Proses nglatih model pembelajaran mesin kalebu mbabarake data kanthi jumlah akeh supaya bisa sinau pola lan nggawe prediksi utawa keputusan tanpa diprogram kanthi jelas kanggo saben skenario. Sajrone fase latihan, model pembelajaran mesin ngalami sawetara iterasi ing ngendi nyetel paramèter internal kanggo nyilikake kesalahan lan nambah kinerja ing tugas sing diwenehake.
Pengawasan sajrone latihan nuduhake tingkat intervensi manungsa sing dibutuhake kanggo nuntun proses sinau model kasebut. Kebutuhan kanggo pengawasan bisa beda-beda gumantung saka jinis algoritma pembelajaran mesin sing digunakake, kerumitan tugas, lan kualitas data sing diwenehake kanggo latihan.
Ing sinau sing diawasi, yaiku jinis pembelajaran mesin ing ngendi model kasebut dilatih ing data berlabel, pengawasan iku penting. Data label tegese saben titik data input dipasangake karo output sing bener, ngidini model sinau pemetaan antarane input lan output. Sajrone latihan sing diawasi, pengawasan manungsa dibutuhake kanggo nyedhiyakake label sing bener kanggo data latihan, ngevaluasi prediksi model, lan nyetel parameter model adhedhasar umpan balik.
Contone, ing tugas pangenalan gambar sing diawasi, yen tujuane kanggo nglatih model kanggo nggolongake gambar kucing lan asu, supervisor manungsa kudu menehi label saben gambar minangka kucing utawa asu. Model kasebut banjur sinau saka conto sing diwenehi label iki kanggo nggawe prediksi babagan gambar anyar sing ora katon. Supervisor bakal ngevaluasi prediksi model lan menehi umpan balik kanggo nambah akurasi.
Ing tangan liyane, algoritma learning unsupervised ora mbutuhake data labeled kanggo latihan. Algoritma iki sinau pola lan struktur saka data input tanpa tuntunan eksplisit. Pembelajaran tanpa pengawasan asring digunakake kanggo tugas kayata clustering, deteksi anomali, lan pengurangan dimensi. Ing sinau tanpa pengawasan, mesin bisa sinau kanthi mandiri tanpa mbutuhake pengawasan manungsa sajrone latihan.
Pembelajaran semi-supervised minangka pendekatan hibrida sing nggabungake unsur-unsur pembelajaran sing diawasi lan ora diawasi. Ing pendekatan iki, model dilatih ing kombinasi data labeled lan unlabeled. Data berlabel nyedhiyakake sawetara pengawasan kanggo nuntun proses sinau, dene data tanpa label ngidini model nemokake pola lan hubungan tambahan ing data kasebut.
Pembelajaran penguatan minangka paradigma pembelajaran mesin liyane ing ngendi agen sinau nggawe keputusan sing berurutan kanthi sesambungan karo lingkungan. Ing learning reinforcement, agen nampa umpan balik arupa ganjaran utawa paukuman adhedhasar tumindake. Agen sinau kanggo nggedhekake ganjaran kumulatif liwat wektu liwat nyoba lan kesalahan. Nalika learning reinforcement ora mbutuhake pengawasan eksplisit ing pangertèn tradisional, pengawasan manungsa bisa uga dibutuhake kanggo ngrancang struktur ganjaran, nyetel tujuan learning, utawa fine-tune proses learning.
Keperluan pengawasan sajrone latihan machine learning gumantung marang paradigma pembelajaran sing digunakake, kasedhiyan data sing diwenehi label, lan kerumitan tugas. Pembelajaran sing diawasi mbutuhake pengawasan manungsa kanggo nyedhiyakake data kanthi label lan ngevaluasi kinerja model kasebut. Pembelajaran tanpa pengawasan ora mbutuhake pengawasan, amarga model sinau kanthi mandiri saka data sing ora ana label. Pembelajaran semi-supervised nggabungake unsur-unsur pembelajaran sing diawasi lan ora diawasi, dene pembelajaran penguatan kalebu sinau liwat interaksi karo lingkungan.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
- Apa TensorBoard?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning