ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໄດ້ຮັບການຝຶກຝົນແນວໃດ?

ຫຼາຍຄົນປຽບທຽບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ກັບ AI, ບໍ່ວ່າພວກເຂົາຮັບຮູ້ມັນຫຼືບໍ່. ML ແມ່ນໜຶ່ງໃນຊຸດຍ່ອຍທີ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນ ແລະ ໂດດເດັ່ນທີ່ສຸດໃນຂະແໜງນີ້, ແລະ ທັງໝົດນີ້ລ້ວນແຕ່ເປັນຕົວແບບຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການ algorithm ເພື່ອຕອບຄໍາຖາມຫຼືເຮັດວຽກດ້ວຍຕົນເອງ, ກ່ອນອື່ນ ໝົດ ທ່ານຕ້ອງສອນມັນໃຫ້ຮັບຮູ້ຮູບແບບຕ່າງໆ. ຂະບວນການນັ້ນເອີ້ນວ່າການຝຶກອົບຮົມ ແລະເປັນຂັ້ນຕອນທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດໃນການເດີນທາງຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ການຝຶກອົບຮົມວາງພື້ນຖານສໍາລັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ໃນອະນາຄົດຂອງຕົວແບບ ML ແລະເປັນບ່ອນທີ່ຄວາມສໍາເລັດຫຼືຄວາມລົ້ມເຫລວຂອງພວກເຂົາມາຈາກ. ນີ້ແມ່ນການເບິ່ງທີ່ໃກ້ຊິດກ່ຽວກັບວິທີການເຮັດວຽກ.

ພື້ນຖານຂອງການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ການຝຶກອົບຮົມການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ ໃນຫຼາຍໆກໍລະນີ. ນີ້ແມ່ນຊັບພະຍາກອນທີ່ເຈົ້າຈະສອນ algorithm ຂອງທ່ານ, ດັ່ງນັ້ນການຝຶກອົບຮົມທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການລວບລວມຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນມັກຈະເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາຄຸ້ນເຄີຍກັບເພື່ອຊ່ວຍຈຸດບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ປ້ອງກັນບັນຫາລົງ. ຈືຂໍ້ມູນການ, ຮູບແບບ ML ຂອງທ່ານສາມາດມີປະສິດທິຜົນເທົ່າທີ່ຂໍ້ມູນຂອງມັນຖືກຕ້ອງແລະສະອາດ.

ຕໍ່ໄປ, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເລືອກຮູບແບບທີ່ເຫມາະສົມກັບຮູບແບບການຮັບຮູ້ທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການ. ເຫຼົ່ານີ້ແຕກຕ່າງກັນໃນຄວາມສັບສົນ, ແຕ່ມັນທັງຫມົດ boils ລົງເພື່ອຊອກຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນແລະຄວາມແຕກຕ່າງໃນຊຸດຂໍ້ມູນ. ທ່ານຈະໃຫ້ຮູບແບບບາງກົດລະບຽບສໍາລັບການກໍານົດຮູບແບບຫຼືປະເພດຂອງຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນປັບມັນຈົນກ່ວາມັນສາມາດຮັບຮູ້ແນວໂນ້ມເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

ຈາກນັ້ນ, ຂະບວນການຝຶກອົບຮົມແມ່ນເປັນໄລຍະຍາວຂອງການທົດລອງແລະຄວາມຜິດພາດ. ທ່ານຈະໃຫ້ algorithm ຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ, ເບິ່ງວ່າມັນແປມັນແນວໃດ, ຫຼັງຈາກນັ້ນປັບມັນຕາມຄວາມຈໍາເປັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ມັນຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ. ໃນຂະນະທີ່ຂະບວນການຍັງສືບຕໍ່, ຮູບແບບຄວນໄດ້ຮັບຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍຂຶ້ນແລະແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນຫຼາຍ.

ເຕັກນິກການຝຶກອົບຮົມ ML

ພື້ນຖານຂອງການຝຶກອົບຮົມ ML ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນຄືກັນລະຫວ່າງວິທີການ, ແຕ່ວິທີການສະເພາະແມ່ນແຕກຕ່າງກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ນີ້ແມ່ນເຕັກນິກການຝຶກອົບຮົມການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດທີ່ເຈົ້າຈະເຫັນໃນການນຳໃຊ້ໃນມື້ນີ້.

1. ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ການ​ຄວບ​ຄຸມ

ເຕັກນິກ ML ສ່ວນໃຫຍ່ຕົກຢູ່ໃນສອງປະເພດໃຫຍ່ຄື: ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ ຫຼື ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງກວດກາ. ວິທີການທີ່ມີການເບິ່ງແຍງໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍກຳກັບເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງພວກມັນ. ວັດສະດຸປ້ອນ ແລະຜົນຜະລິດທີ່ມີປ້າຍກຳກັບໃຫ້ພື້ນຖານສຳລັບຕົວແບບເພື່ອວັດແທກປະສິດທິພາບຂອງມັນ, ຊ່ວຍໃຫ້ມັນຮຽນຮູ້ຕາມເວລາ.

ການຄວບຄຸມການຮຽນຮູ້ ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຮັບໃຊ້ຫນຶ່ງໃນສອງວຽກງານ: ການຈັດປະເພດ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຫມວດຫມູ່, ຫຼື regression, ເຊິ່ງວິເຄາະຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຕົວແປທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ມັກຈະເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນຈາກຄວາມເຂົ້າໃຈນີ້. ໃນທັງສອງກໍລະນີ, ຮູບແບບທີ່ມີການເບິ່ງແຍງໄດ້ໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງສູງແຕ່ມີຄວາມພະຍາຍາມຫຼາຍຈາກນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເພື່ອຕິດປ້າຍໃສ່ພວກມັນ.

2. ການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການຄວບຄຸມ

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ວິທີການທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກບໍ່ໄດ້ໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍຊື່. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຂົາຕ້ອງການການແຊກແຊງຂອງມະນຸດຫນ້ອຍທີ່ສຸດ, ດັ່ງນັ້ນຫົວຂໍ້ "ບໍ່ມີການຄວບຄຸມ". ທີ່​ສາ​ມາດ​ເປັນ​ປະ​ໂຫຍດ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ ການຂາດແຄນນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເພີ່ມຂຶ້ນ, ແຕ່ຍ້ອນວ່າພວກເຂົາເຮັດວຽກແຕກຕ່າງກັນ, ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນເຫມາະສົມກັບວຽກງານອື່ນໆ.

ຮູບແບບ ML ທີ່ມີການເບິ່ງແຍງແມ່ນດີໃນການປະຕິບັດຄວາມສໍາພັນໃນຊຸດຂໍ້ມູນ, ໃນຂະນະທີ່ຕົວແບບທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງເປີດເຜີຍວ່າການເຊື່ອມຕໍ່ເຫຼົ່ານັ້ນແມ່ນຫຍັງ. ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງກວດກາແມ່ນວິທີທາງທີ່ຈະໄປຖ້າທ່ານຕ້ອງການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງເພື່ອເປີດເຜີຍຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຂໍ້ມູນ, ເຊັ່ນໃນການກວດສອບຄວາມຜິດປົກກະຕິຫຼືການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການ.

3. ແຈກຢາຍການຝຶກອົບຮົມ

ການຝຶກອົບຮົມແບບແຈກຢາຍແມ່ນເຕັກນິກສະເພາະໃນການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ ML. ມັນ​ສາ​ມາດ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ຄວບ​ຄຸມ​ຫຼື​ບໍ່​ມີ​ການ​ຄວບ​ຄຸມ​ແລະ​ ແບ່ງປະລິມານວຽກໃນທົ່ວຫຼາຍໆໂປເຊດເຊີ ເພື່ອເລັ່ງຂະບວນການ. ແທນທີ່ຈະດໍາເນີນການຂໍ້ມູນຫນຶ່ງຊຸດໃນເວລາຜ່ານຕົວແບບ, ວິທີການນີ້ໃຊ້ຄອມພິວເຕີ້ແຈກຢາຍເພື່ອປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຫຼາຍຊຸດພ້ອມໆກັນ.

