Quá trình đào tạo một mô hình học máy bao gồm việc cho nó tiếp xúc với lượng dữ liệu khổng lồ để cho phép mô hình học các mẫu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không được lập trình rõ ràng cho từng tình huống. Trong giai đoạn huấn luyện, mô hình học máy trải qua một loạt lần lặp trong đó nó điều chỉnh các tham số bên trong để giảm thiểu lỗi và cải thiện hiệu suất của nó đối với nhiệm vụ nhất định.
Giám sát trong quá trình đào tạo đề cập đến mức độ can thiệp của con người cần thiết để hướng dẫn quá trình học tập của mô hình. Nhu cầu giám sát có thể khác nhau tùy thuộc vào loại thuật toán học máy đang được sử dụng, độ phức tạp của nhiệm vụ và chất lượng dữ liệu được cung cấp cho đào tạo.
Trong học có giám sát, là một loại học máy trong đó mô hình được huấn luyện dựa trên dữ liệu được dán nhãn, việc giám sát là điều cần thiết. Dữ liệu được gắn nhãn có nghĩa là mỗi điểm dữ liệu đầu vào được ghép nối với đầu ra chính xác, cho phép mô hình tìm hiểu ánh xạ giữa đầu vào và đầu ra. Trong quá trình đào tạo có giám sát, cần có sự giám sát của con người để cung cấp nhãn chính xác cho dữ liệu đào tạo, đánh giá dự đoán của mô hình và điều chỉnh các tham số của mô hình dựa trên phản hồi.
Ví dụ: trong nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh được giám sát, nếu mục tiêu là đào tạo một mô hình để phân loại hình ảnh của mèo và chó, thì người giám sát là con người sẽ cần gắn nhãn cho mỗi hình ảnh là mèo hoặc chó. Sau đó, mô hình sẽ học hỏi từ các ví dụ được gắn nhãn này để đưa ra dự đoán về những hình ảnh mới, chưa được nhìn thấy. Người giám sát sẽ đánh giá các dự đoán của mô hình và đưa ra phản hồi để cải thiện độ chính xác của mô hình.
Mặt khác, các thuật toán học không giám sát không yêu cầu dữ liệu được dán nhãn để huấn luyện. Các thuật toán này tìm hiểu các mẫu và cấu trúc từ dữ liệu đầu vào mà không cần hướng dẫn rõ ràng. Học không giám sát thường được sử dụng cho các nhiệm vụ như phân cụm, phát hiện bất thường và giảm kích thước. Trong học không giám sát, máy có thể học độc lập mà không cần sự giám sát của con người trong quá trình đào tạo.
Học bán giám sát là một phương pháp lai kết hợp các yếu tố của cả học có giám sát và không giám sát. Theo cách tiếp cận này, mô hình được huấn luyện trên sự kết hợp của dữ liệu được dán nhãn và không được gắn nhãn. Dữ liệu được gắn nhãn cung cấp một số giám sát để hướng dẫn quá trình học, trong khi dữ liệu không được gắn nhãn cho phép mô hình khám phá các mẫu và mối quan hệ bổ sung trong dữ liệu.
Học tăng cường là một mô hình khác của học máy trong đó một tác nhân học cách đưa ra các quyết định tuần tự bằng cách tương tác với một môi trường. Trong học tăng cường, tác nhân nhận được phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên hành động của nó. Tác nhân học cách tối đa hóa phần thưởng tích lũy của mình theo thời gian thông qua việc thử và sai. Mặc dù học tăng cường không yêu cầu sự giám sát rõ ràng theo nghĩa truyền thống, nhưng có thể cần có sự giám sát của con người để thiết kế cấu trúc khen thưởng, đặt ra mục tiêu học tập hoặc tinh chỉnh quá trình học tập.
Nhu cầu giám sát trong quá trình đào tạo học máy phụ thuộc vào mô hình học tập đang được sử dụng, tính sẵn có của dữ liệu được gắn nhãn và mức độ phức tạp của nhiệm vụ. Học có giám sát yêu cầu sự giám sát của con người để cung cấp dữ liệu được dán nhãn và đánh giá hiệu suất của mô hình. Học không giám sát không yêu cầu giám sát vì mô hình học độc lập với dữ liệu không được gắn nhãn. Học bán giám sát kết hợp các yếu tố của cả học có giám sát và không giám sát, trong khi học tăng cường liên quan đến việc học thông qua tương tác với môi trường.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) là gì và nó hoạt động như thế nào với AI?
- Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
- Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
- Sân chơi TensorFlow là gì?
- Một tập dữ liệu lớn hơn thực sự có ý nghĩa gì?
- Một số ví dụ về siêu tham số của thuật toán là gì?
- Học tập theo nhóm là gì?
- Điều gì sẽ xảy ra nếu thuật toán học máy được chọn không phù hợp và làm cách nào để đảm bảo chọn đúng thuật toán?
- Các tham số chính được sử dụng trong thuật toán dựa trên mạng thần kinh là gì?
- TensorBoard là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Giới thiệu (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Học máy là gì (đi đến chủ đề liên quan)