Begeleid leren, onbewaakt leren en versterkend leren zijn drie verschillende benaderingen op het gebied van machinaal leren. Elke aanpak maakt gebruik van verschillende technieken en algoritmen om verschillende soorten problemen aan te pakken en specifieke doelstellingen te bereiken. Laten we de verschillen tussen deze benaderingen onderzoeken en een uitgebreide uitleg geven van hun kenmerken en toepassingen.
Begeleid leren is een vorm van machinaal leren waarbij het algoritme leert van gelabelde gegevens. Gelabelde gegevens bestaan uit invoervoorbeelden gecombineerd met de bijbehorende correcte uitvoer- of doelwaarde. Het doel van begeleid leren is om een model te trainen dat de output van nieuwe, onzichtbare input nauwkeurig kan voorspellen. Het leeralgoritme gebruikt de gelabelde gegevens om patronen en relaties tussen de invoerkenmerken en de uitvoerlabels af te leiden. Vervolgens generaliseert het deze kennis om voorspellingen te doen op basis van nieuwe, ongelabelde gegevens. Begeleid leren wordt vaak gebruikt bij taken zoals classificatie en regressie.
Bij een classificatieprobleem wordt het algoritme bijvoorbeeld getraind op een dataset waarbij elk datapunt wordt gelabeld met een specifieke klasse. Het algoritme leert nieuwe, onzichtbare datapunten te classificeren in een van de vooraf gedefinieerde klassen op basis van de patronen die het heeft geleerd uit de gelabelde voorbeelden. Bij een regressieprobleem leert het algoritme een continue numerieke waarde te voorspellen op basis van de invoerkenmerken.
Bij ongecontroleerd leren gaat het daarentegen om ongelabelde gegevens. Het doel van onbewaakt leren is om verborgen patronen, structuren of relaties binnen de gegevens te ontdekken zonder enige voorafgaande kennis van de uitvoerlabels. In tegenstelling tot begeleid leren hebben onbewaakte leeralgoritmen geen expliciete doelwaarden om het leerproces te begeleiden. In plaats daarvan richten ze zich op het vinden van betekenisvolle representaties of clusters in de gegevens. Leren zonder toezicht wordt vaak gebruikt bij taken zoals clustering, dimensionaliteitsreductie en detectie van afwijkingen.
Clustering is een populaire toepassing van onbewaakt leren, waarbij het algoritme vergelijkbare datapunten groepeert op basis van hun intrinsieke eigenschappen. Bij klantsegmentatie kan bijvoorbeeld een onbewaakt leeralgoritme worden gebruikt om verschillende groepen klanten te identificeren op basis van hun koopgedrag of demografische informatie.
Versterkend leren is een ander paradigma waarbij een agent leert omgaan met een omgeving om een cumulatief beloningssignaal te maximaliseren. Bij versterkend leren leert het algoritme via een proces van vallen en opstaan door acties te ondernemen, de toestand van de omgeving te observeren en feedback te ontvangen in de vorm van beloningen of straffen. Het doel is om een optimaal beleid of een reeks acties te vinden die de langetermijnbeloning maximaliseren. Versterkend leren wordt vaak gebruikt bij taken zoals het spelen van games, robotica en autonome systemen.
In het schaakspel kan een versterkende leeragent bijvoorbeeld leren spelen door verschillende zetten te verkennen, beloningen of straffen te ontvangen op basis van de uitkomst van elke zet, en zijn strategie aan te passen om de kansen om te winnen te maximaliseren.
Bij begeleid leren worden gelabelde gegevens gebruikt om een model voor voorspellingstaken te trainen, bij onbewaakt leren worden patronen en structuren in ongelabelde gegevens ontdekt, en bij versterkend leren leert men door interactie met een omgeving om een beloningssignaal te maximaliseren. Elke aanpak heeft zijn eigen sterke en zwakke punten en is geschikt voor verschillende soorten problemen en toepassingen.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is tekst-naar-spraak (TTS) en hoe werkt het met AI?
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Wat betekent een grotere dataset eigenlijk?
- Wat zijn enkele voorbeelden van de hyperparameters van algoritmen?
- Wat is samenvattend leren?
- Wat als een gekozen machine learning-algoritme niet geschikt is en hoe kun je ervoor zorgen dat je het juiste selecteert?
- Heeft een machine learning-model toezicht nodig tijdens de training?
- Wat zijn de belangrijkste parameters die worden gebruikt in op neurale netwerken gebaseerde algoritmen?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning