|
| Definicija | Koristi malu količinu označenih podataka učvršćujući veći skup neoznačenih podataka | Algoritam sa sustavom nagrađivanja |
| Cilj | Suprotstaviti se nedostacima nadziranog i nenadziranog učenja. | Za učenje niza radnji |
| Interakcija agenta | Ne stupa u interakciju | Interagira |
| Praktična aplikacija | Analiza govora, klasifikacija internetskih sadržaja | Optimizacija putanje, planiranje kretanja |
| oznake | Ima etikete. | Nema etikete. |
Što je polunadzirano učenje?
Polu-nadzirano učenje je metoda strojnog učenja u kojoj se mala količina označenih podataka kombinira sa skupom neoznačenih tijekom obuke.
To je vrsta učenja koja postoji između nenadziranog učenja i nadziranog učenja. To je ekstremni slučaj lošeg nadzora.
Inženjer strojnog učenja ili Data Scientist mora ponovno ručno označiti skup podataka, što je najvažniji nedostatak bilo koje tehnike nadziranog učenja.
Ovo je vrlo skupa operacija, posebno kada se radi o velikim količinama podataka. Najosnovniji nedostatak bilo koje metode nenadziranog učenja je njezin uzak opseg primjenjivosti.
Klasifikator tekstualnih dokumenata česta je primjena polu-nadziranog učenja. Budući da bi u ovim okolnostima bilo praktički nemoguće pronaći veliki broj označenih tekstualnih dokumenata, polunadzirano učenje je idealno.
To je jednostavno zbog neučinkovitosti da netko čita dokumente s punim tekstom samo radi dodjele jednostavne klasifikacije.
Najosnovniji nedostatak bilo koje tehnike nadziranog učenja je da skup podataka moraju ručno označiti strojni učenici.
Ovo je izuzetno skupa operacija, posebno kada se radi s velikim količinama podataka. Najosnovniji nedostatak gotovo svakog nenadziranog učenja bio je njegov uzak raspon primjene.
Ljudski odgovori na formalne polu-nadzirane zadatke učenja proizveli su različite rezultate u pogledu stupnja učinka neoznačenog materijala.
Polu-nadzirano učenje također se može koristiti za prirodnije probleme učenja. Značajan dio ljudskog stjecanja ideja kombinira ograničen dio izravnog podučavanja uparen s ogromnom količinom neoznačenog iskustva.
Probleme s učenjem ove vrste teško je riješiti. Kao rezultat toga, potrebni su polu-nadzirani algoritmi učenja s posebnim značajkama.
Što je učenje s potkrepljenjem?
Iako je učenje s potkrepljenjem pobudilo znatiželju mnogih u području umjetne inteligencije, njegovo široko rasprostranjeno prihvaćanje i korištenje u stvarnom svijetu i dalje su ograničeni. Unatoč tome, brojni su istraživački radovi o teoretskim primjenama, a bilo je i nekoliko uspješnih slučajeva upotrebe.
Kako bi dobio idealno rješenje, agent je programiran da traži dugoročan i najveći ukupni povrat.
Ovi dugoročni ciljevi sprječavaju agenta da odugovlači s kratkoročnim ciljevima. Agent postupno uči izbjegavati negativno i tražiti pozitivno. Ova strategija učenja korištena je u umjetnoj inteligenciji za usmjeravanje nenadziranog strojnog učenja korištenjem nagrada i kazni.
Sekvencijsko donošenje odluka ključno je za učenje s potkrepljenjem. Osnovnim riječima, izlaz je određen trenutnim stanjem ulaza, a sljedeći ulaz je određen izlazom prethodnog ulaza.
Budući da prosudbe u učenju s potkrepljenjem ostaju ovisne, nazivamo ovisne nizove odluka.
Postoje dvije vrste potkrepljenja, a to su pozitivno i negativno potkrepljenje. Pozitivno potkrepljenje događa se kada događaj koji se dogodi kao rezultat određenog ponašanja poboljša snagu i učestalost ponašanja. Drugim riječima, pozitivno utječe na ponašanje. Negativno potkrepljenje definira se kao jačanje ponašanja kao rezultat okončanja ili izbjegavanja negativnih okolnosti.
Umjetna inteligencija se stavlja u okruženje nalik igrici u učenju s potkrepljenjem. Računalo koristi pokušaje i pogreške kako bi pronašlo rješenje problema. Kako bi uvjerila računalo da učini ono što programer želi, umjetna inteligencija se nagrađuje ili kažnjava za radnje koje čini. Njegov cilj je maksimizirati cjelokupni povrat.
Glavne razlike između polunadziranog učenja i učenja s potkrepljenjem
- Polu-nadzirano učenje koristi označene podatke za podupiranje neoznačenih podataka, dok u učenju s pojačanjem postavljate sustav nagrađivanja za algoritam.
- Glavna svrha polu-nadziranog učenja je suzbijanje svih nedostataka drugih procesa učenja, a glavna svrha učenja s potkrepljenjem je učinkovitije učenje radnji.
- Polu-nadzirano učenje nema interakciju s agentom. Učenje s pojačanjem je u interakciji s agentom.
- U tehnici pojačanja, akcije koje je poduzeo agent utječu na raspodjelu stanja koje će promatrati u budućnosti. To nije slučaj u standardnom (polu)nadziranom problemu učenja.
- U učenju s potkrepljenjem nema etiketa, dok u polu-nadziranom učenju ima.
Zadnje ažuriranje: 25. studenog 2023
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
Emma Smith je magistrirala engleski jezik na koledžu Irvine Valley. Novinarka je od 2002. godine, piše članke o engleskom jeziku, sportu i pravu. Pročitajte više o meni na njoj bio stranica.
