การเรียนรู้แบบเสริมกำลังมีการดูแลหรือไม่มีผู้ดูแลหรือไม่? แม้ว่าคำถามทางเทคนิคนี้จะมีความสำคัญ แต่เรามาเปลี่ยนจุดเน้นไปที่เลนส์ทางธุรกิจกันดีกว่า การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) มีศักยภาพมหาศาลในการเปลี่ยนแปลงกระบวนการตัดสินใจและปรับกลยุทธ์ในอุตสาหกรรมต่างๆ ให้เหมาะสม
ปริมาณข้อมูลที่แท้จริงที่ผลิตโดยคอมพิวเตอร์ สมาร์ทโฟน และเทคโนโลยีต่างๆ อาจเป็นเรื่องที่น่ากังวล โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ไม่แน่ใจเกี่ยวกับผลกระทบของมัน เพื่อควบคุมข้อมูลนี้อย่างมีประสิทธิภาพ นักวิจัยและโปรแกรมเมอร์มักใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้
ระเบียบวิธีที่ซับซ้อนที่เกิดขึ้นใหม่ทุกวันสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลครอบคลุมเทคนิคการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล แบบไม่มีผู้ดูแล และการเสริมกำลัง บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่ออธิบายการเรียนรู้แบบมีผู้สอน แบบไม่มีผู้ดูแล และแบบเสริมกำลังโดยกระชับ เน้นความแตกต่าง และแสดงตัวอย่างการใช้งานของบริษัทที่มีชื่อเสียง
การเรียนรู้แบบเสริมกำลังมีการดูแลหรือไม่มีผู้ดูแลหรือไม่?
การเรียนรู้แบบเสริมกำลังสร้างเส้นทางของตัวเองในโลกของ เรียนรู้เครื่องแตกต่างจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและไม่ได้รับการดูแล แต่ก่อนอื่นเรามาเรียนรู้ว่าการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้ดูแลคืออะไรก่อน
การเรียนรู้แบบมีผู้สอนคืออะไร?
การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องโดยที่แบบจำลองได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ซึ่งหมายความว่าข้อมูลมีทั้งตัวอย่างอินพุตและเอาต์พุต (ป้ายกำกับ) ที่ต้องการที่เกี่ยวข้อง เป้าหมายคือให้โมเดลเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตและเอาต์พุต เพื่อให้สามารถคาดการณ์เอาต์พุตสำหรับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้อย่างแม่นยำ
คิดซะว่าเหมือนนักเรียนเรียนกับครู ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับเป็นเหมือนแบบฝึกหัดแก้ปัญหาพร้อมวิธีแก้ไข นักเรียน (แบบจำลอง) ศึกษาตัวอย่างเหล่านี้ และครู (อัลกอริทึม) ชี้แนะกระบวนการเรียนรู้ เป้าหมายคือเพื่อให้นักเรียนเรียนรู้วิธีการแก้ปัญหาที่คล้ายกันอย่างอิสระ
แนวคิดหลัก:
- ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ: หัวใจสำคัญของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน จุดข้อมูลแต่ละจุดมีอินพุต (คุณลักษณะ) และเอาต์พุตที่ถูกต้อง (ป้ายกำกับ) ที่สอดคล้องกัน
- การฝึกอบรม: โมเดลถูกป้อนข้อมูลที่มีป้ายกำกับ โดยจะวิเคราะห์รูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตและเอาต์พุต
- ฟังก์ชั่นการเรียนรู้: แบบจำลองนี้พัฒนาฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่แมปอินพุตกับเอาต์พุตให้แม่นยำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
- ทำนาย: เมื่อได้รับการฝึกอบรมแล้ว โมเดลจะสามารถรับอินพุตใหม่และคาดการณ์เอาต์พุตที่เกี่ยวข้องได้
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคืออะไร?
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่โมเดลได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ซึ่งหมายความว่าข้อมูลจะรวมเฉพาะอินพุต โดยไม่มีเอาต์พุตเป้าหมายที่สอดคล้องกัน เป้าหมายคือให้โมเดลค้นพบรูปแบบ โครงสร้าง หรือความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ภายในตัวข้อมูล
ให้คิดว่ามันเหมือนกับเด็กที่สำรวจสภาพแวดล้อมใหม่โดยไม่มีคำแนะนำเฉพาะเจาะจง เด็กเรียนรู้โดยการสังเกตรูปแบบ จัดกลุ่มวัตถุที่คล้ายกัน และทำความเข้าใจความสัมพันธ์โดยไม่มีใครบอกโดยตรงว่าสิ่งใดเรียกว่าอะไร
แนวคิดหลัก:
- ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ: การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลไม่มีคำตอบที่กำหนดไว้ล่วงหน้าให้เรียนรู้
- การค้นพบรูปแบบ: แบบจำลองจะวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาความเหมือน ความแตกต่าง และโครงสร้างที่ซ่อนอยู่
- ไม่มีคำแนะนำที่ชัดเจน: ไม่มี “ครู” คนไหนแก้ไขแบบอย่างได้ มันเรียนรู้ผ่านการค้นพบตนเอง
การเรียนรู้การเสริมแรงคืออะไร?
การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเป็นการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ตัวแทนเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูกโดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม ตัวแทนพยายามดำเนินการที่แตกต่างกัน รับรางวัลหรือบทลงโทษตามการกระทำ และปรับกลยุทธ์เพื่อเพิ่มรางวัลรวมสูงสุดเมื่อเวลาผ่านไป
ลองนึกภาพการฝึกสุนัข คุณไม่ได้บอกสุนัขอย่างชัดเจนว่าจะนั่งอย่างไร แต่คุณให้รางวัล (ขนม) เมื่อมันกระทำการที่นำไปสู่การนั่งแทน เมื่อเวลาผ่านไป สุนัขจะเรียนรู้ที่จะเชื่อมโยงการนั่งกับรางวัล
แนวคิดหลัก:
- ตัวแทน: ผู้มีอำนาจตัดสินใจ หน่วยงานที่เรียนรู้
- สภาพแวดล้อม: ระบบที่ตัวแทนโต้ตอบด้วย
- สถานะ: สถานการณ์ปัจจุบันของเอเจนต์ภายในสภาพแวดล้อม
- ดำเนินการ: สิ่งที่ตัวแทนสามารถทำได้ในสภาพแวดล้อมของตน
- รางวัล: สัญญาณตอบรับเชิงบวกหรือเชิงลบที่ตัวแทนได้รับจากการดำเนินการ
- นโยบาย: กลยุทธ์ที่ตัวแทนใช้เพื่อกำหนดว่าจะดำเนินการใดในสถานะที่กำหนด
ควรเลือกเทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงแบบใด
ไม่มีเทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงที่ "ดีที่สุด" เพียงอย่างเดียวที่จะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าเทคนิคอื่นๆ ทั้งหมด เทคนิคที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับปัจจัยเหล่านี้ทั้งหมด:
- ปัญหา: คุณกำลังพยายามแก้ไขงานอะไร?
- การจัดประเภท (เช่น การกรองสแปมอีเมล)?
- การถดถอย (เช่น การทำนายราคาที่อยู่อาศัย)?
- การจัดกลุ่ม (เช่น การจัดกลุ่มลูกค้า)
- การตรวจจับความผิดปกติ (เช่น การระบุธุรกรรมที่ฉ้อโกง)?
- ประเภทของข้อมูล:
- ข้อมูลของคุณมีป้ายกำกับหรือไม่ติดป้ายกำกับ?
- ชุดข้อมูลของคุณมีขนาดใหญ่แค่ไหน?
- ข้อมูลมีโครงสร้าง (เช่น ตัวเลข หมวดหมู่) หรือไม่มีโครงสร้าง (เช่น รูปภาพ ข้อความ) หรือไม่
- ประสิทธิภาพที่ต้องการ:
- คุณให้ความสำคัญกับความเร็วหรือความแม่นยำสูงหรือไม่?
- มันสำคัญแค่ไหนที่โมเดลจะต้องตีความได้ง่าย (ทำความเข้าใจว่าโมเดลทำการตัดสินใจอย่างไร)
เลือกการเรียนรู้แบบมีผู้สอนหากคุณมีชุดข้อมูลที่มีตัวอย่างที่มีป้ายกำกับ (ข้อมูลอินพุตและผลลัพธ์ที่ถูกต้องที่เกี่ยวข้อง) เทคนิคยอดนิยม ได้แก่ Linear Regression (สำหรับการทำนายค่าต่อเนื่อง), Logistic Regression (สำหรับการจำแนกประเภท), Decision Trees (สำหรับการสร้างแบบจำลองตามกฎ), SVM (สำหรับการค้นหาขอบเขตระหว่างคลาสข้อมูล) และ Neural Networks (สำหรับการจดจำรูปแบบที่ซับซ้อน)
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสำรวจชุดข้อมูล เปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่ หรือจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายคลึงกันเมื่อคุณไม่ได้กำหนดผลลัพธ์ไว้ล่วงหน้าในใจ เทคนิคยอดนิยม ได้แก่ การจัดกลุ่ม K-Means (การจัดกลุ่มข้อมูลตามความคล้ายคลึงกัน) การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) (การลดความซับซ้อนของข้อมูล) และตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ (สำหรับการค้นหาการแสดงข้อมูลที่กะทัดรัด)
การเรียนรู้แบบเสริมกำลังมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับปัญหาที่เน้นการตัดสินใจโดยให้ผลตอบแทนระยะยาว เช่น ในเกมหรือหุ่นยนต์ ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ตัวแทนโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม รับคำติชมในรูปแบบของรางวัลหรือบทลงโทษ และเรียนรู้กลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดเพื่อเพิ่มรางวัลสูงสุดเมื่อเวลาผ่านไป
เครดิตภาพ: เคเรม กูเลน/กลางทาง
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://dataconomy.com/2024/04/12/understanding-different-machine-learning-techniques/
