训练机器学习模型的过程涉及将其暴露于大量数据,使其能够学习模式并做出预测或决策,而无需针对每个场景进行显式编程。在训练阶段,机器学习模型会经历一系列迭代,调整其内部参数以最大限度地减少错误并提高其在给定任务上的性能。
训练期间的监督是指指导模型学习过程所需的人为干预程度。监督的需求可能会有所不同,具体取决于所使用的机器学习算法的类型、任务的复杂性以及为训练提供的数据的质量。
在监督学习(一种机器学习)中,模型是根据标记数据进行训练的,监督至关重要。标记数据意味着每个输入数据点都与正确的输出配对,使模型能够学习输入和输出之间的映射。在监督训练过程中,需要人工监督为训练数据提供正确的标签,评估模型的预测,并根据反馈调整模型的参数。
例如,在监督图像识别任务中,如果目标是训练模型对猫和狗的图像进行分类,则人类监督者需要将每个图像标记为猫或狗。然后,该模型将从这些标记的示例中学习,以对新的、未见过的图像进行预测。主管将评估模型的预测并提供反馈以提高其准确性。
另一方面,无监督学习算法不需要标记数据进行训练。这些算法在没有明确指导的情况下从输入数据中学习模式和结构。无监督学习通常用于聚类、异常检测和降维等任务。在无监督学习中,机器可以在训练过程中独立学习,不需要人类监督。
半监督学习是一种混合方法,结合了监督学习和无监督学习的要素。在这种方法中,模型是根据标记和未标记数据的组合进行训练的。标记数据提供一些监督来指导学习过程,而未标记数据允许模型发现数据中的其他模式和关系。
强化学习是机器学习的另一种范例,其中代理通过与环境交互来学习做出顺序决策。在强化学习中,代理根据其行为接收奖励或惩罚形式的反馈。随着时间的推移,代理通过反复试验学习最大化其累积奖励。虽然强化学习不需要传统意义上的明确监督,但可能需要人工监督来设计奖励结构、设定学习目标或微调学习过程。
机器学习训练期间的监督需求取决于所使用的学习范式、标记数据的可用性以及任务的复杂性。监督学习需要人类监督来提供标记数据并评估模型的性能。无监督学习不需要监督,因为模型独立于未标记的数据进行学习。半监督学习结合了监督学习和无监督学习的元素,而强化学习则涉及通过与环境交互进行学习。
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