Zrozumienie, z czego składa się nadzorowane uczenie się

Na czym polega uczenie nadzorowane?
Uczenie nadzorowane (ang. supervised learning) – sposób uczenia, w którym zbiór danych treningowych, na których uczy się algorytm, zawiera dołączone rozwiązanie problemu, tzw. etykiety albo klasy.
Dowiedz się więcej na www.gov.pl

Sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do rozwoju systemów komputerowych zaprojektowanych do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak percepcja wzrokowa, rozpoznawanie mowy, podejmowanie decyzji i tłumaczenie języka. AI to szeroka dziedzina, która obejmuje różne poddziedziny, w tym uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, robotykę i wizję komputerową.

Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, który obejmuje opracowywanie algorytmów umożliwiających komputerom uczenie się na podstawie danych bez ich jawnego programowania. Istnieją dwa główne rodzaje uczenia maszynowego: uczenie nadzorowane i uczenie bez nadzoru.

Uczenie nadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, który obejmuje szkolenie modelu w celu przewidywania wyników na podstawie danych wejściowych. Model jest trenowany na oznaczonym zbiorze danych, co oznacza, że każde wejście jest powiązane z odpowiednim wyjściem. Celem uczenia nadzorowanego jest nauczenie się mapowania między danymi wejściowymi i wyjściowymi, tak aby model mógł dokładnie przewidywać dane wyjściowe dla nowych danych wejściowych.

W przeciwieństwie do tego, uczenie bez nadzoru jest rodzajem uczenia maszynowego, w którym model jest trenowany na nieoznakowanym zbiorze danych. Celem uczenia bez nadzoru jest odkrywanie wzorców i struktur w danych bez wcześniejszej wiedzy o tym, jakie powinny być dane wyjściowe.

Sieci neuronowe to rodzaj algorytmu uczenia nadzorowanego, który jest inspirowany strukturą i funkcją ludzkiego mózgu. Sieć neuronowa składa się z warstw połączonych ze sobą węzłów, zwanych neuronami, które przetwarzają informacje. Każdy neuron otrzymuje dane wejściowe od innych neuronów, przetwarza je i generuje dane wyjściowe.

Podczas treningu sieć neuronowa dostosowuje siłę połączeń między neuronami, aby poprawić swoją wydajność. Proces ten nazywany jest propagacją wsteczną i polega na obliczaniu błędu między przewidywanym wyjściem a rzeczywistym wyjściem i wykorzystaniu tego błędu do dostosowania wag połączeń między neuronami.

Uczenie się sieci polega na optymalizacji wag połączeń między neuronami w celu zminimalizowania błędu między przewidywanym wyjściem a rzeczywistym wyjściem. Celem uczenia sieciowego jest znalezienie optymalnego zestawu wag, który pozwoli modelowi dokładnie przewidywać wyjścia dla nowych danych wejściowych.

Podsumowując, uczenie nadzorowane jest potężną techniką uczenia modeli uczenia maszynowego w celu przewidywania wyników na podstawie danych wejściowych. Trenując na oznaczonym zbiorze danych, model może nauczyć się mapowania między danymi wejściowymi i wyjściowymi, które można wykorzystać do dokładnego przewidywania danych wyjściowych dla nowych danych wejściowych. Sieci neuronowe to popularny rodzaj algorytmu uczenia nadzorowanego, który jest inspirowany strukturą i funkcją ludzkiego mózgu. Dzięki propagacji wstecznej sieci neuronowe mogą dostosowywać siłę połączeń między neuronami w celu poprawy ich wydajności i optymalizacji wag połączeń w celu zminimalizowania błędu między przewidywanym wyjściem a rzeczywistym wyjściem.

FAQ
Jak działają metody uczenia gradientowego dla sieci neuronowych?

Metody uczenia gradientowego dla sieci neuronowych działają przy użyciu algorytmu zejścia gradientowego w celu dostosowania wag sieci. Obejmuje to obliczenie błędu między przewidywanym wyjściem a rzeczywistym wyjściem, a następnie podjęcie kroków w kierunku najbardziej stromego zejścia funkcji błędu w celu aktualizacji wag. Proces ten jest powtarzany wielokrotnie, aż błąd zostanie zminimalizowany, a sieć zostanie wyszkolona w celu dokładnego przewidywania wyników dla nowych danych wejściowych.