Τύποι μηχανικής μάθησης: Εποπτευόμενη μάθηση χωρίς επίβλεψη

types machine learning

Αυτό το σεμινάριο εξηγεί τους τύπους της μηχανικής μάθησης, δηλαδή εποπτευόμενη, χωρίς επίβλεψη, ενίσχυση και ημι-εποπτευόμενη μάθηση με απλά παραδείγματα. Θα μάθετε επίσης τις διαφορές μεταξύ της εποπτευόμενης Vs μη εποπτευόμενης μάθησης:

Στο Προηγούμενο σεμινάριο , έχουμε μάθει για τη Μηχανική Εκμάθηση, τη λειτουργία της και τις εφαρμογές της. Έχουμε επίσης δει μια σύγκριση της Μηχανικής Μάθησης έναντι της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Η Μηχανική Μάθηση είναι ένας τομέας της επιστήμης που ασχολείται με τα προγράμματα υπολογιστών που μαθαίνουν μέσω εμπειρίας και προβλέπουν το αποτέλεσμα.

Το κύριο χαρακτηριστικό του ML είναι η εκμάθηση από την εμπειρία. Η εκμάθηση συμβαίνει όταν το σύστημα που τροφοδοτείται με εκπαιδευτικά δεδομένα εισόδου κάνει αλλαγές στις παραμέτρους του και προσαρμόζεται για να δώσει την επιθυμητή έξοδο. Η έξοδος είναι η τιμή-στόχος που ορίζεται στα δεδομένα εκπαίδευσης.

=> Διαβάστε ολόκληρη τη σειρά εκπαίδευσης μηχανικής εκμάθησης

Τι θα μάθετε:

• Τύποι μηχανικής μάθησης
  • # 1) Εποπτευόμενη μάθηση
    • Παράδειγμα εποπτευόμενης μάθησης
    • Τύποι αλγορίθμων εποπτευόμενης μάθησης
  • # 2) Μη επιτηρούμενη μάθηση
    • Παράδειγμα μη εποπτευόμενης μάθησης
    • Τύποι μη επιτηρούμενων αλγορίθμων
  • # 3) Μάθηση Ενίσχυσης
    • Παράδειγμα εκμάθησης ενίσχυσης
• Παράδειγμα πραγματικής ζωής εποπτευόμενης και μη εποπτευόμενης μάθησης
• Διαφορά μεταξύ εποπτευόμενης εναντίον μη εποπτευόμενης μάθησης
• Ημι-εποπτευόμενη μάθηση
• συμπέρασμα
  • Συνιστώμενη ανάγνωση

Τύποι μηχανικής μάθησης

Τα προγράμματα Machine Learning ταξινομούνται σε 3 τύπους όπως φαίνεται παρακάτω.

• Εποπτεύεται
• Χωρίς επίβλεψη
• Μάθηση Ενίσχυσης

Ας καταλάβουμε κάθε ένα από αυτά λεπτομερώς !!

# 1) Εποπτευόμενη μάθηση

Η εποπτευόμενη μάθηση συμβαίνει παρουσία ενός επόπτη, όπως η μάθηση που εκτελείται από ένα μικρό παιδί με τη βοήθεια του δασκάλου του. Καθώς ένα παιδί εκπαιδεύεται να αναγνωρίζει φρούτα, χρώματα, αριθμούς υπό την επίβλεψη ενός δασκάλου, αυτή η μέθοδος είναι εποπτευόμενη μάθηση.

Σε αυτήν τη μέθοδο, κάθε βήμα του παιδιού ελέγχεται από τον δάσκαλο και το παιδί μαθαίνει από την έξοδο που πρέπει να παράγει.

Πώς λειτουργεί η εποπτευόμενη μάθηση;

Στον εποπτευόμενο αλγόριθμο ML, η έξοδος είναι ήδη γνωστή. Υπάρχει αντιστοίχιση εισόδου με την έξοδο. Ως εκ τούτου, για να δημιουργήσει ένα μοντέλο, το μηχάνημα τροφοδοτείται με πολλά εκπαιδευτικά δεδομένα εισόδου (με γνωστή είσοδο και αντίστοιχη έξοδο).

