Teadmiste destilleerimine

Teadmiste destilleerimine on protsess teabe ja teadmiste edastamiseks ühest allikast teise. Seda saab kasutada uute masinõppemudelite loomiseks olemasolevate destilleerimise teel või teadmiste edastamiseks asjatundjatelt algajatele süsteemidele. See viitab ka teadmiste, näiteks reeglite või mudelite, ülekandmisele algallikast süsteemidesse, mis on vähem võimsad ja millel on vähem ressursse.

Teadmiste destilleerimise protsessid võivad hõlmata kahte peamist etappi: "õpetaja" mudel loob andmete pehmendatud versiooni, mida kasutatakse seejärel "õpilase" mudeli koolitamiseks. Teadmiste destilleerimine võib aidata lahendada liigse sobitamise probleemi, kui mudel on liiga spetsialiseerunud ja töötab uute andmetega halvasti. "Õpetaja" mudel loob andmetest tõenäosusliku ülevaate, et anda õpilasele aimu, kui ebakindel see iga ennustuse suhtes on. “Õpilase” mudeli koolitusel kasutatakse tegelike siltide asemel pehmeid sihtmärke, parandades õpilasmudeli üldistusvõimet.

Teadmiste destilleerimist kasutatakse nii juhendatud kui ka juhendamata õppes. Juhendatud õppe puhul aitab teadmiste destilleerimine vähendada mudelikoolituse arvutuskulusid, kandes teadmisi erinevate arhitektuuride vahel. Näiteks saab teadmiste destilleerimist kasutada kulukate annotatsioonidega mudelite tihendamiseks, säilitades samal ajal täpsuse. Järelevalveta õppimise korral soovitab teadmiste destilleerimine parameetrite jagamist mitme allika vahel, millel on erinevad suhted, et aidata suurendada mudeli suutlikkust luua mitut andmete esitust.

Teadmiste destilleerimist saab rakendada mitmesuguste tehnikatega. Üks levinud lähenemisviis on "vihjepõhine" lähenemisviis, mis hõlmab õpilasmudelile piiratud teabe esitamist soovitud väljundi kohta. Teist tehnikat, nn hääbumisteguri tehnikat, kasutatakse teadmiste jagamiseks õpetajalt õpilasele, vähendades aeglaselt esimeste mõju aja jooksul.

Üldiselt on teadmiste destilleerimine võimas tööriist keeruka teabe edastamiseks allikast allavoolu süsteemidesse või kontekstidesse. Sellel on rakendusi nii juhendatud kui ka juhendamata õppes, vähendades koolituskulusid ja parandades mudelite täpsust.