Q:
Wie wirkt sich Occams Rasiermesser auf maschinelles Lernen aus?
EIN:Die Verwendung von Occams Rasiermesser geht auf Wilhelm von Ockham im 12. Jahrhundert zurück - es ist die Idee, dass die einfachste und direkteste Lösung bevorzugt werden sollte, oder dass bei verschiedenen Hypothesen die einfachste oder die mit den wenigsten Annahmen am besten angewendet wird.
Occams Rasierer hat jedoch auch einige moderne Anwendungen auf dem neuesten Stand der Technik - ein Beispiel ist die Anwendung des Prinzips auf maschinelles Lernen. Beim maschinellen Lernen trainieren Ingenieure Computer mit Trainingsdatensätzen, damit sie lernen und die Grenzen ihrer ursprünglichen Codebasis-Programmierung überschreiten können. Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen, Datenstrukturen und Trainingssysteme auf Computern implementiert, damit diese selbständig lernen und sich weiterentwickelnde Ergebnisse erzielen können.
In Anbetracht dessen sind einige Experten der Ansicht, dass der Rasierer von Occam beim Entwerfen von Projekten für maschinelles Lernen nützlich und lehrreich sein kann. Einige behaupten, dass Occams Rasiermesser Ingenieuren helfen kann, den besten Algorithmus für ein Projekt auszuwählen, und helfen auch bei der Entscheidung, wie ein Programm mit dem ausgewählten Algorithmus trainiert werden soll. Eine Interpretation von Occams Rasiermesser ist, dass bei mehr als einem geeigneten Algorithmus mit vergleichbaren Kompromissen derjenige verwendet werden sollte, der am wenigsten komplex und am einfachsten zu interpretieren ist.
Andere weisen darauf hin, dass Vereinfachungsverfahren wie Merkmalsauswahl und Dimensionsreduzierung auch Beispiele für die Verwendung des Rasiermesserprinzips von Occam sind - für die Vereinfachung von Modellen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Auf der anderen Seite beschreiben andere Modellkompromisse, bei denen Ingenieure die Komplexität auf Kosten der Genauigkeit reduzieren - argumentieren aber dennoch, dass der Rasieransatz von Occam von Vorteil sein kann.
Eine weitere Anwendung von Occams Rasiermesser sind die Parameter, die für bestimmte Arten des maschinellen Lernens festgelegt wurden, beispielsweise die Bayes'sche Logik in Technologien. Man könnte sagen, dass Ingenieure beim Begrenzen der Parametersätze für ein Projekt „Occams Rasierer verwenden“, um das Modell zu vereinfachen. Ein weiteres Argument besagt, dass Kreative, die sich Gedanken darüber machen, wie sie den Business Use Case bewerten und den Umfang eines Projekts einschränken können, bevor sie Algorithmen verwenden, Occams Rasiermesser verwenden, um die Komplexität des Projekts von Anfang an zu verringern.
Eine weitere beliebte Anwendung von Occams Rasiermesser für maschinelles Lernen ist der „Fluch übermäßig komplexer Systeme“. Dieses Argument besagt, dass die Erstellung eines komplexeren und detaillierteren Modells dieses Modell zerbrechlich und unhandlich machen kann. Es gibt ein Problem, das als Überanpassung bezeichnet wird, bei dem Modelle zu komplex gemacht werden, um wirklich zu den untersuchten Daten und dem Anwendungsfall für diese Daten zu passen. Dies ist ein weiteres Beispiel, in dem jemand Occams Rasiermesser bei der absichtlichen Entwicklung von maschinellen Lernsystemen zitiert, um sicherzustellen, dass sie nicht unter Überkomplexität und Starrheit leiden.
Auf der anderen Seite wird darauf hingewiesen, dass die falsche Verwendung von Occams Rasiermesser die Effektivität der maschinellen Lernprogrammierung beeinträchtigen kann. In einigen Fällen kann Komplexität notwendig und vorteilhaft sein. Alles hängt davon ab, den jeweiligen Projektumfang und die zu erzielenden Ergebnisse zu untersuchen und die Inputs, Trainingssätze und Parameter zu betrachten, um die zielgerichtetesten Lösungen für das jeweilige Ergebnis anzuwenden.