Τα δεδομένα εκπαίδευσης βοηθούν στην επίτευξη ενός επιπέδου ακρίβειας για το δημιουργημένο μοντέλο δεδομένων. Το ενσωματωμένο μοντέλο είναι τώρα έτοιμο να τροφοδοτηθεί με νέα δεδομένα εισόδου και να προβλέψει τα αποτελέσματα.

Τι είναι ένα σύνολο δεδομένων με ετικέτα;

Το σύνολο δεδομένων με έξοδο γνωστό για μια δεδομένη είσοδο ονομάζεται σύνολο δεδομένων με ετικέτα. Για παράδειγμα, μια εικόνα των φρούτων μαζί με το όνομα του φρούτου είναι γνωστή. Έτσι, όταν εμφανίζεται μια νέα εικόνα φρούτων, συγκρίνεται με το σετ προπόνησης για να προβλέψει την απάντηση.

Η εποπτευόμενη μάθηση είναι ένας μηχανισμός γρήγορης μάθησης με υψηλή ακρίβεια. Τα εποπτευόμενα μαθησιακά προβλήματα περιλαμβάνουν παλινδρόμηση και ταξινόμηση.

Μερικοί από τους εποπτευόμενους αλγόριθμους μάθησης είναι:

• Δέντρα Απόφασης,
• K-Κοντινότερος γείτονας,
• Γραμμικής παλινδρόμησης,
• Υποστήριξη φορέα μηχάνημα και
• Νευρωνικά δίκτυα.

Παράδειγμα εποπτευόμενης μάθησης

• Στο πρώτο βήμα, ένα σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης τροφοδοτείται στον αλγόριθμο μηχανικής μάθησης.
• Με το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης, το μηχάνημα προσαρμόζεται, κάνοντας αλλαγές στις παραμέτρους για τη δημιουργία ενός λογικού μοντέλου.

φάση του κύκλου ζωής ανάπτυξης λογισμικού

• Το ενσωματωμένο μοντέλο χρησιμοποιείται στη συνέχεια για ένα νέο σύνολο δεδομένων για την πρόβλεψη του αποτελέσματος.

Τύποι αλγορίθμων εποπτευόμενης μάθησης

• Ταξινόμηση: Σε αυτούς τους τύπους προβλημάτων, προβλέπουμε την απάντηση ως συγκεκριμένες κατηγορίες, όπως «ναι» ή «όχι». Όταν υπάρχουν μόνο 2 τάξεις, τότε ονομάζεται δυαδική ταξινόμηση. Για περισσότερες από 2 τιμές κατηγορίας, ονομάζεται Ταξινόμηση πολλαπλών κατηγοριών. Οι προβλεπόμενες τιμές απόκρισης είναι διακριτές τιμές. Για παράδειγμα, Είναι η εικόνα του ήλιου ή του φεγγαριού; Ο αλγόριθμος ταξινόμησης διαχωρίζει τα δεδομένα σε κατηγορίες.
• Οπισθοδρόμηση: Τα προβλήματα παλινδρόμησης προβλέπουν την απόκριση ως συνεχείς τιμές, όπως η πρόβλεψη μιας τιμής που κυμαίνεται από-άπειρο έως άπειρο. Μπορεί να πάρει πολλές τιμές. Για παράδειγμα, ο αλγόριθμος γραμμικής παλινδρόμησης που εφαρμόζεται, προβλέπει το κόστος του σπιτιού με βάση πολλές παραμέτρους όπως η τοποθεσία, το κοντινό αεροδρόμιο, το μέγεθος του σπιτιού κ.λπ.

# 2) Μη επιτηρούμενη μάθηση

Η μη επιτηρούμενη μάθηση συμβαίνει χωρίς τη βοήθεια ενός επόπτη, όπως ένα ψάρι μαθαίνει να κολυμπά από μόνη της. Είναι μια ανεξάρτητη διαδικασία μάθησης.

