El procés d'entrenament d'un model d'aprenentatge automàtic implica exposar-lo a grans quantitats de dades per permetre-li aprendre patrons i prendre prediccions o decisions sense estar programat explícitament per a cada escenari. Durant la fase d'entrenament, el model d'aprenentatge automàtic se sotmet a una sèrie d'iteracions on ajusta els seus paràmetres interns per minimitzar errors i millorar el seu rendiment en la tasca donada.
La supervisió durant la formació fa referència al nivell d'intervenció humana necessari per guiar el procés d'aprenentatge del model. La necessitat de supervisió pot variar segons el tipus d'algorisme d'aprenentatge automàtic que s'utilitza, la complexitat de la tasca i la qualitat de les dades proporcionades per a la formació.
En l'aprenentatge supervisat, que és un tipus d'aprenentatge automàtic on el model s'entrena amb dades etiquetades, la supervisió és essencial. Les dades etiquetades significa que cada punt de dades d'entrada està emparellat amb la sortida correcta, el que permet que el model aprengui el mapeig entre entrades i sortides. Durant l'entrenament supervisat, es requereix supervisió humana per proporcionar les etiquetes correctes per a les dades d'entrenament, avaluar les prediccions del model i ajustar els paràmetres del model en funció de la retroalimentació.
Per exemple, en una tasca de reconeixement d'imatges supervisada, si l'objectiu és entrenar un model per classificar imatges de gats i gossos, un supervisor humà hauria d'etiquetar cada imatge com a gat o com a gos. Aleshores, el model aprendria d'aquests exemples etiquetats per fer prediccions sobre imatges noves i no vistes. El supervisor avaluaria les prediccions del model i proporcionaria comentaris per millorar-ne la precisió.
D'altra banda, els algorismes d'aprenentatge no supervisat no requereixen dades etiquetades per a la formació. Aquests algorismes aprenen patrons i estructures a partir de les dades d'entrada sense una guia explícita. Sovint s'utilitza l'aprenentatge no supervisat per a tasques com ara l'agrupació, la detecció d'anomalies i la reducció de la dimensionalitat. En l'aprenentatge no supervisat, la màquina pot aprendre de manera independent sense necessitat de supervisió humana durant l'entrenament.
L'aprenentatge semi-supervisat és un enfocament híbrid que combina elements d'aprenentatge supervisat i no supervisat. En aquest enfocament, el model s'entrena en una combinació de dades etiquetades i no etiquetades. Les dades etiquetades proporcionen una mica de supervisió per guiar el procés d'aprenentatge, mentre que les dades no etiquetades permeten que el model descobreixi patrons i relacions addicionals a les dades.
L'aprenentatge per reforç és un altre paradigma de l'aprenentatge automàtic on un agent aprèn a prendre decisions seqüencials interactuant amb un entorn. En l'aprenentatge per reforç, l'agent rep feedback en forma de recompenses o penalitzacions en funció de les seves accions. L'agent aprèn a maximitzar la seva recompensa acumulada al llarg del temps mitjançant assaig i error. Tot i que l'aprenentatge de reforç no requereix una supervisió explícita en el sentit tradicional, la supervisió humana pot ser necessària per dissenyar l'estructura de recompensa, establir els objectius d'aprenentatge o afinar el procés d'aprenentatge.
La necessitat de supervisió durant l'entrenament d'aprenentatge automàtic depèn del paradigma d'aprenentatge que s'utilitza, de la disponibilitat de dades etiquetades i de la complexitat de la tasca. L'aprenentatge supervisat requereix una supervisió humana per proporcionar dades etiquetades i avaluar el rendiment del model. L'aprenentatge no supervisat no requereix supervisió, ja que el model aprèn independentment de les dades sense etiquetar. L'aprenentatge semisupervisat combina elements d'aprenentatge supervisat i no supervisat, mentre que l'aprenentatge de reforç implica l'aprenentatge mitjançant la interacció amb un entorn.
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?
- Quins són els paràmetres clau utilitzats en algorismes basats en xarxes neuronals?
- Què és TensorBoard?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning