Q:
Warum ist semi-betreutes Lernen ein hilfreiches Modell für maschinelles Lernen?
EIN:Halbüberwachtes Lernen ist ein wichtiger Bestandteil des maschinellen Lernens und der vertieften Lernprozesse, da es die Fähigkeiten von maschinellen Lernsystemen in erheblichem Maße erweitert und erweitert.
Erstens haben sich in der aufkommenden Industrie des maschinellen Lernens von heute zwei Modelle zum Trainieren von Computern herausgebildet: Diese werden als überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen bezeichnet. Sie unterscheiden sich grundlegend darin, dass beim überwachten Lernen beschriftete Daten verwendet werden, um auf ein Ergebnis zu schließen, und beim unbeaufsichtigten Lernen aus nicht beschrifteten Daten extrapoliert wird, indem die Eigenschaften jedes Objekts in einem Trainingsdatensatz untersucht werden.
| Kostenloser Download: Maschinelles Lernen und warum es wichtig ist |
Experten erklären dies anhand vieler verschiedener Beispiele: Ob es sich bei den Objekten im Trainingsset um Früchte oder farbige Formen oder Kundenkonten handelt, die Gemeinsamkeit beim überwachten Lernen besteht darin, dass die Technologie zunächst weiß, um welche Objekte es sich handelt - die primären Klassifizierungen wurden bereits vorgenommen . Im Gegensatz dazu betrachtet die Technologie beim unbeaufsichtigten Lernen noch nicht definierte Elemente und klassifiziert sie nach ihrer eigenen Verwendung von Kriterien. Dies wird manchmal als "Selbstlernen" bezeichnet.
Dies ist also der Hauptnutzen des teilüberwachten Lernens: Es kombiniert die Verwendung von gekennzeichneten und nicht gekennzeichneten Daten, um "das Beste aus beiden" Ansätzen zu erzielen.
Überwachtes Lernen gibt der Technologie mehr Orientierung, kann jedoch teuer, arbeitsintensiv, mühsam und mit viel mehr Aufwand verbunden sein. Unbeaufsichtigtes Lernen ist mehr "automatisiert", aber die Ergebnisse können viel ungenauer sein.
Bei der Verwendung einer Menge von beschrifteten Daten (oft eine kleinere Menge im großen Schema der Dinge) "bereitet" ein halbüberwachter Lernansatz das System effektiv auf eine bessere Klassifizierung vor. Angenommen, ein maschinelles Lernsystem versucht, 100 Elemente nach binären Kriterien zu identifizieren (schwarz gegen weiß). Es kann sehr nützlich sein, nur eine beschriftete Instanz von jeder zu haben (eine weiße, eine schwarze) und dann die verbleibenden "grauen" Elemente nach den jeweils besten Kriterien zu gruppieren. Sobald diese beiden Elemente jedoch gekennzeichnet sind, wird unbeaufsichtigtes Lernen zu halbüberwachtem Lernen.
Bei der Steuerung des semi-überwachten Lernens untersuchen Ingenieure Entscheidungsgrenzen, die sich auf maschinelle Lernsysteme auswirken, um sie bei der Auswertung unbeschrifteter Daten nach dem einen oder anderen beschrifteten Ergebnis zu klassifizieren. Sie werden darüber nachdenken, wie Sie semi-überwachtes Lernen in jeder Implementierung am besten einsetzen können: Ein semi-überwachtes Lernverfahren kann beispielsweise einen vorhandenen nicht-überwachten Algorithmus für einen "Eins-Zwei" -Ansatz "umschließen".
Das Phänomen des teilüberwachten Lernens wird sicherlich die Grenzen des maschinellen Lernens verschieben, da es alle möglichen neuen Möglichkeiten für effektivere und effizientere maschinelle Lernsysteme eröffnet.
