T:
Bakit ang pag-aaral ng semi-supervised ay isang kapaki-pakinabang na modelo para sa pagkatuto ng makina?
A:Ang pag-aaral na pinamamahalaan ng semi ay isang mahalagang bahagi ng mga proseso ng pag-aaral ng machine at malalim na pagkatuto, sapagkat pinalawak at pinapahusay nito ang mga kakayahan ng mga sistema ng pagkatuto ng makina sa mga makabuluhang paraan.
Una, sa industriya ng pag-aaral ng makinang ngayon, dalawang modelo ang lumitaw para sa mga computer na pagsasanay: Ang mga ito ay tinatawag na pangangasiwa at hindi sinusuportahan na pag-aaral. Ang mga ito ay panimula na naiiba sa na pangangasiwa ng pagkatuto ay nagsasangkot sa paggamit ng mga naka-label na data upang mas mababa ang isang resulta, at ang hindi sinusubaybayan na pag-aaral ay nagsasangkot ng extrapolating mula sa hindi nasabing data sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga katangian ng bawat bagay sa isang set ng data ng pagsasanay.
| Libreng Pag-download: Pag- aaral ng Machine at Bakit Mahalaga ito |
Ipinapaliwanag ito ng mga eksperto sa pamamagitan ng paggamit ng maraming iba't ibang mga halimbawa: Kung ang mga bagay sa set ng pagsasanay ay mga prutas o may kulay na mga hugis o mga account sa kliyente, ang pagkakapareho sa pangangasiwa ng pag-aaral ay ang teknolohiya ay nagsisimula nang malaman kung ano ang mga bagay na iyon - ang pangunahing mga pag-uuri ay nagawa na . Sa hindi sinusubaybayan na pag-aaral, sa kabaligtaran, tinitingnan ng teknolohiya ang mga bagay na hindi natukoy na mga item at naiuri ito ayon sa sariling paggamit ng pamantayan. Minsan ito ay tinutukoy bilang "pag-aaral sa sarili."
Kung gayon, ito ang pangunahing utility ng semi-supervised na pag-aaral: Pinagsasama nito ang paggamit ng mga naka-label na at hindi binibigyang data upang makuha ang "pinakamahusay sa kapwa" diskarte.
Ang pinangangasiwaang pag-aaral ay nagbibigay ng mas maraming direksyon sa tech na pupunta, ngunit maaari itong magastos, masinsinang manggagawa, nakakapagod at nangangailangan ng higit na pagsisikap. Ang hindi natutunan na pag-aaral ay mas "awtomatiko, " ngunit ang mga resulta ay maaaring mas tumpak.
Kaya sa paggamit ng isang hanay ng mga data na may label (madalas isang mas maliit na hanay sa mga engrandeng pamamaraan ng mga bagay) isang semi-supervised na paraan ng pag-aaral na epektibong "mga primes" ng system upang maiuri ang mas mahusay. Halimbawa, ipagpalagay na sinusubukan ng isang sistema ng pag-aaral ng machine na kilalanin ang 100 mga item ayon sa pamantayang binary (itim kumpara sa puti). Maaari itong maging lubhang kapaki-pakinabang lamang na magkaroon ng isang naka-label na halimbawa ng bawat (isang puti, isang itim) at pagkatapos ay kumpol ang natitirang mga item na "kulay abo" ayon sa alinmang pamantayan. Gayunman, sa sandaling ang dalawang item na iyon ay may label na, bagaman, ang hindi sinusuportahan na pag-aaral ay nagiging pag-aaral na semi-supervised.
Sa pagdidirekta ng semi-supervised na pag-aaral, tinitingnan ng mga inhinyero ang mga hangganan ng desisyon na nakakaimpluwensya sa mga sistema ng pagkatuto ng makina upang pag-uri-uriin ang isa o ang iba pang mga may label na resulta kapag sinusuri ang walang data. Mag-iisip sila tungkol sa kung paano pinakamahusay na gamitin ang pag-aaral ng semi-supervised sa anumang pagpapatupad: Halimbawa, ang isang semi-supervised na pag-aaral ng algorithm ay maaaring "balot sa paligid" ng isang umiiral na unsup algorithm para sa isang "one-two" na pamamaraan.
Ang pag-aaral na pinamamahalaan ng semi bilang isang kababalaghan ay siguradong itulak ang mga hangganan ng pagkatuto ng makina, dahil binubuksan nito ang lahat ng mga uri ng mga bagong posibilidad para sa mas mabisa at mas mahusay na mga sistema ng pagkatuto ng makina.