Σε αυτό το μοντέλο, καθώς δεν υπάρχει αντιστοιχισμένη έξοδος με την είσοδο, οι τιμές στόχου είναι άγνωστες / μη επισημασμένες. Το σύστημα πρέπει να μάθει από μόνο του από την εισαγωγή δεδομένων σε αυτό και να εντοπίσει τα κρυμμένα μοτίβα.

Τι είναι το σύνολο δεδομένων χωρίς ετικέτα;

Ένα σύνολο δεδομένων με άγνωστες τιμές εξόδου για όλες τις τιμές εισόδου ονομάζεται σύνολο δεδομένων χωρίς ετικέτα.

Πώς λειτουργεί η μη επιτηρούμενη μάθηση;

Δεδομένου ότι δεν υπάρχουν γνωστές τιμές εξόδου που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία ενός λογικού μοντέλου μεταξύ της εισόδου και της εξόδου, ορισμένες τεχνικές χρησιμοποιούνται για την εξόρυξη κανόνων δεδομένων, μοτίβων και ομάδων δεδομένων με παρόμοιους τύπους. Αυτές οι ομάδες βοηθούν τους τελικούς χρήστες να κατανοήσουν καλύτερα τα δεδομένα καθώς και να βρουν ένα σημαντικό αποτέλεσμα.

Οι εισροές τροφοδοσίας δεν έχουν τη μορφή μιας σωστής δομής όπως τα δεδομένα εκπαίδευσης (στην εποπτευόμενη μάθηση). Μπορεί να περιέχει outliers, θορυβώδη δεδομένα, κ.λπ. Αυτές οι είσοδοι τροφοδοτούνται μαζί στο σύστημα. Κατά την εκπαίδευση του μοντέλου, οι είσοδοι οργανώνονται για να σχηματίσουν συστάδες.

Οι αλγόριθμοι μάθησης χωρίς επίβλεψη περιλαμβάνουν Αλγόριθμους Συγκεντρώσεων και Συνεργασίας όπως:

• Εκ των προτέρων,
• K-σημαίνει ομαδοποίηση και άλλοι αλγόριθμοι εξόρυξης κανόνων συσχέτισης.

Όταν τροφοδοτούνται νέα δεδομένα στο μοντέλο, θα προβλέψει το αποτέλεσμα ως ετικέτα κλάσης στην οποία ανήκει η εισαγωγή. Εάν η ετικέτα τάξης δεν υπάρχει, τότε θα δημιουργηθεί μια νέα τάξη.

Κατά τη διάρκεια της διαδικασίας ανακάλυψης μοτίβων στα δεδομένα, το μοντέλο προσαρμόζει τις παραμέτρους του από μόνο του και ως εκ τούτου ονομάζεται επίσης αυτο-οργάνωση. Οι συστάδες θα σχηματιστούν ανακαλύπτοντας τις ομοιότητες μεταξύ των εισόδων.

Για παράδειγμα, ενώ αγοράζετε προϊόντα στο διαδίκτυο, εάν το βούτυρο είναι τοποθετημένο στο καλάθι, τότε προτείνει την αγορά ψωμιού, τυριού κ.λπ. Το μη εποπτευόμενο μοντέλο εξετάζει τα σημεία δεδομένων και προβλέπει τα άλλα χαρακτηριστικά που σχετίζονται με το προϊόν.

