Самоконтролируемое обучение

Самостоятельное обучение - это метод машинного обучения, при котором система использует входные данные для построения прогнозной модели, при этом вмешательство человека для маркировки данных не требуется. При этом используются неструктурированные данные, что помогает машине выявить закономерности, корреляции и тенденции, которые она может использовать для точной классификации и прогнозирования новых данных. В отличие от контролируемого обучения, которое требует вмешательства человека для маркировки данных, самоконтролируемое обучение позволяет системе обучаться без какого-либо ручного вмешательства.

Концепция самоконтролируемого обучения возникла на основе обучения с подкреплением, которое впервые было разработано в конце 1950-х годов. С тех пор она превратилась в отдельную область исследований и стала широко использоваться для различных практических приложений в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка, робототехника и биоинформатика.

Самостоятельное обучение делится на две основные категории: предварительное обучение и онлайн-обучение. Предварительно обученное обучение использует существующие наборы данных для создания прогностической модели, в то время как онлайн-обучение постоянно обновляет свои модели по мере получения новых данных.

Предварительно обученное самоконтролируемое обучение работает путем получения набора маркированных данных и обучения на них модели. Затем модель используется для выявления закономерностей в новых данных и составления прогнозов на основе этих закономерностей. Этот подход используется для наборов данных, которые слишком велики, чтобы их мог маркировать человек, например, наборы данных изображений для приложений компьютерного зрения.

Онлайн-самообучение, также известное как обучение с подкреплением, - это тип машинного обучения, при котором система обучается корректировать свое поведение на основе обратной связи, которую она получает из окружающей среды. Этот тип обучения позволяет системе обучаться с течением времени и адаптироваться к новым ситуациям и данным.

Самоконтролируемое обучение может использоваться в самых разных областях, начиная от компьютерного зрения и заканчивая обработкой естественного языка и робототехникой. Это мощный инструмент, который имеет множество потенциальных применений, и, вероятно, в ближайшие годы он станет еще более важной частью машинного обучения.