Ερ:
Γιατί η μάθηση ημι-εποπτείας είναι ένα χρήσιμο μοντέλο για την εκμάθηση μηχανών;
ΕΝΑ:Η ημι-εποπτευόμενη μάθηση είναι ένα σημαντικό μέρος της μηχανικής μάθησης και των διαδικασιών βαθιάς εκμάθησης, διότι επεκτείνει και ενισχύει τις δυνατότητες των μηχανικών συστημάτων μάθησης με σημαντικούς τρόπους.
Πρώτον, στη σημερινή εκκολαπτόμενη βιομηχανία μηχανικής μάθησης, εμφανίστηκαν δύο μοντέλα για την κατάρτιση υπολογιστών: Αυτές ονομάζονται μάθηση εποπτευόμενης και μη εποπτείας. Είναι θεμελιωδώς διαφορετικά στο ότι η εποπτευόμενη μάθηση συνεπάγεται τη χρήση επισημασμένων δεδομένων για να συμπεράνει ένα αποτέλεσμα και η μη επιτηρούμενη μάθηση περιλαμβάνει εξάπλωση από μη επισημασμένα δεδομένα μέσω της εξέτασης των ιδιοτήτων κάθε αντικειμένου σε ένα σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης.
| Δωρεάν Λήψη: Μηχανική Μάθηση και γιατί έχει σημασία |
Οι ειδικοί εξηγούν αυτό με τη χρήση πολλών διαφορετικών παραδειγμάτων: Αν τα αντικείμενα στο σετ κατάρτισης είναι φρούτα ή χρωματιστά σχήματα ή λογαριασμοί πελατών, η συνήθεια στην εποπτευόμενη μάθηση είναι ότι η τεχνολογία αρχίζει να γνωρίζει ποια είναι αυτά τα αντικείμενα - έχουν ήδη γίνει οι κύριες ταξινομήσεις . Σε μια μάθηση χωρίς επίβλεψη, αντίθετα, η τεχνολογία εξετάζει αντικείμενα που δεν έχουν προσδιοριστεί και τα ταξινομεί σύμφωνα με τη δική της χρήση κριτηρίων. Αυτό μερικές φορές αναφέρεται ως "αυτοδιδασκαλία".
Αυτό, λοιπόν, είναι η πρωταρχική χρησιμότητα της μάθησης με ημικρανία: Συνδυάζει τη χρήση ετικεταρισμένων και μη επισημασμένων δεδομένων για να πάρει "τις καλύτερες από τις δύο" προσεγγίσεις.
Η εποπτευόμενη μάθηση δίνει στην τεχνολογία περισσότερη κατεύθυνση, αλλά μπορεί να είναι δαπανηρή, εργατική, κουραστική και απαιτεί πολύ περισσότερες προσπάθειες. Η μη εποπτευόμενη μάθηση είναι πιο "αυτοματοποιημένη", αλλά τα αποτελέσματα μπορεί να είναι πολύ λιγότερο ακριβή.
Έτσι, χρησιμοποιώντας μια σειρά από επισημασμένα δεδομένα (συχνά ένα μικρότερο σύνολο στο μεγάλο σχέδιο των πραγμάτων), μια ημι-εποπτευόμενη μάθηση προσεγγίζει αποτελεσματικά το σύστημα για να ταξινομεί καλύτερα. Για παράδειγμα, υποθέστε ότι ένα μηχάνημα μηχανικής μάθησης προσπαθεί να εντοπίσει 100 αντικείμενα σύμφωνα με δυαδικά κριτήρια (μαύρο έναντι λευκού). Μπορεί να είναι εξαιρετικά χρήσιμο να υπάρχει μόνο μια ετικέτα από κάθε μία (μία λευκή, μία μαύρη) και στη συνέχεια να συσσωρεύονται τα υπόλοιπα "γκρίζα" αντικείμενα σύμφωνα με όποιο κριτήριο είναι καλύτερο. Μόλις αυτά τα δύο στοιχεία επισημαίνονται, όμως, η μη επιτηρούμενη μάθηση γίνεται ημι-εποπτευόμενη μάθηση.
Κατά την καθοδήγηση της μάθησης με ημικρανία, οι μηχανικοί εξετάζουν προσεκτικά τα όρια απόφασης που επηρεάζουν τα συστήματα μηχανικής μάθησης για να ταξινομούν προς το ένα ή το άλλο επισημασμένο αποτέλεσμα κατά την αξιολόγηση μη χαρακτηρισμένων δεδομένων. Θα σκεφτούν πώς να χρησιμοποιήσουν με τον καλύτερο τρόπο την ημι-εποπτευόμενη μάθηση σε οποιαδήποτε εφαρμογή: Για παράδειγμα, ένας αλγόριθμος μάθησης ημι-εποπτευόμενης μπορεί να "περιβάλλει" έναν υπάρχοντα αλγόριθμο unsuption για μια προσέγγιση "ενός-δύο".
Η ημι-εποπτευόμενη μάθηση ως φαινόμενο είναι βέβαιο ότι θα ωθήσει τα σύνορα της μηχανικής μάθησης προς τα εμπρός, καθώς ανοίγει όλες τις νέες δυνατότητες για πιο αποτελεσματικά και αποδοτικότερα συστήματα μηχανικής μάθησης.
