के त्यहाँ एआई मोडेलको प्रशिक्षणको एक प्रकार छ जसमा पर्यवेक्षित र असुरक्षित दुवै सिकाइ दृष्टिकोणहरू एकै समयमा लागू गरिन्छ?

/ / मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, परिचय, मेशिन शिक्षा के हो

मेसिन लर्निङको क्षेत्रले विभिन्न प्रकारका डेटा र समस्याहरूको लागि उपयुक्त विभिन्न विधिहरू र प्रतिमानहरू समावेश गर्दछ। यी दृष्टान्तहरू मध्ये, पर्यवेक्षित र असुरक्षित सिकाइ दुईवटा सबैभन्दा आधारभूत हुन्।

पर्यवेक्षित सिकाइले लेबल गरिएको डेटासेटमा एउटा मोडेललाई प्रशिक्षण दिन्छ, जहाँ इनपुट डेटा सही आउटपुटसँग जोडिएको हुन्छ। मोडेलले यसको भविष्यवाणी र वास्तविक आउटपुटहरू बीचको त्रुटिलाई कम गरेर आउटपुटहरूमा इनपुटहरू नक्सा गर्न सिक्छ। असुरक्षित शिक्षा, अर्कोतर्फ, लेबल नगरिएको डाटासँग डिल गर्दछ, जहाँ लक्ष्य डेटा बिन्दुहरूको सेट भित्र अवस्थित प्राकृतिक संरचनाको अनुमान लगाउनु हो।

त्यहाँ एक प्रकारको सिकाइ अवस्थित छ जसले दुबै पर्यवेक्षित र असुरक्षित सिकाइ प्रविधिहरूलाई एकीकृत गर्दछ, जसलाई प्राय: अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षा भनिन्छ। यो दृष्टिकोणले प्रशिक्षण प्रक्रियाको क्रममा लेबल गरिएको र लेबल नगरिएको डेटा दुवैको लाभ उठाउँछ। अर्ध-पर्यवेक्षित सिकाइको पछाडि तर्क यो हो कि लेबल नगरिएको डाटा, थोरै मात्रामा लेबल गरिएको डाटासँग संयोजनमा प्रयोग गर्दा, सिकाइको शुद्धतामा उल्लेखनीय सुधार ल्याउन सक्छ। यो विशेष गरी परिदृश्यहरूमा उपयोगी छ जहाँ लेबल गरिएको डाटा दुर्लभ वा प्राप्त गर्न महँगो छ, तर लेबल नगरिएको डाटा प्रशस्त र सङ्कलन गर्न सजिलो छ।

लेबल नगरिएको डाटाको अन्तर्निहित संरचनाले लेबल गरिएको डाटाको पूरक हुने बहुमूल्य जानकारी प्रदान गर्न सक्छ भन्ने धारणामा अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षाको भविष्यवाणी गरिएको छ। यस धारणाले धेरै रूपहरू लिन सक्छ, जस्तै क्लस्टर अनुमान, धेरै गुणा धारणा, वा कम घनत्व विभाजन धारणा। क्लस्टर अनुमानले एउटै क्लस्टरमा डाटा पोइन्टहरूमा एउटै लेबल हुने सम्भावना रहेको देखाउँछ। मेनिफोल्ड अनुमानले सुझाव दिन्छ कि उच्च-आयामी डेटा धेरै तल्लो आयामको धेरै गुणमा हुन्छ, र कार्य यो मेनिफोल्ड सिक्नु हो। कम-घनत्व पृथक्करण धारणा यो विचारमा आधारित छ कि निर्णय सीमा कम डेटा घनत्वको क्षेत्रमा अवस्थित हुनुपर्छ।

अर्ध-पर्यवेक्षित सिकाइमा नियोजित सामान्य प्रविधिहरू मध्ये एक स्व-प्रशिक्षण हो। आत्म-प्रशिक्षण मा, एक मोडेल सुरुमा लेबल गरिएको डाटा मा प्रशिक्षित गरिन्छ। त्यसपछि यसले लेबल नगरिएको डाटामा स्यूडो-लेबलको रूपमा आफ्नै भविष्यवाणीहरू प्रयोग गर्दछ। यस संवर्धित डेटासेटमा मोडेललाई थप तालिम दिइएको छ, पुनरावृत्ति रूपमा यसको भविष्यवाणीहरू परिष्कृत गर्दै। अर्को प्रविधि सह-प्रशिक्षण हो, जहाँ दुई वा बढी मोडेलहरूलाई डेटाको विभिन्न दृश्यहरूमा एकै साथ तालिम दिइन्छ। प्रत्येक मोडेलले लेबल नगरिएको डाटाको एक भागलाई लेबल गर्न जिम्मेवार हुन्छ, जुन त्यसपछि अन्य मोडेलहरूलाई तालिम दिन प्रयोग गरिन्छ। यो विधिले सिकाउने कार्यसम्पादनमा सुधार गर्न डेटाको धेरै दृश्यहरूमा अनावश्यकताको शोषण गर्दछ।

अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षामा ग्राफ-आधारित विधिहरू पनि प्रचलित छन्। यी विधिहरूले ग्राफ निर्माण गर्दछ जहाँ नोडहरूले डेटा बिन्दुहरू प्रतिनिधित्व गर्दछ, र किनारहरूले तिनीहरू बीच समानताहरू प्रतिनिधित्व गर्दछ। सिकाइ कार्यलाई ग्राफ-आधारित अप्टिमाइजेसन समस्याको रूपमा पुन: रूपान्तरण गरिन्छ, जहाँ लक्ष्य ग्राफ संरचनालाई सुरक्षित राख्दा लेबल गरिएका नोडहरूबाट लेबल नगरिएकाहरूमा लेबलहरू प्रचार गर्ने हो। यी प्रविधिहरू विशेष गरी डोमेनहरूमा प्रभावकारी हुन्छन् जहाँ डाटाले स्वाभाविक रूपमा नेटवर्क बनाउँछ, जस्तै सामाजिक सञ्जाल वा जैविक नेटवर्कहरू।

पर्यवेक्षित र असुरक्षित सिकाइलाई संयोजन गर्ने अर्को दृष्टिकोण बहु-कार्य सिकाइको माध्यमबाट हो। बहु-कार्य सिकाइमा, कार्यहरूमा समानता र भिन्नताहरूको शोषण गर्दा, धेरै सिकाइ कार्यहरू एकै साथ हल गरिन्छ। यसलाई प्रेरक स्थानान्तरणको एक रूपको रूपमा देख्न सकिन्छ, जहाँ एक कार्यबाट प्राप्त ज्ञानले अर्कोको सिकाइ सुधार गर्न मद्दत गर्दछ। बहु-कार्य सिकाइ विशेष गरी लाभदायक हुन सक्छ जब त्यहाँ साझा प्रतिनिधित्व वा कार्यहरू बीच विशेषता ठाउँ हुन्छ, जानकारी हस्तान्तरण गर्न अनुमति दिँदै।

अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षाको एक व्यावहारिक उदाहरण प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) को क्षेत्रमा छ। भावना विश्लेषणको कार्यलाई विचार गर्नुहोस्, जहाँ लक्ष्य दिइएको पाठलाई सकारात्मक वा नकारात्मक रूपमा वर्गीकरण गर्ने हो। लेबल गरिएको डेटा, जस्तै भावना लेबलहरू सहित समीक्षाहरू, सीमित हुन सक्छ। यद्यपि, त्यहाँ लेबल नगरिएको पाठको ठूलो मात्रा उपलब्ध छ। अर्ध-निरीक्षण गरिएको सिकाउने दृष्टिकोणले लेबल गरिएको डाटामा भावना वर्गीकरणकर्तालाई प्रशिक्षण दिन र लेबल नगरिएको डाटाको भावनाको भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न समावेश गर्न सक्छ। यी भविष्यवाणीहरू त्यसपछि अतिरिक्त प्रशिक्षण डेटाको रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ, वर्गीकरणकर्ताको कार्यसम्पादन सुधार गर्दै।

अर्को उदाहरण छवि वर्गीकरण मा पाउन सकिन्छ। धेरै अवस्थामा, लेबल गरिएका छविहरू प्राप्त गर्नु श्रम-गहन र महँगो हुन्छ, जबकि लेबल नगरिएका छविहरू प्रशस्त हुन्छन्। एक अर्ध-पर्यवेक्षित दृष्टिकोणले प्रारम्भिक मोडेललाई तालिम दिन लेबल गरिएका छविहरूको सानो सेट प्रयोग गर्न समावेश हुन सक्छ। यो मोडेल त्यसपछि स्यूडो-लेबलहरू उत्पन्न गर्न लेबल नगरिएका छविहरूमा लागू गर्न सकिन्छ, जुन पछि मोडेललाई पुन: तालिम दिन प्रयोग गरिन्छ।

अर्ध-पर्यवेक्षित सिकाइ र सम्बन्धित विधिहरू मार्फत पर्यवेक्षित र असुरक्षित सिकाइको एकीकरणले मेसिन लर्निङमा शक्तिशाली दृष्टिकोणलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ। दुबै दृष्टान्तहरूको बल प्रयोग गरेर, मोडेल प्रदर्शनमा उल्लेखनीय सुधारहरू हासिल गर्न सम्भव छ, विशेष गरी डोमेनहरूमा जहाँ लेबल गरिएको डाटा सीमित छ तर लेबल नगरिएको डाटा प्रशस्त छ। यो दृष्टिकोणले सीमित डेटाबाट सामान्यीकरण गर्न मोडेलहरूको क्षमतालाई मात्र बढाउँदैन तर जटिल डेटासेटहरूको अन्तर्निहित संरचना बुझ्नको लागि थप बलियो ढाँचा पनि प्रदान गर्दछ।

अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:

EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्

थप प्रश्न र उत्तरहरू:

अन्तर्गत ट्याग गरिएको: , , , , , , , ,