Παράδειγμα μη εποπτευόμενης μάθησης

Τύποι μη επιτηρούμενων αλγορίθμων

• Αλγόριθμος ομαδοποίησης : Οι μέθοδοι εύρεσης των ομοιοτήτων μεταξύ στοιχείων δεδομένων όπως το ίδιο σχήμα, μέγεθος, χρώμα, τιμή κ.λπ. και η ομαδοποίησή τους για να σχηματίσουν ένα σύμπλεγμα είναι η ανάλυση συμπλέγματος.
• Ανίχνευση Outlier : Σε αυτήν τη μέθοδο, το σύνολο δεδομένων είναι η αναζήτηση για κάθε είδους ανισότητες και ανωμαλίες στα δεδομένα. Για παράδειγμα, μια συναλλαγή υψηλής αξίας στην πιστωτική κάρτα ανιχνεύεται από το σύστημα για τον εντοπισμό απάτης.
• Εξόρυξη κανόνα σύνδεσης : Σε αυτόν τον τύπο εξόρυξης, ανακαλύπτει τις πιο συχνά εμφανιζόμενες ομάδες στοιχείων ή συσχετίσεις μεταξύ στοιχείων. Σύλλογοι όπως «προϊόντα που αγοράζονται συχνά μαζί» κ.λπ.
• Αυτόματοι κωδικοποιητές: Η είσοδος συμπιέζεται σε κωδικοποιημένη μορφή και αναδημιουργείται για να αφαιρεί θορυβώδη δεδομένα. Αυτή η τεχνική χρησιμοποιείται για τη βελτίωση της ποιότητας εικόνας και βίντεο.

# 3) Μάθηση Ενίσχυσης

Σε αυτόν τον τύπο εκμάθησης, ο αλγόριθμος μαθαίνει με μηχανισμό ανατροφοδότησης και προηγούμενες εμπειρίες. Είναι πάντα επιθυμητό να λαμβάνεται κάθε βήμα στον αλγόριθμο για την επίτευξη ενός στόχου.

Έτσι, όποτε πρόκειται να γίνει το επόμενο βήμα, λαμβάνει τα σχόλια από το προηγούμενο βήμα, μαζί με την εκμάθηση από την εμπειρία για να προβλέψει ποιο θα μπορούσε να είναι το επόμενο καλύτερο βήμα. Αυτή η διαδικασία ονομάζεται επίσης διαδικασία δοκιμής και σφάλματος για την επίτευξη του στόχου.

Η ενίσχυση της μάθησης είναι μια μακροπρόθεσμη επαναληπτική διαδικασία. Όσο μεγαλύτερος είναι ο αριθμός των ανατροφοδοτήσεων, τόσο πιο ακριβές γίνεται το σύστημα. Η βασική μάθηση ενίσχυσης ονομάζεται επίσης διαδικασία απόφασης Markov.

Παράδειγμα εκμάθησης ενίσχυσης

Παράδειγμα εκμάθησης ενίσχυσης είναι τα βιντεοπαιχνίδια, όπου οι παίκτες ολοκληρώνουν ορισμένα επίπεδα ενός παιχνιδιού και κερδίζουν πόντους ανταμοιβής. Το παιχνίδι παρέχει ανατροφοδότηση στον παίκτη μέσω κινήσεων μπόνους για τη βελτίωση της απόδοσής του.

Το Reinforcement Learning χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση ρομπότ, αυτοκινούμενων αυτοκινήτων, αυτόματης διαχείρισης αποθεμάτων κ.λπ.

Μερικοί δημοφιλείς αλγόριθμοι του Reinforcement Learning περιλαμβάνουν:

• Q-Μάθηση,
• Deep Adversarial Networks
• Χρονική διαφορά

Το παρακάτω σχήμα περιγράφει τον μηχανισμό ανατροφοδότησης του Reinforcement Learning.

1. Η είσοδος παρατηρείται από τον παράγοντα που είναι το στοιχείο AI.
2. Αυτός ο παράγοντας τεχνητής νοημοσύνης δρα στο περιβάλλον σύμφωνα με την απόφαση που έχει ληφθεί.
3. Η απόκριση του περιβάλλοντος αποστέλλεται στο AI με τη μορφή ανταμοιβής ως ανατροφοδότησης.
4. Η κατάσταση και η ενέργεια που εκτελείται στο περιβάλλον αποθηκεύονται επίσης.

(εικόνα πηγή )

Παράδειγμα πραγματικής ζωής εποπτευόμενης και μη εποπτευόμενης μάθησης

Για εποπτευόμενη μάθηση:

# 1) Ας πάρουμε ένα παράδειγμα καλαθιού λαχανικών με κρεμμύδι, καρότο, ραπανάκι, ντομάτα κ.λπ. και μπορούμε να τα τακτοποιήσουμε με τη μορφή ομάδων.

#δύο) Δημιουργούμε έναν πίνακα δεδομένων εκπαίδευσης για να κατανοήσουμε την εποπτευόμενη μάθηση.

Ο πίνακας δεδομένων εκπαίδευσης χαρακτηρίζει τα λαχανικά με βάση:

• Σχήμα
• Χρώμα
• Μέγεθος

Όταν αυτός ο πίνακας δεδομένων εκπαίδευσης τροφοδοτείται στο μηχάνημα, θα δημιουργήσει ένα λογικό μοντέλο χρησιμοποιώντας το σχήμα, το χρώμα, το μέγεθος του λαχανικού κ.λπ., για να προβλέψει το αποτέλεσμα (λαχανικό).

Καθώς τροφοδοτείται μια νέα είσοδος σε αυτό το μοντέλο, ο αλγόριθμος θα αναλύσει τις παραμέτρους και θα εξάγει το όνομα του φρούτου.

Για μη επιτηρούμενη μάθηση:

Στη μη εποπτευόμενη μάθηση, δημιουργεί ομάδες ή ομάδες βάσει χαρακτηριστικών. Στο παραπάνω σύνολο δεδομένων δείγματος, η παράμετρος του λαχανικού είναι:

# 1) Σχήμα

Τα λαχανικά ομαδοποιούνται με βάση το σχήμα.

• Στρογγυλό: Κρεμμύδι και ντομάτα.
• Κυλινδρικός: Ραπανάκι και καρότο.

Πάρτε μια άλλη παράμετρο, όπως το μέγεθος.

# 2) Μέγεθος

Τα λαχανικά ομαδοποιούνται με βάση το μέγεθος και το σχήμα:

• Μεσαίο μέγεθος και στρογγυλό σχήμα: Ντομάτα
• Μεγάλο μέγεθος και στρογγυλό σχήμα: Κρεμμύδι

Στην μη εποπτευόμενη μάθηση, δεν έχουμε σύνολο δεδομένων κατάρτισης και μεταβλητή αποτελεσμάτων, ενώ στην εποπτευόμενη μάθηση, τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι γνωστά και χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση του αλγορίθμου.

Διαφορά μεταξύ εποπτευόμενης εναντίον μη εποπτευόμενης μάθησης

Ημι-εποπτευόμενη μάθηση

Η ημι-εποπτευόμενη προσέγγιση μάθησης λαμβάνει τόσο την επισήμανση όσο και την επισήμανση των δεδομένων κατάρτισης. Αυτός ο τύπος μάθησης είναι χρήσιμος όταν είναι δύσκολο να εξαγάγετε χρήσιμα χαρακτηριστικά από δεδομένα χωρίς ετικέτα (εποπτευόμενη προσέγγιση) και οι ειδικοί δεδομένων δυσκολεύονται να επισημάνουν τα δεδομένα εισαγωγής (μη εποπτευόμενη προσέγγιση).

Μόνο μια μικρή ποσότητα δεδομένων με ετικέτα σε αυτούς τους αλγόριθμους μπορεί να οδηγήσει στην ακρίβεια του μοντέλου.

Παραδείγματα της ημι-εποπτευόμενης μάθησης περιλαμβάνουν αξονικές τομογραφίες και μαγνητικές τομογραφίες όπου ένας ειδικός ιατρός μπορεί να επισημάνει μερικά σημεία στις σαρώσεις για οποιαδήποτε ασθένεια, ενώ είναι δύσκολο να επισημανθούν όλες οι σαρώσεις.

συμπέρασμα

Οι εργασίες μηχανικής εκμάθησης ταξινομούνται ευρέως σε εργασίες εποπτευόμενης, μη εποπτευόμενης, ημι-εποπτευόμενης και ενισχυτικής μάθησης.

