Q:
เพราะเหตุใดการเรียนแบบกึ่งผู้สอนจึงเป็นรูปแบบที่มีประโยชน์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง?
A:การเรียนรู้แบบกึ่งดูแลเป็นส่วนสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องจักรและกระบวนการเรียนรู้เชิงลึกเพราะมันเป็นการขยายและเพิ่มความสามารถของระบบการเรียนรู้ของเครื่องด้วยวิธีการที่สำคัญ
ครั้งแรกในอุตสาหกรรมการเรียนรู้ของเครื่องตั้งไข่วันนี้ทั้งสองรุ่นได้เกิดขึ้นสำหรับการฝึกอบรมคอมพิวเตอร์: สิ่งเหล่านี้เรียกว่าการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและไม่มีการดูแล พวกเขามีพื้นฐานที่แตกต่างกันในการเรียนรู้ภายใต้การดูแลที่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่ออนุมานผลลัพธ์และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเกี่ยวข้องกับการคาดการณ์จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับผ่านการตรวจสอบคุณสมบัติของแต่ละวัตถุ
| ดาวน์โหลดฟรี: การเรียนรู้ของเครื่องและเหตุผลที่สำคัญ |
ผู้เชี่ยวชาญอธิบายสิ่งนี้โดยใช้ตัวอย่างที่แตกต่างกันมากมาย: ไม่ว่าวัตถุในชุดการฝึกอบรมจะเป็นผลไม้หรือรูปร่างสีหรือบัญชีลูกค้าสามัญในการเรียนรู้ภายใต้การดูแลก็คือเทคโนโลยีเริ่มรู้ว่าวัตถุเหล่านั้นคืออะไร . ในทางตรงกันข้ามการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลเทคโนโลยีจะพิจารณารายการที่ไม่เป็นที่กำหนดและจำแนกพวกมันตามเกณฑ์การใช้งานของตัวเอง บางครั้งสิ่งนี้เรียกว่า "การเรียนรู้ด้วยตนเอง"
นี่คือยูทิลิตี้หลักของการเรียนรู้แบบกึ่งกำกับ: มันรวมการใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับเพื่อรับ "วิธีที่ดีที่สุดของทั้งสอง"
การเรียนรู้ภายใต้การดูแลจะช่วยให้เทคโนโลยีมีทิศทางที่มากขึ้น แต่อาจมีค่าใช้จ่ายสูงใช้แรงงานมากเบื่อหน่ายและต้องใช้ความพยายามมากขึ้น การเรียนรู้ที่ไม่ได้สำรองไว้นั้นเป็น "อัตโนมัติ" มากกว่า แต่ผลลัพธ์อาจมีความแม่นยำน้อยกว่ามาก
ดังนั้นในการใช้ชุดข้อมูลที่ติดฉลาก (มักจะเป็นชุดเล็กในโครงร่างที่ยิ่งใหญ่ของสิ่งต่าง ๆ ) วิธีการเรียนรู้แบบกึ่งภายใต้การดูแลอย่างมีประสิทธิภาพ "primes" ระบบการจำแนกที่ดีขึ้น ตัวอย่างเช่นสมมติว่าระบบการเรียนรู้ของเครื่องกำลังพยายามระบุ 100 รายการตามเกณฑ์ไบนารี่ (สีดำกับสีขาว) มันจะมีประโยชน์มากเพียงแค่มีอินสแตนซ์ที่มีป้ายกำกับของแต่ละรายการ (หนึ่งสีขาวหนึ่งสีดำ) จากนั้นจัดกลุ่มรายการ "สีเทา" ที่เหลือตามเกณฑ์ที่ดีที่สุด แม้ว่าทันทีที่รายการทั้งสองมีการระบุว่าการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแลจะกลายเป็นการเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแล
ในการควบคุมการเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแลวิศวกรจะพิจารณาขอบเขตการตัดสินใจอย่างใกล้ชิดซึ่งมีอิทธิพลต่อระบบการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจำแนกผลลัพธ์ที่มีป้ายกำกับหนึ่งรายการหรืออื่น ๆ เมื่อประเมินข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ พวกเขาจะคิดเกี่ยวกับวิธีการใช้การเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแลที่ดีที่สุดในการดำเนินการใด ๆ : ตัวอย่างเช่นอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบกึ่งภายใต้การดูแลสามารถ "ล้อมรอบ" อัลกอริทึม unsup ที่มีอยู่สำหรับ
การเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแลเป็นปรากฎการณ์ว่าจะผลักดันขอบเขตการเรียนรู้ของเครื่องจักรไปข้างหน้าเนื่องจากจะเปิดโอกาสใหม่ ๆ ทุกประเภทสำหรับระบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
