Terangkan konsep pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran tetulang.

Terangkan konsep pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran tetulang.

Pembelajaran yang diselia:

Pembelajaran yang diselia adalah sejenis pembelajaran mesin di mana algoritma dilatih pada dataset berlabel, yang bermaksud bahawa data input disertakan dengan output atau label yang betul. Matlamat pembelajaran yang diawasi adalah untuk mempelajari fungsi yang memetakan input ke output berdasarkan contoh pasangan input-output. Ia boleh dibahagikan kepada dua jenis: klasifikasi dan regresi. Dalam klasifikasi, output adalah kategori atau label kelas, sementara dalam regresi, output adalah nilai berterusan. Algoritma biasa yang digunakan dalam pembelajaran yang diawasi termasuk pokok keputusan, mesin vektor sokongan, dan rangkaian saraf.

Pembelajaran yang tidak diselia:

Pembelajaran yang tidak diselia, sebaliknya, berkaitan dengan data yang tidak berlabel. Matlamat di sini adalah untuk mencari corak tersembunyi atau struktur intrinsik dalam data input tanpa sebarang panduan yang jelas mengenai apa yang seharusnya. Ia sering digunakan untuk analisis data penerokaan, kluster, dan pengurangan dimensi. Teknik pembelajaran yang tidak diselia termasuk kluster k-means, kluster hierarki, dan analisis komponen utama (PCA).

Pembelajaran Pengukuhan:

Pembelajaran Penguatkuasaan (RL) adalah sejenis pembelajaran mesin di mana ejen belajar membuat keputusan dengan melakukan tindakan dalam persekitaran untuk mencapai matlamat. Ejen menerima ganjaran atau penalti berdasarkan tindakan yang diperlukan, dan matlamatnya adalah untuk memaksimumkan jumlah ganjaran dari masa ke masa. Tidak seperti pembelajaran yang diawasi, tidak ada data berlabel untuk belajar dari, dan tidak seperti pembelajaran yang tidak diselia, terdapat objektif yang jelas (memaksimumkan ganjaran). RL digunakan dalam pelbagai aplikasi seperti permainan permainan, robotik, dan memandu autonomi. Algoritma biasa dalam RL termasuk Q-Learning dan Deep Q-Networks (DQN).

Apakah perbezaan utama antara algoritma pembelajaran yang diselia dan tidak diselia?

Perbezaan utama antara algoritma pembelajaran yang diselia dan tidak diselia berputar di sekitar sifat data dan objektif pembelajaran:

1. Pelabelan data:

   • Pembelajaran yang diselia: Menggunakan data berlabel, di mana setiap input dikaitkan dengan output atau sasaran yang diketahui.
   • Pembelajaran yang tidak diselia: Menggunakan data yang tidak dilabel, memberi tumpuan kepada penemuan corak atau struktur tanpa pengetahuan terlebih dahulu mengenai output.

2. Objektif Pembelajaran:

   • Pembelajaran yang diselia: Objektifnya adalah untuk meramalkan output berdasarkan input, biasanya dengan mempelajari fungsi pemetaan dari input ke output.
   • Pembelajaran yang tidak diselia: Objektifnya adalah untuk mencari corak atau kumpulan yang mendasari data, sering digunakan untuk pengurangan clustering atau dimensi.

3. Contoh dan aplikasi:

   • Pembelajaran yang diselia: Digunakan untuk tugas seperti pengesanan spam e -mel (klasifikasi) atau ramalan harga rumah (regresi).
   • Pembelajaran yang tidak diselia: Digunakan dalam segmentasi pelanggan (clustering) atau mampatan imej (pengurangan dimensi).

4. Pengukuran Prestasi:

   • Pembelajaran yang diselia: Prestasi biasanya diukur dengan ketepatan, ketepatan, penarikan balik, atau kesilapan kuadrat bermakna, bergantung kepada tugas.
   • Pembelajaran yang tidak diselia: Prestasi boleh menjadi lebih sukar untuk diukur dan sering melibatkan penilaian subjektif atau metrik tertentu seperti skor siluet untuk clustering.

Bagaimanakah pembelajaran tetulang berbeza daripada kaedah pembelajaran yang diawasi dan tidak diselia tradisional?

Pembelajaran Penguatkuasaan (RL) berbeza daripada kaedah pembelajaran yang diawasi dan tidak diselia tradisional dalam beberapa cara utama:

1. Mekanisme Pembelajaran:

   • Pembelajaran yang diselia: Belajar dari dataset tetap pasangan input-output.
   • Pembelajaran yang tidak diselia: Belajar dari data tanpa sebarang output atau label yang jelas.
   • Pembelajaran Penguatkuasaan: Belajar dengan berinteraksi dengan persekitaran dan menerima maklum balas dalam bentuk ganjaran atau penalti.

2. Objektif:

   • Pembelajaran yang diselia: Objektifnya adalah untuk meminimumkan kesilapan antara output yang diramalkan dan sebenar.
   • Pembelajaran yang tidak diselia: Objektifnya adalah untuk menemui struktur atau corak tersembunyi dalam data.
   • Pembelajaran Pengukuhan: Objektifnya adalah untuk memaksimumkan ganjaran kumulatif dari masa ke masa melalui urutan tindakan.

3. Maklum balas dan interaksi:

   • Pembelajaran yang diselia: Maklum balas adalah segera dan disediakan dalam bentuk data berlabel.
   • Pembelajaran yang tidak diselia: Tiada maklum balas langsung; Algoritma meneroka data sendiri.
   • Pembelajaran Penguatkuasaan: Maklum balas ditangguhkan dan datang dalam bentuk ganjaran atau penalti selepas mengambil tindakan dalam persekitaran.

4. Gunakan Kes:

   • Pembelajaran yang diselia: Biasanya digunakan untuk tugas -tugas di mana output diketahui, seperti klasifikasi imej atau regresi.
   • Pembelajaran yang tidak diselia: Digunakan untuk analisis data penerokaan, clustering, dan mencari ciri laten dalam data.
   • Pembelajaran Penguatkuasaan: Sering digunakan untuk tugas membuat keputusan dalam persekitaran dinamik, seperti permainan permainan, robotik, dan memandu autonomi.

Bolehkah anda memberikan contoh aplikasi dunia sebenar untuk setiap jenis pembelajaran mesin?

Pembelajaran yang diselia:

1. Pengesanan SPAM E -mel:

   • Pembelajaran yang diawasi digunakan untuk mengklasifikasikan e -mel sebagai spam atau tidak spam berdasarkan data sejarah e -mel berlabel. Algoritma seperti bayes naif atau mesin vektor sokongan biasanya digunakan untuk tujuan ini.

2. Diagnosis perubatan:

   • Model pembelajaran yang diawasi boleh meramalkan sama ada pesakit mempunyai penyakit tertentu berdasarkan sejarah perubatan dan keputusan ujian mereka. Sebagai contoh, regresi logistik boleh digunakan untuk meramalkan kemungkinan kencing manis.

3. Ramalan Harga Saham:

   • Model regresi boleh dilatih untuk meramalkan harga saham masa depan berdasarkan data sejarah, menggunakan ciri -ciri seperti harga masa lalu, jumlah dagangan, dan petunjuk ekonomi.

Pembelajaran yang tidak diselia:

1. Segmentasi Pelanggan:

   • Syarikat-syarikat menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan, seperti kluster k-means, kepada pelanggan kumpulan ke segmen berdasarkan tingkah laku pembelian, demografi, dan ciri-ciri lain. Ini membantu dalam pemasaran dan cadangan produk yang disasarkan.

2. Pengesanan Anomali:

   • Pembelajaran yang tidak diselia boleh digunakan untuk mengesan corak atau anomali yang luar biasa dalam data, seperti transaksi kad kredit penipuan atau pencerobohan rangkaian. Teknik seperti hutan pengasingan atau SVM satu kelas biasa digunakan.

3. Mampatan Imej:

   • Analisis komponen utama (PCA) boleh digunakan untuk mengurangkan dimensi data imej, dengan itu memampatkan imej sambil mengekalkan kebanyakan maklumat penting.

Pembelajaran Pengukuhan:

1. Permainan Bermain:

   • RL telah berjaya digunakan untuk melatih ejen untuk bermain permainan kompleks seperti permainan Go, catur, dan video. Sebagai contoh, Alphago menggunakan pembelajaran tetulang untuk mengalahkan juara dunia dalam perjalanan.

2. Robotik:

   • RL digunakan untuk melatih robot untuk melaksanakan tugas -tugas seperti menggenggam objek atau menavigasi melalui persekitaran. Robot belajar melalui percubaan dan kesilapan, menerima ganjaran untuk tindakan yang berjaya.

3. Memandu autonomi:

   • RL boleh digunakan untuk melatih kenderaan autonomi untuk membuat keputusan memandu dalam masa nyata, seperti ketika menukar lorong atau bagaimana menavigasi melalui lalu lintas, dengan memaksimumkan fungsi ganjaran berdasarkan keselamatan dan kecekapan.

Atas ialah kandungan terperinci Terangkan konsep pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran tetulang.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!