Η εποπτευόμενη μάθηση μαθαίνει με τη βοήθεια επισημασμένων δεδομένων. Οι αλγόριθμοι ML τροφοδοτούνται με ένα σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης στο οποίο για κάθε δεδομένα εισόδου είναι γνωστή η έξοδος, για την πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων.

Αυτό το μοντέλο είναι πολύ ακριβές και γρήγορο, αλλά απαιτεί υψηλή τεχνογνωσία και χρόνο για την κατασκευή. Επίσης, αυτά τα μοντέλα απαιτούν ανοικοδόμηση εάν αλλάξουν τα δεδομένα. Τα καθήκοντα ML όπως η παλινδρόμηση και η ταξινόμηση εκτελούνται υπό ένα εποπτευόμενο μαθησιακό περιβάλλον.

δωρεάν μετατροπέας βίντεο για μεγάλα αρχεία

Η μη επιτηρούμενη μάθηση πραγματοποιείται χωρίς τη βοήθεια ενός επόπτη. Τα δεδομένα εισόδου που τροφοδοτούνται στους αλγόριθμους ML δεν φέρουν σήμανση, δηλαδή για κάθε είσοδο δεν είναι γνωστή η έξοδος. Ο αλγόριθμος από μόνος του ανακαλύπτει τις τάσεις και το μοτίβο στα δεδομένα εισαγωγής και δημιουργεί μια σχέση μεταξύ των διαφορετικών χαρακτηριστικών της εισόδου.

Αυτός ο τύπος μάθησης είναι χρήσιμος για την εύρεση προτύπων στα δεδομένα, τη δημιουργία ομάδων δεδομένων και την ανάλυση σε πραγματικό χρόνο. Εργασίες όπως ομαδοποίηση, αλγόριθμοι KNN, κ.λπ., υπόκεινται σε μη εποπτευόμενη μάθηση.

Ημι-εποπτευόμενη εκμάθηση καθιστά το πλεονέκτημα τόσο των εποπτευόμενων όσο και των μη εποπτευόμενων αλγορίθμων, προβλέποντας τα αποτελέσματα χρησιμοποιώντας δεδομένα με ετικέτα και χωρίς σήμανση. Η εκμάθηση ενίσχυσης είναι ένας τύπος μηχανισμού ανατροφοδότησης όπου ο μηχανισμός μαθαίνει από συνεχή ανατροφοδότηση από το περιβάλλον για να επιτύχει τον στόχο του.

Σε αυτόν τον τύπο μάθησης, οι πράκτορες AI εκτελούν κάποιες ενέργειες στα δεδομένα και το περιβάλλον δίνει μια ανταμοιβή. Η εκμάθηση ενίσχυσης χρησιμοποιείται από παιχνίδια για πολλούς παίκτες για παιδιά, αυτοκίνητα που οδηγούν κλπ.

Μείνετε συντονισμένοι στο επερχόμενο σεμινάριό μας για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τη Μηχανική Εκμάθηση και το Τεχνητό Νευρωνικό Δίκτυο!

=> Επισκεφθείτε εδώ για τη σειρά αποκλειστικής μηχανικής εκμάθησης

Συνιστώμενη ανάγνωση

• Data Mining Vs Machine Learning Vs Artificial Intelligence Vs Deep Learning
• 11 πιο δημοφιλή εργαλεία λογισμικού μηχανικής εκμάθησης το 2021
• Εκμάθηση μηχανικής εκμάθησης: Εισαγωγή στο ML και τις εφαρμογές του
• Τύποι δεδομένων Python
• Τύποι δεδομένων C ++
• Τύποι κινδύνων σε έργα λογισμικού
• Τύποι δοκιμών μετεγκατάστασης: Με σενάρια δοκιμής για κάθε τύπο
• 15 Καλύτερα Συστήματα Διαχείρισης Μάθησης (LMS της Χρονιάς 2021)