Ang supervised, unsupervised, at reinforcement learning ay tatlong natatanging diskarte sa larangan ng machine learning. Ang bawat diskarte ay gumagamit ng iba't ibang mga diskarte at algorithm upang matugunan ang iba't ibang uri ng mga problema at makamit ang mga tiyak na layunin. Tuklasin natin ang mga pagkakaiba sa pagitan ng mga diskarteng ito at magbigay ng komprehensibong paliwanag ng kanilang mga katangian at aplikasyon.
Ang pinangangasiwaang pag-aaral ay isang uri ng machine learning kung saan natututo ang algorithm mula sa may label na data. Binubuo ang may label na data ng mga halimbawa ng input na ipinares sa kanilang katumbas na tamang output o target na halaga. Ang layunin ng pinangangasiwaang pag-aaral ay upang sanayin ang isang modelo na tumpak na mahulaan ang output para sa mga bago, hindi nakikitang mga input. Ginagamit ng algorithm ng pag-aaral ang may label na data upang maghinuha ng mga pattern at ugnayan sa pagitan ng mga feature ng input at ng mga label ng output. Pagkatapos ay ginagawang pangkalahatan ang kaalamang ito upang makagawa ng mga hula sa bago, walang label na data. Ang pinangangasiwaang pag-aaral ay karaniwang ginagamit sa mga gawain tulad ng pag-uuri at regression.
Halimbawa, sa isang problema sa pag-uuri, ang algorithm ay sinanay sa isang dataset kung saan ang bawat punto ng data ay may label na may partikular na klase. Natututo ang algorithm na uriin ang bago, hindi nakikitang mga punto ng data sa isa sa mga paunang natukoy na klase batay sa mga pattern na natutunan nito mula sa mga may label na halimbawa. Sa isang problema sa regression, natututo ang algorithm na hulaan ang isang tuluy-tuloy na numerical value batay sa mga feature ng input.
Ang unsupervised learning, sa kabilang banda, ay tumatalakay sa walang label na data. Ang layunin ng hindi pinangangasiwaang pag-aaral ay upang matuklasan ang mga nakatagong pattern, istruktura, o relasyon sa loob ng data nang walang anumang paunang kaalaman sa mga label ng output. Hindi tulad ng pinangangasiwaang pag-aaral, ang mga unsupervised learning na algorithm ay walang tahasang target na mga halaga upang gabayan ang proseso ng pag-aaral. Sa halip, nakatuon sila sa paghahanap ng mga makabuluhang representasyon o cluster sa data. Karaniwang ginagamit ang unsupervised learning sa mga gawain gaya ng clustering, dimensionality reduction, at anomaly detection.
Ang clustering ay isang tanyag na aplikasyon ng hindi pinangangasiwaang pag-aaral, kung saan pinagsama-sama ng algorithm ang magkakatulad na mga punto ng data batay sa kanilang mga intrinsic na katangian. Halimbawa, sa pagse-segment ng customer, maaaring gamitin ang isang unsupervised learning algorithm para matukoy ang mga natatanging grupo ng mga customer batay sa kanilang gawi sa pagbili o demograpikong impormasyon.
Ang reinforcement learning ay ibang paradigm kung saan natututo ang isang ahente na makipag-ugnayan sa isang kapaligiran para ma-maximize ang isang pinagsama-samang signal ng reward. Sa reinforcement learning, natututo ang algorithm sa pamamagitan ng trial-and-error na proseso sa pamamagitan ng pagsasagawa ng mga aksyon, pagmamasid sa kalagayan ng kapaligiran, at pagtanggap ng feedback sa anyo ng mga reward o parusa. Ang layunin ay makahanap ng pinakamainam na patakaran o hanay ng mga aksyon na nagpapalaki sa pangmatagalang reward. Ang reinforcement learning ay karaniwang ginagamit sa mga gawain tulad ng paglalaro, robotics, at autonomous system.
Halimbawa, sa laro ng chess, ang isang reinforcement learning agent ay maaaring matutong maglaro sa pamamagitan ng paggalugad ng iba't ibang galaw, pagtanggap ng mga reward o mga parusa batay sa kinalabasan ng bawat galaw, at pagsasaayos ng diskarte nito upang mapakinabangan ang mga pagkakataong manalo.
Gumagamit ang pinangangasiwaang pag-aaral ng may label na data para sanayin ang isang modelo para sa mga gawain sa paghula, ang hindi pinangangasiwaang pag-aaral ay nakatuklas ng mga pattern at istruktura sa walang label na data, at ang reinforcement na pag-aaral ay natututo sa pamamagitan ng pakikipag-ugnayan sa isang kapaligiran para ma-maximize ang isang reward signal. Ang bawat diskarte ay may sariling lakas at kahinaan at angkop para sa iba't ibang uri ng mga problema at aplikasyon.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning