Il processo di addestramento di un modello di machine learning comporta l'esposizione a grandi quantità di dati per consentirgli di apprendere modelli e fare previsioni o decisioni senza essere esplicitamente programmato per ogni scenario. Durante la fase di addestramento, il modello di machine learning subisce una serie di iterazioni in cui regola i suoi parametri interni per ridurre al minimo gli errori e migliorare le sue prestazioni nel compito assegnato.
La supervisione durante la formazione si riferisce al livello di intervento umano richiesto per guidare il processo di apprendimento del modello. La necessità di supervisione può variare a seconda del tipo di algoritmo di machine learning utilizzato, della complessità del compito e della qualità dei dati forniti per la formazione.
Nell'apprendimento supervisionato, che è un tipo di apprendimento automatico in cui il modello viene addestrato su dati etichettati, la supervisione è essenziale. I dati etichettati significano che ogni punto dati di input è accoppiato con l'output corretto, consentendo al modello di apprendere la mappatura tra input e output. Durante l'addestramento supervisionato, è necessaria la supervisione umana per fornire le etichette corrette per i dati di addestramento, valutare le previsioni del modello e regolare i parametri del modello in base al feedback.
Ad esempio, in un'attività di riconoscimento di immagini supervisionata, se l'obiettivo è addestrare un modello a classificare immagini di cani e gatti, un supervisore umano dovrebbe etichettare ciascuna immagine come un gatto o un cane. Il modello imparerebbe quindi da questi esempi etichettati per fare previsioni su immagini nuove e mai viste. Il supervisore valuterà le previsioni del modello e fornirà feedback per migliorarne l'accuratezza.
D'altra parte, gli algoritmi di apprendimento non supervisionato non richiedono dati etichettati per l'addestramento. Questi algoritmi apprendono modelli e strutture dai dati di input senza una guida esplicita. L'apprendimento non supervisionato viene spesso utilizzato per attività quali il clustering, il rilevamento di anomalie e la riduzione della dimensionalità. Nell'apprendimento non supervisionato, la macchina può apprendere in modo indipendente senza la necessità di supervisione umana durante l'addestramento.
L’apprendimento semi-supervisionato è un approccio ibrido che combina elementi dell’apprendimento supervisionato e non supervisionato. In questo approccio, il modello viene addestrato su una combinazione di dati etichettati e non etichettati. I dati etichettati forniscono una certa supervisione per guidare il processo di apprendimento, mentre i dati senza etichetta consentono al modello di scoprire ulteriori modelli e relazioni nei dati.
L'apprendimento per rinforzo è un altro paradigma dell'apprendimento automatico in cui un agente impara a prendere decisioni sequenziali interagendo con un ambiente. Nell'apprendimento per rinforzo, l'agente riceve feedback sotto forma di premi o penalità in base alle sue azioni. L'agente impara a massimizzare la sua ricompensa cumulativa nel tempo attraverso prove ed errori. Sebbene l’apprendimento per rinforzo non richieda una supervisione esplicita nel senso tradizionale, potrebbe essere necessaria la supervisione umana per progettare la struttura della ricompensa, fissare gli obiettivi di apprendimento o mettere a punto il processo di apprendimento.
La necessità di supervisione durante la formazione sull'apprendimento automatico dipende dal paradigma di apprendimento utilizzato, dalla disponibilità di dati etichettati e dalla complessità dell'attività. L'apprendimento supervisionato richiede la supervisione umana per fornire dati etichettati e valutare le prestazioni del modello. L’apprendimento non supervisionato non richiede supervisione, poiché il modello apprende indipendentemente da dati non etichettati. L’apprendimento semi-supervisionato combina elementi dell’apprendimento supervisionato e non supervisionato, mentre l’apprendimento per rinforzo implica l’apprendimento attraverso l’interazione con un ambiente.
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