למידה מפוקחת, ללא פיקוח ולמידת חיזוק הן שלוש גישות שונות בתחום למידת מכונה. כל גישה משתמשת בטכניקות ואלגוריתמים שונים כדי לטפל בסוגים שונים של בעיות ולהשיג יעדים ספציפיים. הבה נחקור את ההבחנות בין גישות אלה ונספק הסבר מקיף על המאפיינים והיישומים שלהן.
למידה מפוקחת היא סוג של למידת מכונה שבה האלגוריתם לומד מנתונים מסומנים. נתונים מסומנים מורכבים מדוגמאות קלט המשולבות עם הפלט הנכון או ערך היעד המתאים להם. המטרה של למידה מפוקחת היא להכשיר מודל שיכול לחזות במדויק את הפלט עבור תשומות חדשות, בלתי נראים. אלגוריתם הלמידה משתמש בנתונים המסומנים כדי להסיק תבניות ויחסים בין תכונות הקלט לבין תוויות הפלט. לאחר מכן הוא מכליל את הידע הזה כדי ליצור תחזיות על נתונים חדשים, ללא תווית. למידה מפוקחת משמשת בדרך כלל במשימות כמו סיווג ורגרסיה.
לדוגמה, בבעיית סיווג, האלגוריתם מאומן על מערך נתונים שבו כל נקודת נתונים מסומנת במחלקה מסוימת. האלגוריתם לומד לסווג נקודות נתונים חדשות שלא נראו לאחת מהמחלקות המוגדרות מראש על סמך הדפוסים שלמד מהדוגמאות המסומנות. בבעיית רגרסיה, האלגוריתם לומד לחזות ערך מספרי רציף על סמך תכונות הקלט.
למידה ללא פיקוח, לעומת זאת, עוסקת בנתונים לא מסומנים. המטרה של למידה ללא פיקוח היא לגלות דפוסים, מבנים או קשרים נסתרים בתוך הנתונים ללא כל ידע מוקדם על תוויות הפלט. בניגוד ללמידה מפוקחת, לאלגוריתמי למידה ללא פיקוח אין ערכי יעד מפורשים שינחו את תהליך הלמידה. במקום זאת, הם מתמקדים במציאת ייצוגים או אשכולות משמעותיים בנתונים. למידה ללא פיקוח משמשת בדרך כלל במשימות כגון קיבוץ, הפחתת מימד וזיהוי אנומליות.
Clustering הוא יישום פופולרי של למידה ללא פיקוח, שבו האלגוריתם מקבץ נקודות נתונים דומות על סמך התכונות הפנימיות שלהן. לדוגמה, בפילוח לקוחות, ניתן להשתמש באלגוריתם למידה ללא פיקוח כדי לזהות קבוצות שונות של לקוחות על סמך התנהגות הרכישה או מידע דמוגרפי שלהם.
למידת חיזוק היא פרדיגמה אחרת שבה סוכן לומד ליצור אינטראקציה עם סביבה כדי למקסם אות תגמול מצטבר. בלימוד חיזוק, האלגוריתם לומד באמצעות תהליך ניסוי וטעייה על ידי נקיטת פעולות, התבוננות במצב הסביבה וקבלת משוב בצורה של תגמולים או עונשים. המטרה היא למצוא מדיניות או מערך פעולות אופטימלי הממקסמים את התגמול לטווח הארוך. למידת חיזוק משמשת בדרך כלל במשימות כמו משחק, רובוטיקה ומערכות אוטונומיות.
לדוגמה, במשחק השחמט, סוכן למידת חיזוק יכול ללמוד לשחק על ידי חקירת מהלכים שונים, קבלת פרסים או עונשים על סמך התוצאה של כל מהלך, והתאמת האסטרטגיה שלו כדי למקסם את סיכויי הזכייה.
למידה מפוקחת משתמשת בנתונים מסומנים כדי להכשיר מודל למשימות חיזוי, למידה ללא פיקוח מגלה דפוסים ומבנים בנתונים לא מתויגים, ולמידת חיזוק לומדת באמצעות אינטראקציה עם סביבה כדי למקסם אות תגמול. לכל גישה חוזקות וחולשות משלה והיא מתאימה לסוגים שונים של בעיות ויישומים.
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)