Самостоятельное обучение – это тип машинного обучения, при котором модель обучается с помощью предварительной текстовой задачи, для которой не требуются размеченные данные. Вместо этого модель учится решать задачу, используя внутреннюю структуру или шаблоны самих данных.
При обучении с самоконтролем модели предоставляется набор входных данных, таких как изображения или текст, и ее просят предсказать некоторые аспекты данных. Например, в случае текстовых данных модели может быть представлено предложение с пропущенным словом и предложено предсказать пропущенное слово на основе контекста окружающих слов. В случае данных изображения модель можно попросить предсказать угол поворота повернутого изображения.
Обучаясь этим предтекстовым задачам, модель может научиться извлекать значимые функции из данных, которые можно использовать для других последующих задач, таких как классификация изображений или языковой перевод. Поскольку для самоконтролируемого обучения не требуются размеченные данные, его можно использовать для обучения моделей на больших наборах данных без необходимости ручного добавления аннотаций, что может быть дорогостоящим и занимать много времени.
Обучение с самоконтролем становится все более популярным подходом в области глубокого обучения, особенно в обработке естественного языка (NLP) и компьютерном зрении, где оно использовалось для достижения самых современных результатов в различных тестах.
Разница между неконтролируемым и самостоятельным обучением
Обучение с самостоятельным учителем и обучение без учителя — это два типа подходов к машинному обучению, которые различаются тем, как они учатся на основе данных.
При неконтролируемом обучении модель обучается на наборе данных, который не имеет предопределенных меток или категорий. Цель состоит в том, чтобы обнаружить основную структуру или закономерности в данных без каких-либо явных указаний. Например, в случае кластеризации модели предлагается сгруппировать схожие точки данных вместе на основе некоторой метрики сходства. В случае уменьшения размерности цель состоит в том, чтобы уменьшить количество признаков в данных, сохранив наиболее важную информацию.
Напротив, обучение с самоконтролем — это тип обучения с учителем, при котором модель обучается на предтекстовой задаче, которая не требует размеченных данных. Вместо этого модель учится предсказывать некоторые аспекты данных, например пропущенное слово в предложении, используя структуру или шаблоны самих данных. Затем модель настраивается для последующей задачи, в которой есть помеченные данные, такие как классификация или регрессия.
Основное различие междуобучением с самостоятельным учителем и обучением без учителя заключается в том, что в обучении с самостоятельным наблюдением для руководства процессом обучения используется предварительное задание, а в обучении без учителя — нет. Обучение с самостоятельным учителем можно рассматривать как способ обеспечения контроля без явных меток, в то время как обучение без учителя больше сосредоточено на обнаружении базовой структуры данных.
И обучение с самостоятельным учителем, и обучение без учителя имеют свои сильные и слабые стороны, и выбор подхода будет зависеть от конкретных требований решаемой проблемы.
«Спасибо, что нашли время прочитать эту статью! Если вы нашли его информативным и полезным, мы будем очень признательны за вашу поддержку. Пожалуйста, подумайте о том, чтобы поставить лайк и поделиться статьей с другими, кому она может быть полезна, и не забудьте подписаться на меня, чтобы получать больше подобного контента в будущем. -качественный контент, который обучает и информирует наших читателей. Приятного обучения :)”
