訓練機器學習模型的過程涉及將其暴露於大量數據,使其能夠學習模式並做出預測或決策,而無需針對每個場景進行明確編程。在訓練階段,機器學習模型會經歷一系列迭代,調整其內部參數以最大限度地減少錯誤並提高其在給定任務上的表現。
訓練期間的監督是指指導模型學習過程所需的人為介入程度。監督的需求可能會有所不同,具體取決於所使用的機器學習演算法的類型、任務的複雜性以及為訓練提供的資料的品質。
在監督式學習(一種機器學習)中,模型是根據標記資料進行訓練的,監督至關重要。標記資料意味著每個輸入資料點都與正確的輸出配對,使模型能夠學習輸入和輸出之間的映射。在監督訓練過程中,需要人工監督為訓練資料提供正確的標籤,評估模型的預測,並根據回饋調整模型的參數。
例如,在監督圖像辨識任務中,如果目標是訓練模型對貓和狗的圖像進行分類,則人類監督者需要將每個圖像標記為貓或狗。然後,該模型將從這些標記的範例中學習,以對新的、未見過的圖像進行預測。主管將評估模型的預測並提供回饋以提高其準確性。
另一方面,無監督學習演算法不需要標記資料進行訓練。這些演算法在沒有明確指導的情況下從輸入資料中學習模式和結構。無監督學習通常用於聚類、異常檢測和降維等任務。在無監督學習中,機器可以在訓練過程中獨立學習,不需要人類監督。
半監督學習是一種混合方法,結合了監督學習和無監督學習的元素。在這種方法中,模型是根據標記和未標記資料的組合進行訓練的。標記資料提供一些監督來指導學習過程,而未標記資料允許模型發現資料中的其他模式和關係。
強化學習是機器學習的另一個範例,其中代理人透過與環境互動來學習做出順序決策。在強化學習中,代理人會根據其行為接收獎勵或懲罰形式的回饋。隨著時間的推移,代理人透過反覆試驗學習來最大化其累積獎勵。雖然強化學習不需要傳統意義上的明確監督,但可能需要人工監督來設計獎勵結構、設定學習目標或微調學習過程。
機器學習訓練期間的監督需求取決於所使用的學習範式、標記資料的可用性以及任務的複雜性。監督學習需要人類監督來提供標記數據並評估模型的性能。無監督學習不需要監督,因為模型獨立於未標記的資料進行學習。半監督學習結合了監督學習和無監督學習的元素,而強化學習則涉及透過與環境互動進行學習。
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