機械学習モデルをトレーニングするプロセスには、シナリオごとに明示的にプログラムしなくても、モデルを膨大な量のデータにさらしてパターンを学習し、予測や決定を行えるようにすることが含まれます。トレーニング フェーズでは、機械学習モデルは一連の反復を実行し、内部パラメーターを調整してエラーを最小限に抑え、特定のタスクのパフォーマンスを向上させます。
トレーニング中の監督とは、モデルの学習プロセスをガイドするために必要な人間の介入のレベルを指します。監視の必要性は、使用されている機械学習アルゴリズムの種類、タスクの複雑さ、トレーニングに提供されるデータの品質によって異なります。
ラベル付きデータでモデルをトレーニングする機械学習の一種である教師あり学習では、監視が不可欠です。ラベル付きデータは、各入力データ ポイントが正しい出力とペアになっていることを意味し、モデルが入力と出力の間のマッピングを学習できるようになります。教師ありトレーニング中は、トレーニング データに正しいラベルを提供し、モデルの予測を評価し、フィードバックに基づいてモデルのパラメーターを調整するために人間の監督が必要です。
たとえば、教師付き画像認識タスクで、猫と犬の画像を分類するモデルをトレーニングすることが目標の場合、人間の監督者が各画像に猫または犬のラベルを付ける必要があります。その後、モデルはこれらのラベル付けされた例から学習して、新しい未見の画像について予測を行います。スーパーバイザーはモデルの予測を評価し、その精度を向上させるためにフィードバックを提供します。
一方、教師なし学習アルゴリズムでは、トレーニングにラベル付きデータは必要ありません。これらのアルゴリズムは、明示的なガイダンスなしで入力データからパターンと構造を学習します。教師なし学習は、クラスタリング、異常検出、次元削減などのタスクによく使用されます。教師なし学習では、トレーニング中に人間の監督を必要とせずに、機械が独立して学習できます。
半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習の両方の要素を組み合わせたハイブリッド アプローチです。このアプローチでは、ラベル付きデータとラベルなしデータの組み合わせでモデルがトレーニングされます。ラベル付きデータは学習プロセスをガイドするための監視を提供しますが、ラベルなしデータによりモデルはデータ内の追加のパターンと関係を発見できます。
強化学習は機械学習のもう 1 つのパラダイムで、エージェントが環境と対話することで逐次的な意思決定を行うことを学習します。強化学習では、エージェントはその行動に基づいて報酬またはペナルティの形でフィードバックを受け取ります。エージェントは試行錯誤を通じて、時間の経過とともに累積報酬を最大化する方法を学習します。強化学習では従来の意味での明示的な監視は必要ありませんが、報酬構造の設計、学習目標の設定、学習プロセスの微調整には人間による監視が必要になる場合があります。
機械学習トレーニング中の監視の必要性は、使用されている学習パラダイム、ラベル付きデータの利用可能性、タスクの複雑さによって異なります。教師あり学習では、ラベル付きデータを提供し、モデルのパフォーマンスを評価するために人間の監督が必要です。教師なし学習では、モデルがラベルなしのデータから独立して学習するため、教師を必要としません。半教師あり学習は教師あり学習と教師なし学習の両方の要素を組み合わせたものですが、強化学習には環境との相互作用を通じた学習が含まれます。
その他の最近の質問と回答 EITC/AI/GCMLGoogleクラウド機械学習:
- Text to Speech (TTS) とは何ですか?また、AI とどのように連携するのでしょうか?
- 機械学習で大規模なデータセットを扱う場合の制限は何ですか?
- 機械学習は対話的な支援を行うことができるでしょうか?
- TensorFlow プレイグラウンドとは何ですか?
- より大きなデータセットとは実際には何を意味するのでしょうか?
- アルゴリズムのハイパーパラメータの例にはどのようなものがありますか?
- アンサンブル学習とは何ですか?
- 選択した機械学習アルゴリズムが適切でない場合はどうすればよいでしょうか?また、確実に正しいものを選択するにはどうすればよいでしょうか?
- ニューラル ネットワーク ベースのアルゴリズムで使用される主要なパラメーターは何ですか?
- TensorBoard とは何ですか?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning のその他の質問と回答を表示する
その他の質問と回答:
- フィールド: Artificial Intelligence
- プログラム: EITC/AI/GCMLGoogleクラウド機械学習 (認定プログラムに進む)
- レッスン: 概要 (関連するレッスンに行く)
- トピック: 機械学習とは (関連トピックに移動)