Le processus de formation d'un modèle d'apprentissage automatique implique de l'exposer à de grandes quantités de données pour lui permettre d'apprendre des modèles et de faire des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmé pour chaque scénario. Pendant la phase de formation, le modèle d'apprentissage automatique subit une série d'itérations au cours desquelles il ajuste ses paramètres internes pour minimiser les erreurs et améliorer ses performances sur la tâche donnée.
La supervision pendant la formation fait référence au niveau d’intervention humaine requis pour guider le processus d’apprentissage du modèle. Le besoin de supervision peut varier en fonction du type d’algorithme d’apprentissage automatique utilisé, de la complexité de la tâche et de la qualité des données fournies pour la formation.
Dans l’apprentissage supervisé, qui est un type d’apprentissage automatique dans lequel le modèle est formé sur des données étiquetées, la supervision est essentielle. Les données étiquetées signifient que chaque point de données d'entrée est associé à la sortie correcte, permettant au modèle d'apprendre le mappage entre les entrées et les sorties. Pendant l'entraînement supervisé, une supervision humaine est nécessaire pour fournir les étiquettes correctes pour les données d'entraînement, évaluer les prédictions du modèle et ajuster les paramètres du modèle en fonction des commentaires.
Par exemple, dans une tâche de reconnaissance d'images supervisée, si l'objectif est d'entraîner un modèle à classer des images de chats et de chiens, un superviseur humain devra étiqueter chaque image comme un chat ou un chien. Le modèle apprendrait ensuite de ces exemples étiquetés pour faire des prédictions sur de nouvelles images invisibles. Le superviseur évaluerait les prédictions du modèle et fournirait des commentaires pour améliorer sa précision.
D’un autre côté, les algorithmes d’apprentissage non supervisé ne nécessitent pas de données étiquetées pour la formation. Ces algorithmes apprennent des modèles et des structures à partir des données d'entrée sans conseils explicites. L'apprentissage non supervisé est souvent utilisé pour des tâches telles que le clustering, la détection d'anomalies et la réduction de dimensionnalité. Dans l’apprentissage non supervisé, la machine peut apprendre de manière indépendante sans avoir recours à une supervision humaine pendant la formation.
L'apprentissage semi-supervisé est une approche hybride qui combine des éléments d'apprentissage supervisé et non supervisé. Dans cette approche, le modèle est formé sur une combinaison de données étiquetées et non étiquetées. Les données étiquetées fournissent une certaine supervision pour guider le processus d'apprentissage, tandis que les données non étiquetées permettent au modèle de découvrir des modèles et des relations supplémentaires dans les données.
L'apprentissage par renforcement est un autre paradigme de l'apprentissage automatique dans lequel un agent apprend à prendre des décisions séquentielles en interagissant avec un environnement. Dans l'apprentissage par renforcement, l'agent reçoit un retour sous forme de récompenses ou de pénalités en fonction de ses actions. L'agent apprend à maximiser sa récompense cumulée au fil du temps par essais et erreurs. Bien que l’apprentissage par renforcement ne nécessite pas de supervision explicite au sens traditionnel du terme, une supervision humaine peut être nécessaire pour concevoir la structure de récompense, définir les objectifs d’apprentissage ou affiner le processus d’apprentissage.
Le besoin de supervision pendant la formation en apprentissage automatique dépend du paradigme d'apprentissage utilisé, de la disponibilité des données étiquetées et de la complexité de la tâche. L'apprentissage supervisé nécessite une supervision humaine pour fournir des données étiquetées et évaluer les performances du modèle. L'apprentissage non supervisé ne nécessite pas de supervision, car le modèle apprend indépendamment à partir de données non étiquetées. L'apprentissage semi-supervisé combine des éléments d'apprentissage supervisé et non supervisé, tandis que l'apprentissage par renforcement implique un apprentissage par interaction avec un environnement.
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