למידה מפוקחת ולא מפוקחת הם שני סוגים בסיסיים של פרדיגמות למידת מכונה המשרתות מטרות שונות המבוססות על אופי הנתונים והמטרות של המשימה שעל הפרק. ההבנה מתי להשתמש בהדרכה מפוקחת לעומת אימון לא מפוקח חיונית בתכנון מודלים יעילים של למידת מכונה. הבחירה בין שתי גישות אלו תלויה בזמינות הנתונים המסומנים, התוצאה הרצויה והמבנה הבסיסי של מערך הנתונים.
למידה מפוקחת היא סוג של למידת מכונה שבה המודל מאומן על מערך נתונים מסומן. בלמידה מפוקחת, האלגוריתם לומד למפות נתוני קלט לפלט הנכון על ידי הצגת דוגמאות לאימון. דוגמאות אימון אלו מורכבות מזוגות קלט-פלט, כאשר נתוני הקלט מלווים בפלט הנכון או בערך היעד המתאים. המטרה של למידה מפוקחת היא ללמוד פונקציית מיפוי ממשתני קלט למשתני פלט, אשר לאחר מכן ניתן להשתמש בהם כדי לבצע תחזיות על נתונים בלתי נראים.
למידה מפוקחת משמשת בדרך כלל כאשר התפוקה הרצויה ידועה והמטרה היא ללמוד את הקשר בין משתני הקלט והפלט. זה מיושם בדרך כלל במשימות כמו סיווג, שבהן המטרה היא לחזות את תוויות המחלקות של מופעים חדשים, ורגרסיה, שבה המטרה היא לחזות ערך מתמשך. לדוגמה, בתרחיש למידה בפיקוח, תוכל לאמן מודל לחזות אם הודעת דואר אלקטרוני היא ספאם או לא בהתבסס על תוכן האימייל והסטטוס שכותרתו ספאם/לא דואר זבל של הודעות דוא"ל קודמות.
מצד שני, למידה לא מפוקחת היא סוג של למידת מכונה שבה המודל מאומן על מערך נתונים לא מסומן. בלמידה לא מפוקחת, האלגוריתם לומד תבניות ומבנים מנתוני הקלט ללא משוב מפורש על הפלט הנכון. המטרה של למידה ללא פיקוח היא לחקור את המבנה הבסיסי של הנתונים, לגלות דפוסים נסתרים ולחלץ תובנות משמעותיות ללא צורך בנתונים מסומנים.
למידה ללא פיקוח משמשת בדרך כלל כאשר המטרה היא לחקור את הנתונים, למצוא דפוסים נסתרים ולקבץ נקודות נתונים דומות יחד. הוא מיושם לעתים קרובות במשימות כגון clustering, כאשר המטרה היא לקבץ נקודות נתונים דומות לאשכולות על סמך התכונות שלהן, והפחתת מימדים, כאשר המטרה היא לצמצם את מספר התכונות תוך שמירה על המידע החיוני בנתונים. לדוגמה, בתרחיש למידה ללא פיקוח, אתה יכול להשתמש באשכולות כדי לקבץ לקוחות על סמך התנהגות הרכישה שלהם ללא כל ידע מוקדם על פלחי לקוחות.
הבחירה בין למידה מפוקחת ללא פיקוח תלויה במספר גורמים. אם יש לך מערך נתונים מסומן ואתה רוצה לחזות תוצאות ספציפיות, למידה בפיקוח היא הבחירה המתאימה. מצד שני, אם יש לך מערך נתונים ללא תווית ואתה רוצה לחקור את מבנה הנתונים או למצוא דפוסים נסתרים, למידה ללא פיקוח מתאימה יותר. במקרים מסוימים, ניתן להשתמש בשילוב של טכניקות מפוקחות ובלתי מפוקחות, המכונה למידה מפוקחת למחצה, כדי למנף את היתרונות של שתי הגישות.
ההחלטה להשתמש בהדרכה מפוקחת לעומת אימון לא מפוקח בלמידת מכונה תלויה בזמינות הנתונים המסומנים, באופי המשימה ובתוצאה הרצויה. הבנת ההבדלים בין למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת חיונית לתכנון מודלים אפקטיביים של למידת מכונה שיכולים לחלץ תובנות משמעותיות ולבצע תחזיות מדויקות מנתונים.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- מהו טקסט לדיבור (TTS) וכיצד הוא עובד עם AI?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- מה בעצם אומר מערך נתונים גדול יותר?
- מהן כמה דוגמאות לפרמטרים היפרפרמטרים של האלגוריתם?
- מהי למידת אנסמבל?
- מה אם אלגוריתם למידת מכונה שנבחר אינו מתאים וכיצד ניתן לוודא לבחור נכון?
- האם מודל למידת מכונה צריך השגחה במהלך ההכשרה שלו?
- מהם הפרמטרים המרכזיים המשמשים באלגוריתמים מבוססי רשת עצבית?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
עוד שאלות ותשובות:
- שדה: בינה מלאכותית
- תכנית: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ללכת לתוכנית ההסמכה)
- שיעור: מבוא (עבור לשיעור בנושא)
- נושא: מהי למידת מכונה (עבור לנושא קשור)