การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแลเป็นกระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่องพื้นฐานสองประเภทที่ให้บริการตามวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน โดยอิงตามลักษณะของข้อมูลและวัตถุประสงค์ของงานที่ทำอยู่ การทำความเข้าใจว่าเมื่อใดควรใช้การฝึกอบรมแบบมีผู้สอนกับการฝึกอบรมแบบไม่มีผู้ดูแลเป็นสิ่งสำคัญในการออกแบบโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพ ทางเลือกระหว่างสองวิธีนี้ขึ้นอยู่กับความพร้อมของข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ ผลลัพธ์ที่ต้องการ และโครงสร้างพื้นฐานของชุดข้อมูล
การเรียนรู้ภายใต้การดูแลคือการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่โมเดลได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน อัลกอริธึมจะเรียนรู้การจับคู่ข้อมูลอินพุตกับเอาต์พุตที่ถูกต้องโดยการนำเสนอพร้อมตัวอย่างการฝึกอบรม ตัวอย่างการฝึกอบรมเหล่านี้ประกอบด้วยคู่อินพุต-เอาต์พุต โดยที่ข้อมูลอินพุตจะมาพร้อมกับเอาต์พุตหรือค่าเป้าหมายที่ถูกต้องที่สอดคล้องกัน เป้าหมายของการเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือการเรียนรู้ฟังก์ชันการแมปจากตัวแปรอินพุตไปจนถึงตัวแปรเอาต์พุต ซึ่งสามารถใช้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลที่มองไม่เห็นได้
โดยทั่วไปการเรียนรู้แบบมีผู้สอนจะใช้เมื่อทราบผลลัพธ์ที่ต้องการ และเป้าหมายคือการเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอินพุตและเอาต์พุต โดยทั่วไปจะมีการนำไปใช้ในงานต่างๆ เช่น การจำแนกประเภท โดยที่เป้าหมายคือการทำนายป้ายกำกับคลาสของอินสแตนซ์ใหม่ และการถดถอย โดยที่เป้าหมายคือการทำนายค่าที่ต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น ในสถานการณ์การเรียนรู้ภายใต้การดูแล คุณสามารถฝึกแบบจำลองเพื่อคาดการณ์ว่าอีเมลนั้นเป็นสแปมหรือไม่ โดยพิจารณาจากเนื้อหาของอีเมลและสถานะสแปม/ไม่ใช่สแปมที่มีป้ายกำกับของอีเมลก่อนหน้า
ในทางกลับกัน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคือการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่โมเดลได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล อัลกอริธึมจะเรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างจากข้อมูลอินพุตโดยไม่มีการตอบกลับอย่างชัดเจนเกี่ยวกับเอาต์พุตที่ถูกต้อง เป้าหมายของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคือการสำรวจโครงสร้างพื้นฐานของข้อมูล ค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ และดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายโดยไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ
โดยทั่วไปจะใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเมื่อเป้าหมายคือการสำรวจข้อมูล ค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ และจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายกันไว้ด้วยกัน มักใช้ในงานต่างๆ เช่น การจัดกลุ่ม โดยเป้าหมายคือการจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายกันเป็นกลุ่มตามคุณลักษณะ และการลดขนาด โดยเป้าหมายคือการลดจำนวนคุณลักษณะในขณะที่รักษาข้อมูลที่จำเป็นในข้อมูลไว้ ตัวอย่างเช่น ในสถานการณ์การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล คุณสามารถใช้การจัดกลุ่มเพื่อจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อของพวกเขาโดยไม่ต้องมีความรู้เกี่ยวกับกลุ่มลูกค้ามาก่อน
ทางเลือกระหว่างการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้ดูแลขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย หากคุณมีชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับและต้องการคาดการณ์ผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจง การเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือตัวเลือกที่เหมาะสม ในทางกลับกัน หากคุณมีชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับและต้องการสำรวจโครงสร้างข้อมูลหรือค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะเหมาะสมกว่า ในบางกรณี สามารถใช้การผสมผสานระหว่างเทคนิคทั้งแบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้ดูแล ที่เรียกว่าการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน เพื่อใช้ประโยชน์จากทั้งสองแนวทาง
การตัดสินใจใช้การฝึกอบรมแบบมีผู้ดูแลกับการฝึกอบรมแบบไม่มีผู้ดูแลในการเรียนรู้ของเครื่องขึ้นอยู่กับความพร้อมของข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ ลักษณะของงาน และผลลัพธ์ที่ต้องการ การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแลถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการออกแบบโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำจากข้อมูล
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)