การเรียนรู้แบบมีการดูแล แบบไม่มีผู้ดูแล และแบบเสริมกำลังเป็นแนวทางที่แตกต่างกันสามประการในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ละแนวทางใช้เทคนิคและอัลกอริธึมที่แตกต่างกันเพื่อแก้ไขปัญหาประเภทต่างๆ และบรรลุวัตถุประสงค์เฉพาะ มาสำรวจความแตกต่างระหว่างแนวทางเหล่านี้และให้คำอธิบายที่ครอบคลุมเกี่ยวกับคุณลักษณะและการนำไปใช้งาน
การเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่อัลกอริทึมเรียนรู้จากข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับประกอบด้วยตัวอย่างอินพุตที่จับคู่กับเอาต์พุตหรือค่าเป้าหมายที่ถูกต้อง เป้าหมายของการเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือการฝึกอบรมแบบจำลองที่สามารถทำนายผลลัพธ์สำหรับอินพุตใหม่ที่มองไม่เห็นได้อย่างแม่นยำ อัลกอริธึมการเรียนรู้ใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับเพื่ออนุมานรูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะอินพุตและป้ายกำกับเอาต์พุต จากนั้นจะสรุปความรู้นี้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่ที่ไม่มีป้ายกำกับ การเรียนรู้แบบมีผู้สอนมักใช้ในงานต่างๆ เช่น การจำแนกและการถดถอย
ตัวอย่างเช่น ในปัญหาการจำแนกประเภท อัลกอริธึมจะได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลที่แต่ละจุดข้อมูลจะมีป้ายกำกับเป็นคลาสเฉพาะ อัลกอริธึมเรียนรู้ที่จะจัดประเภทจุดข้อมูลที่มองไม่เห็นใหม่ให้เป็นหนึ่งในคลาสที่กำหนดไว้ล่วงหน้าตามรูปแบบที่เรียนรู้จากตัวอย่างที่มีป้ายกำกับ ในปัญหาการถดถอย อัลกอริธึมจะเรียนรู้ที่จะทำนายค่าตัวเลขต่อเนื่องตามคุณลักษณะอินพุต
ในทางกลับกัน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ วัตถุประสงค์ของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคือการค้นหารูปแบบ โครงสร้าง หรือความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูลโดยไม่ต้องมีความรู้เกี่ยวกับฉลากผลลัพธ์มาก่อน ต่างจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอน อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลไม่มีค่าเป้าหมายที่ชัดเจนเพื่อเป็นแนวทางในกระบวนการเรียนรู้ แต่จะมุ่งเน้นไปที่การค้นหาการนำเสนอหรือกลุ่มที่มีความหมายในข้อมูลแทน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลมักใช้ในงานต่างๆ เช่น การจัดกลุ่ม การลดขนาด และการตรวจจับความผิดปกติ
การจัดกลุ่มเป็นแอปพลิเคชันยอดนิยมสำหรับการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล โดยที่อัลกอริทึมจะจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายคลึงกันไว้ด้วยกันตามคุณสมบัติที่แท้จริง ตัวอย่างเช่น ในการแบ่งส่วนลูกค้า อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลสามารถใช้เพื่อระบุกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกันตามพฤติกรรมการซื้อหรือข้อมูลประชากร
การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเป็นกระบวนทัศน์ที่แตกต่างกัน โดยที่ตัวแทนเรียนรู้ที่จะโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมเพื่อเพิ่มสัญญาณรางวัลสะสมสูงสุด ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง อัลกอริธึมจะเรียนรู้ผ่านกระบวนการลองผิดลองถูกโดยการดำเนินการ สังเกตสถานะของสภาพแวดล้อม และรับข้อเสนอแนะในรูปแบบของรางวัลหรือบทลงโทษ เป้าหมายคือการค้นหานโยบายหรือชุดการดำเนินการที่เหมาะสมที่สุดที่จะให้ผลตอบแทนสูงสุดในระยะยาว การเรียนรู้แบบเสริมกำลังมักใช้ในงานต่างๆ เช่น การเล่นเกม หุ่นยนต์ และระบบอัตโนมัติ
ตัวอย่างเช่น ในเกมหมากรุก ตัวแทนการเรียนรู้แบบเสริมกำลังสามารถเรียนรู้การเล่นโดยการสำรวจการเคลื่อนไหวต่างๆ รับรางวัลหรือบทลงโทษตามผลลัพธ์ของการเคลื่อนไหวแต่ละครั้ง และปรับกลยุทธ์เพื่อเพิ่มโอกาสในการชนะให้สูงสุด
การเรียนรู้แบบมีผู้สอนใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับเพื่อฝึกโมเดลสำหรับงานทำนาย การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะค้นพบรูปแบบและโครงสร้างในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ และการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเรียนรู้ผ่านการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมเพื่อเพิ่มสัญญาณรางวัลสูงสุด แต่ละแนวทางมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง และเหมาะสมกับปัญหาและการประยุกต์ประเภทต่างๆ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- การอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) คืออะไร และทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างไร
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:
- สนาม: ปัญญาประดิษฐ์
- โปรแกรม: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ไปที่โปรแกรมการรับรอง)
- บทเรียน: บทนำ (ไปที่บทเรียนที่เกี่ยวข้อง)
- หัวข้อ: การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร (ไปที่หัวข้อที่เกี่ยวข้อง)