Хяналттай, хяналтгүй, бататгасан сургалт нь машин сургалтын салбарт гурван өөр арга юм. Арга тус бүр нь янз бүрийн төрлийн асуудлыг шийдвэрлэх, тодорхой зорилгод хүрэхийн тулд өөр өөр арга техник, алгоритмуудыг ашигладаг. Эдгээр аргуудын ялгааг судалж, тэдгээрийн шинж чанар, хэрэглээний талаар дэлгэрэнгүй тайлбар өгье.
Хяналттай сургалт нь алгоритм нь шошготой өгөгдлөөс суралцдаг машин сургалтын нэг төрөл юм. Шошгологдсон өгөгдөл нь холбогдох зөв гаралт эсвэл зорилтот утгатай хосолсон оролтын жишээнүүдээс бүрдэнэ. Хяналттай сургалтын зорилго нь шинэ, үл үзэгдэх орцуудын гаралтыг үнэн зөв урьдчилан таамаглах загварыг сургах явдал юм. Сургалтын алгоритм нь оролтын шинж чанар болон гаралтын шошго хоорондын хэв маяг, хамаарлыг гаргахын тулд шошготой өгөгдлийг ашигладаг. Дараа нь энэ мэдлэгийг нэгтгэн шинэ, шошгогүй өгөгдөл дээр таамаглал дэвшүүлдэг. Хяналттай сургалтыг ангилал, регресс гэх мэт ажлуудад ихэвчлэн ашигладаг.
Жишээлбэл, ангиллын асуудалд алгоритмыг өгөгдлийн цэг бүрийг тодорхой ангиар тэмдэглэсэн өгөгдлийн багц дээр сургадаг. Алгоритм нь шошготой жишээнүүдээс сурсан загварууд дээрээ үндэслэн шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийн цэгүүдийг урьдчилан тодорхойлсон ангиудын аль нэгэнд ангилж сурдаг. Регрессийн бодлогод алгоритм нь оролтын шинж чанарт тулгуурлан тасралтгүй тоон утгыг таамаглаж сурдаг.
Харин хяналтгүй сургалт нь шошгогүй өгөгдөлтэй холбоотой байдаг. Хяналтгүй сургалтын зорилго нь гаралтын шошгоны талаар урьдчилж мэдлэггүйгээр өгөгдөл доторх далд хэв маяг, бүтэц, харилцааг илрүүлэх явдал юм. Хяналттай суралцахаас ялгаатай нь хяналтгүй сургалтын алгоритмууд нь сургалтын үйл явцыг удирдан чиглүүлэх тодорхой зорилтот утгыг агуулдаггүй. Үүний оронд тэд өгөгдөл дэх утга учиртай дүрслэл эсвэл кластер хайхад анхаарлаа хандуулдаг. Хяналтгүй сургалтыг кластер хийх, хэмжээсийг багасгах, гажиг илрүүлэх зэрэг ажлуудад ихэвчлэн ашигладаг.
Кластер нь хараа хяналтгүй сургалтын түгээмэл хэрэглээ бөгөөд алгоритм нь ижил төстэй өгөгдлийг үндсэн шинж чанарт нь үндэслэн бүлэглэдэг. Жишээлбэл, харилцагчийн сегментчилэлд хяналтгүй сургалтын алгоритмыг ашиглан худалдан авалтын зан төлөв эсвэл хүн ам зүйн мэдээлэлд тулгуурлан тодорхой бүлгүүдийг харилцагчдыг тодорхойлох боломжтой.
Бэхжүүлэх сургалт нь агент нь хуримтлагдсан шагналын дохиог нэмэгдүүлэхийн тулд хүрээлэн буй орчинтой харилцаж сурдаг өөр загвар юм. Бататгах сургалтанд алгоритм нь арга хэмжээ авах, хүрээлэн буй орчны төлөв байдлыг ажиглах, шагнал, шийтгэлийн хэлбэрээр санал хүсэлтийг хүлээн авах замаар туршилт, алдааны процессоор суралцдаг. Зорилго нь урт хугацааны шагналыг хамгийн их байлгах оновчтой бодлого эсвэл цогц арга хэмжээг олох явдал юм. Бататгах сургалтыг тоглоом тоглох, робот техник, бие даасан систем гэх мэт даалгавруудад ихэвчлэн ашигладаг.
Жишээ нь, шатрын тоглоомд бататгах сургалтын төлөөлөгч өөр өөр нүүдлийг судалж, нүүдэл бүрийн үр дүнд үндэслэн шагнал эсвэл торгууль хүлээн авч, ялах боломжийг нэмэгдүүлэхийн тулд стратегиа тохируулснаар тоглож сурах боломжтой.
Хяналттай сургалт нь урьдчилан таамаглах даалгаврын загварыг сургахад шошготой өгөгдлийг ашигладаг, хяналтгүй сургалт нь шошгогүй өгөгдлийн хэв маяг, бүтцийг олж илрүүлдэг, бататгах сургалт нь шагналын дохиог нэмэгдүүлэхийн тулд хүрээлэн буй орчинтой харьцах замаар суралцдаг. Арга тус бүр өөрийн гэсэн давуу болон сул талуудтай бөгөөд өөр өөр төрлийн асуудал, хэрэглээнд тохиромжтой.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу
Илүү олон асуулт, хариулт:
- Талбар: Хиймэл оюун
- хөтөлбөр: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (гэрчилгээжүүлэх хөтөлбөрт очно уу)
- Хичээл: Оршил (холбогдох хичээл рүүгээ яв)
- сэдэв: Машины сургалт гэж юу вэ (холбогдох сэдэв рүү оч)