Різні типи машинного навчання

Машинне навчання - це сфера, що швидко розвивається і має потенціал для трансформації багатьох галузей, від охорони здоров'я до фінансів і виробництва. В основі машинного навчання лежать чотири основні типи методів навчання: навчання під наглядом, навчання без нагляду, напівнавчання під наглядом, і навчання з підкріпленням.

Кожен з цих підходів має свої сильні та слабкі сторони, і розуміння того, як вони працюють, має вирішальне значення для успішного впровадження рішень на основі штучного інтелекту (ШІ).

*Перед тим, як зануритися в цей блог про машинне навчання, обов'язково прочитайте нашу статтю про AI vs. ML, щоб дізнатися про різницю між ними.

Навчання під наглядом

Навчання під наглядом - це тип машинного навчання, де алгоритм навчається на маркованому наборі даних. Це означає, що вхідні дані вже були класифіковані або марковані людиною, і алгоритм вчиться робити прогнози на основі цих маркованих даних. У керованому навчанні алгоритму надаються як вхідні дані, так і відповідні вихідні дані, і він використовує цю інформацію, щоб вивчити функцію відображення між ними.

Одне з найпоширеніших застосувань керованого навчання - класифікація. При класифікації алгоритм навчається передбачати, до якої категорії належить точка вхідних даних. Наприклад, алгоритм керованого навчання можна навчити на наборі зображень котів і собак, причому кожне зображення може бути позначене як "кіт" або "собака". Після навчання алгоритм може отримати нове зображення і передбачити, чи це кіт, чи собака.

Іншим поширеним застосуванням керованого навчання є регресія. У регресії алгоритм навчають передбачати безперервний числовий результат на основі вхідних даних. Наприклад, алгоритм керованого навчання можна навчити на наборі даних про ціни на житло, де кожна точка даних містить таку інформацію, як розмір будинку, кількість спалень і місце розташування. Потім алгоритм навчився б прогнозувати ціну нового будинку на основі цих характеристик.

Навчання без нагляду

Некероване навчання - ще один поширений тип машинного навчання, де, на відміну від керованого навчання, алгоритм навчається на немаркованому наборі даних. При неконтрольованому навчанні алгоритму не надається ніякої інформації про вихідні дані або мітки вхідних даних. Натомість він вчиться самостійно виявляти закономірності та структури в даних.

Одне з найпоширеніших застосувань неконтрольованого навчання - кластеризація. Алгоритми кластеризації групують схожі точки даних разом на основі їхніх характеристик, не маючи попереднього знання про мітки даних. Це може бути корисно для таких завдань, як сегментація клієнтів, коли компанія може захотіти згрупувати клієнтів на основі їхніх купівельних звичок або іншої поведінки.

Іншим застосуванням неконтрольованого навчання є зменшення розмірності. Алгоритми зменшення розмірності використовуються для зменшення кількості ознак у наборі даних зі збереженням якомога більшої кількості вихідної інформації. Це може бути корисно для таких завдань, як розпізнавання зображень і мови, де вхідні дані можуть бути високовимірними і складними для обробки.

Напівконтрольоване навчання

Коли мова йде про напівкероване навчання, це комбінація методів навчання під контролем і без нього. Алгоритм навчається на наборі даних, який містить як мічені, так і немічені дані.

Марковані дані використовуються для навчання алгоритму під наглядом, тоді як немарковані дані використовуються для того, щоб допомогти алгоритму дізнатися більше про основну структуру даних. Ідея напівконтрольованого навчання полягає в тому, що немарковані дані можна використовувати для підвищення точності та узагальнюючої здатності алгоритму.

Напівкероване навчання часто використовується в обробці природної мови (NLP) - галузі комп'ютерних наук і штучного інтелекту, яка фокусується на тому, щоб дозволити машинам розуміти письмову та усну мову подібно до того, як це робить людина. Мовні моделі зазвичай навчаються на великих обсягах немаркованих текстових даних, які можуть бути використані для підвищення точності таких завдань, як класифікація текстів і мовний переклад.

Напівкероване навчання також можна використовувати для таких завдань, як розпізнавання зображень і мови, де кількість маркованих даних може бути обмеженою або дорого коштувати. Використовуючи наявні немарковані дані, алгоритм може покращити свою продуктивність у вирішенні поставленого завдання.

Навчання з підкріпленням

Останній основний тип машинного навчання - це навчання з підкріпленням, коли агент вчиться приймати рішення, взаємодіючи з навколишнім середовищем. При навчанні з підкріпленням агент виконує дії в середовищі і отримує зворотний зв'язок у вигляді заохочень або покарань. Мета агента - навчитися максимізувати свою довгострокову винагороду.

Найбільше застосування навчання з підкріпленням знаходить у сфері робототехніки, де агент може навчитися керувати фізичним роботом для виконання завдання. Агент виконує дії в навколишньому середовищі, наприклад, рухає руками або ногами робота, і отримує зворотний зв'язок у вигляді винагороди або покарання залежно від того, наскільки добре він виконує завдання.

Навчання з підкріпленням також можна використовувати для ігор і симуляцій, де агент може навчитися грати в гру або орієнтуватися у віртуальному середовищі. Наприклад, навчання з підкріпленням використовувалося для навчання агентів грати у відеоігри, такі як ігри Atari та гра Го.

Ще одна сфера, де навчання з підкріпленням виявилося перспективним, - це охорона здоров'я, де його можна використовувати для оптимізації лікування різних захворювань. Агент може навчитися приймати рішення про лікування на основі даних про пацієнта і отримувати зворотний зв'язок у вигляді результатів лікування.

Трансформація галузей

Машинне навчання - це сфера, що швидко розвивається і має потенціал трансформувати майже будь-яку галузь та вирішити деякі з наших найскладніших проблем. Розуміння різних типів машинного навчання, таких як контрольоване, неконтрольоване, напівконтрольоване та навчання з підкріпленням, дозволяє нам продовжувати розширювати межі та впливати на наш світ, керований даними.