Proses melatih model pembelajaran mesin melibatkan mendedahkannya kepada sejumlah besar data untuk membolehkannya mempelajari corak dan membuat ramalan atau keputusan tanpa diprogramkan secara eksplisit untuk setiap senario. Semasa fasa latihan, model pembelajaran mesin menjalani satu siri lelaran di mana ia melaraskan parameter dalamannya untuk meminimumkan ralat dan meningkatkan prestasinya pada tugasan yang diberikan.
Penyeliaan semasa latihan merujuk kepada tahap intervensi manusia yang diperlukan untuk membimbing proses pembelajaran model. Keperluan untuk penyeliaan boleh berbeza-beza bergantung pada jenis algoritma pembelajaran mesin yang digunakan, kerumitan tugas dan kualiti data yang disediakan untuk latihan.
Dalam pembelajaran diselia, yang merupakan jenis pembelajaran mesin yang model dilatih pada data berlabel, penyeliaan adalah penting. Data berlabel bermakna setiap titik data input dipasangkan dengan output yang betul, membolehkan model mempelajari pemetaan antara input dan output. Semasa latihan diselia, penyeliaan manusia diperlukan untuk menyediakan label yang betul untuk data latihan, menilai ramalan model dan melaraskan parameter model berdasarkan maklum balas.
Contohnya, dalam tugas pengecaman imej yang diselia, jika matlamatnya adalah untuk melatih model untuk mengklasifikasikan imej kucing dan anjing, penyelia manusia perlu melabelkan setiap imej sebagai sama ada kucing atau anjing. Model kemudian akan belajar daripada contoh berlabel ini untuk membuat ramalan pada imej baharu yang tidak kelihatan. Penyelia akan menilai ramalan model dan memberikan maklum balas untuk meningkatkan ketepatannya.
Sebaliknya, algoritma pembelajaran tanpa pengawasan tidak memerlukan data berlabel untuk latihan. Algoritma ini mempelajari corak dan struktur daripada data input tanpa panduan yang jelas. Pembelajaran tanpa pengawasan sering digunakan untuk tugas seperti pengelompokan, pengesanan anomali dan pengurangan dimensi. Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, mesin boleh belajar secara bebas tanpa memerlukan pengawasan manusia semasa latihan.
Pembelajaran separa penyeliaan ialah pendekatan hibrid yang menggabungkan elemen kedua-dua pembelajaran diselia dan tidak diselia. Dalam pendekatan ini, model dilatih pada gabungan data berlabel dan tidak berlabel. Data berlabel menyediakan beberapa penyeliaan untuk membimbing proses pembelajaran, manakala data tidak berlabel membolehkan model menemui corak dan hubungan tambahan dalam data.
Pembelajaran pengukuhan ialah satu lagi paradigma pembelajaran mesin di mana ejen belajar membuat keputusan berurutan dengan berinteraksi dengan persekitaran. Dalam pembelajaran pengukuhan, ejen menerima maklum balas dalam bentuk ganjaran atau penalti berdasarkan tindakannya. Ejen belajar untuk memaksimumkan ganjaran terkumpulnya dari semasa ke semasa melalui percubaan dan kesilapan. Walaupun pembelajaran pengukuhan tidak memerlukan penyeliaan eksplisit dalam erti kata tradisional, penyeliaan manusia mungkin diperlukan untuk mereka bentuk struktur ganjaran, menetapkan objektif pembelajaran, atau memperhalusi proses pembelajaran.
Keperluan untuk penyeliaan semasa latihan pembelajaran mesin bergantung pada paradigma pembelajaran yang digunakan, ketersediaan data berlabel dan kerumitan tugas. Pembelajaran diselia memerlukan penyeliaan manusia untuk menyediakan data berlabel dan menilai prestasi model. Pembelajaran tanpa pengawasan tidak memerlukan penyeliaan, kerana model belajar secara bebas daripada data tidak berlabel. Pembelajaran separuh penyeliaan menggabungkan unsur-unsur pembelajaran diselia dan tidak diselia, manakala pembelajaran peneguhan melibatkan pembelajaran melalui interaksi dengan persekitaran.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apakah teks kepada pertuturan (TTS) dan cara ia berfungsi dengan AI?
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Apakah maksud set data yang lebih besar sebenarnya?
- Apakah beberapa contoh hiperparameter algoritma?
- Apakah pembelajaran ensemble?
- Bagaimana jika algoritma pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana seseorang boleh memastikan untuk memilih yang betul?
- Apakah parameter utama yang digunakan dalam algoritma berasaskan rangkaian saraf?
- Apakah TensorBoard?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML