תהליך האימון של מודל למידת מכונה כולל חשיפתו לכמויות אדירות של נתונים כדי לאפשר לו ללמוד דפוסים ולקבל תחזיות או החלטות מבלי להיות מתוכנת באופן מפורש לכל תרחיש. במהלך שלב ההדרכה, מודל למידת המכונה עובר סדרה של איטרציות שבהן הוא מתאים את הפרמטרים הפנימיים שלו כדי למזער שגיאות ולשפר את הביצועים שלו במשימה הנתונה.
הפיקוח במהלך ההדרכה מתייחס לרמת ההתערבות האנושית הנדרשת להנחיית תהליך הלמידה של המודל. הצורך בפיקוח יכול להשתנות בהתאם לסוג האלגוריתם של למידת מכונה שבה נעשה שימוש, מורכבות המשימה ואיכות הנתונים המסופקים להדרכה.
בלמידה מפוקחת, שהיא סוג של למידת מכונה שבה המודל מאומן על נתונים מסומנים, פיקוח חיוני. נתונים מסומנים פירושם שכל נקודת נתוני קלט משודכת לפלט הנכון, מה שמאפשר למודל ללמוד את המיפוי בין הקלט והפלט. במהלך אימון בפיקוח, נדרשת השגחה אנושית כדי לספק את התוויות הנכונות לנתוני ההדרכה, להעריך את התחזיות של המודל ולהתאים את הפרמטרים של המודל על סמך משוב.
לדוגמה, במשימת זיהוי תמונה בפיקוח, אם המטרה היא לאמן מודל לסיווג תמונות של חתולים וכלבים, מפקח אנושי יצטרך לתייג כל תמונה כחתול או כלב. לאחר מכן, המודל ילמד מהדוגמאות המסומנות הללו כדי ליצור תחזיות על תמונות חדשות שלא נראו. המפקח יעריך את התחזיות של המודל ויספק משוב כדי לשפר את הדיוק שלו.
מצד שני, אלגוריתמי למידה ללא פיקוח אינם דורשים נתונים מסומנים להדרכה. אלגוריתמים אלו לומדים דפוסים ומבנים מנתוני הקלט ללא הדרכה מפורשת. למידה ללא פיקוח משמשת לעתים קרובות עבור משימות כגון קיבוץ, זיהוי חריגות והפחתת מימדים. בלמידה ללא השגחה, המכונה יכולה ללמוד באופן עצמאי ללא צורך בהשגחה אנושית במהלך האימון.
למידה מפוקחת למחצה היא גישה היברידית המשלבת אלמנטים של למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת כאחד. בגישה זו, המודל מאומן על שילוב של נתונים מסומנים ולא מסומנים. הנתונים המסומנים מספקים פיקוח מסוים כדי להנחות את תהליך הלמידה, בעוד שהנתונים הלא מסומנים מאפשרים למודל לגלות דפוסים ויחסים נוספים בנתונים.
למידת חיזוק היא פרדיגמה נוספת של למידת מכונה שבה סוכן לומד לקבל החלטות עוקבות על ידי אינטראקציה עם סביבה. בלימוד חיזוק, הסוכן מקבל משוב בצורה של תגמולים או עונשים על סמך פעולותיו. הסוכן לומד למקסם את התגמול המצטבר שלו לאורך זמן באמצעות ניסוי וטעייה. בעוד שלמידת חיזוק אינה דורשת השגחה מפורשת במובן המסורתי, ייתכן שיהיה צורך בפיקוח אנושי כדי לתכנן את מבנה התגמול, להגדיר את יעדי הלמידה או לכוונן את תהליך הלמידה.
הצורך בפיקוח במהלך אימון למידת מכונה תלוי בפרדיגמת הלמידה שבה נעשה שימוש, בזמינות הנתונים המסומנים ובמורכבות המשימה. למידה מפוקחת דורשת השגחה אנושית כדי לספק נתונים מסומנים ולהעריך את ביצועי המודל. למידה ללא פיקוח אינה מצריכה פיקוח, שכן המודל לומד באופן עצמאי מנתונים לא מסומנים. למידה מפוקחת למחצה משלבת אלמנטים של למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת כאחד, בעוד שלמידת תגבור כוללת למידה באמצעות אינטראקציה עם סביבה.
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?
- מהם הפרמטרים המרכזיים המשמשים באלגוריתמים מבוססי רשת עצבית?
- מה זה TensorBoard?
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)