ເນື່ອງຈາກວ່າມັນແລ່ນຫຼາຍຂື້ນໃນຄັ້ງດຽວ, ການຝຶກອົບຮົມແບບແຈກຢາຍສາມາດເຮັດໃຫ້ສັ້ນລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບ. ຄວາມໄວນັ້ນຍັງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສ້າງສູດການຄິດໄລ່ທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ, ຍ້ອນວ່າທ່ານສາມາດເຮັດຫຼາຍຂື້ນເພື່ອປັບປ່ຽນພວກມັນພາຍໃນເວລາດຽວກັນ.

4. ການຮຽນຮູ້ຫຼາຍໜ້າວຽກ

ການຮຽນຮູ້ແບບ Multitask ເປັນອີກປະເພດຂອງການຝຶກອົບຮົມ ML ທີ່ເຮັດຫຼາຍສິ່ງພ້ອມກັນ. ໃນເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້, ທ່ານສອນຕົວແບບເພື່ອເຮັດຫຼາຍຫນ້າວຽກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນເວລາດຽວກັນແທນທີ່ຈະເປັນສິ່ງໃຫມ່ເທື່ອລະອັນ. ແນວຄວາມຄິດແມ່ນວ່າວິທີການຈັດກຸ່ມນີ້ຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າວຽກງານດຽວໂດຍຕົວມັນເອງ.

ການຮຽນຮູ້ Multitask ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດເມື່ອທ່ານມີບັນຫາສອງຢ່າງກັບ crossover ລະຫວ່າງຊຸດຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ. ຖ້າອັນໃດອັນໜຶ່ງມີຂໍ້ມູນປ້າຍກຳກັບໜ້ອຍກວ່າອັນອື່ນ, ສິ່ງທີ່ຕົວແບບຮຽນຮູ້ຈາກຊຸດທີ່ຮອບຄອບກວ່ານັ້ນ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ມັນເຂົ້າໃຈຕົວແບບທີ່ນ້ອຍກວ່າ. ເຈົ້າມັກຈະເຫັນເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້ຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ (NLP).

5. ຖ່າຍທອດການຮຽນຮູ້

ຖ່າຍທອດການຮຽນຮູ້ ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນແຕ່ໃຊ້ວິທີການທີ່ມີເສັ້ນຫຼາຍ. ເທັກນິກນີ້ສອນຕົວແບບໜຶ່ງໃນໜ້າວຽກ, ຈາກນັ້ນໃຊ້ສິ່ງນັ້ນເປັນພື້ນຖານເພື່ອເລີ່ມຮຽນຮູ້ສິ່ງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ດັ່ງນັ້ນ, ສູດການຄິດໄລ່ສາມາດໄດ້ຮັບຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນໃນໄລຍະເວລາແລະຈັດການບັນຫາທີ່ສັບສົນຫຼາຍຂຶ້ນ.

ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ເລິກຫຼາຍໃຊ້ການຮຽນຮູ້ການຖ່າຍທອດເນື່ອງຈາກວ່າມັນເປັນວິທີທີ່ດີທີ່ຈະສ້າງໃຫ້ກັບວຽກທີ່ທ້າທາຍ, ສັບສົນຫຼາຍຂຶ້ນ. ພິຈາລະນາວິທີການຮຽນຮູ້ເລິກບັນຊີສໍາລັບ 40% ຂອງມູນຄ່າປະຈໍາປີ ຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນທັງຫມົດ, ມັນເປັນມູນຄ່າທີ່ຈະຮູ້ວ່າຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້ເກີດຂຶ້ນແນວໃດ. 

ການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນພາກສະຫນາມກ້ວາງ

ເຕັກນິກທັງ XNUMX ນີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ຕົວຢ່າງຂອງວິທີທີ່ທ່ານສາມາດຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ຫຼັກການພື້ນຖານຍັງຄົງຄືກັນໃນທົ່ວວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແຕ່ການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ ML ແມ່ນພື້ນທີ່ກວ້າງຂວາງແລະແຕກຕ່າງກັນ. ວິທີການຮຽນຮູ້ ໃໝ່ ຈະປາກົດຂື້ນເມື່ອເຕັກໂນໂລຢີປັບປຸງ, ຍຶດເອົາສາຂານີ້ຕື່ມອີກ.