L'aprenentatge supervisat, no supervisat i de reforç són tres enfocaments diferents en el camp de l'aprenentatge automàtic. Cada enfocament utilitza diferents tècniques i algorismes per abordar diferents tipus de problemes i assolir objectius específics. Explorem les distincions entre aquests enfocaments i proporcionem una explicació completa de les seves característiques i aplicacions.
L'aprenentatge supervisat és un tipus d'aprenentatge automàtic on l'algoritme aprèn a partir de dades etiquetades. Les dades etiquetades consisteixen en exemples d'entrada emparellats amb el seu valor objectiu o sortida correcte corresponent. L'objectiu de l'aprenentatge supervisat és entrenar un model que pugui predir amb precisió la sortida d'entrades noves i no vistes. L'algorisme d'aprenentatge utilitza les dades etiquetades per inferir patrons i relacions entre les característiques d'entrada i les etiquetes de sortida. A continuació, generalitza aquest coneixement per fer prediccions sobre dades noves sense etiquetar. L'aprenentatge supervisat s'utilitza habitualment en tasques com la classificació i la regressió.
Per exemple, en un problema de classificació, l'algorisme s'entrena en un conjunt de dades on cada punt de dades està etiquetat amb una classe específica. L'algoritme aprèn a classificar punts de dades nous i no vists en una de les classes predefinides en funció dels patrons que ha après dels exemples etiquetats. En un problema de regressió, l'algorisme aprèn a predir un valor numèric continu basat en les característiques d'entrada.
L'aprenentatge no supervisat, en canvi, tracta dades sense etiquetar. L'objectiu de l'aprenentatge no supervisat és descobrir patrons, estructures o relacions ocults dins de les dades sense cap coneixement previ de les etiquetes de sortida. A diferència de l'aprenentatge supervisat, els algorismes d'aprenentatge no supervisat no tenen valors objectiu explícits per guiar el procés d'aprenentatge. En lloc d'això, es centren a trobar representacions significatives o grups a les dades. L'aprenentatge no supervisat s'utilitza habitualment en tasques com ara l'agrupació, la reducció de la dimensionalitat i la detecció d'anomalies.
El clúster és una aplicació popular d'aprenentatge no supervisat, on l'algoritme agrupa punts de dades similars en funció de les seves propietats intrínseques. Per exemple, en la segmentació de clients, es pot utilitzar un algorisme d'aprenentatge no supervisat per identificar diferents grups de clients en funció del seu comportament de compra o informació demogràfica.
L'aprenentatge per reforç és un paradigma diferent on un agent aprèn a interactuar amb un entorn per maximitzar un senyal de recompensa acumulada. En l'aprenentatge de reforç, l'algoritme aprèn mitjançant un procés d'assaig i error prenent accions, observant l'estat de l'entorn i rebent retroalimentació en forma de recompenses o penalitzacions. L'objectiu és trobar una política òptima o un conjunt d'accions que maximitzin la recompensa a llarg termini. L'aprenentatge de reforç s'utilitza habitualment en tasques com ara jocs, robòtica i sistemes autònoms.
Per exemple, en el joc d'escacs, un agent d'aprenentatge de reforç pot aprendre a jugar explorant diferents moviments, rebent recompenses o penalitzacions en funció del resultat de cada jugada i ajustant la seva estratègia per maximitzar les possibilitats de guanyar.
L'aprenentatge supervisat utilitza dades etiquetades per entrenar un model per a tasques de predicció, l'aprenentatge no supervisat descobreix patrons i estructures en dades no etiquetades i l'aprenentatge de reforç aprèn mitjançant la interacció amb un entorn per maximitzar un senyal de recompensa. Cada enfocament té els seus propis punts forts i febles i és adequat per a diferents tipus de problemes i aplicacions.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Què és el text a veu (TTS) i com funciona amb IA?
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- Què significa realment un conjunt de dades més gran?
- Quins són alguns exemples d'hiperparàmetres d'algorisme?
- Què és l'aprenentatge ensamble?
- Què passa si un algorisme d'aprenentatge automàtic escollit no és adequat i com es pot assegurar-se de seleccionar-ne l'adequat?
- Un model d'aprenentatge automàtic necessita supervisió durant la seva formació?
- Quins són els paràmetres clau utilitzats en algorismes basats en xarxes neuronals?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning