Chắt lọc kiến thức

Chắt lọc kiến thức là một quá trình chuyển giao thông tin và kiến thức từ nguồn này sang nguồn khác. Nó có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình học máy mới bằng cách chắt lọc những mô hình hiện có hoặc để truyền đạt kiến thức từ hệ thống chuyên gia sang hệ thống mới. Nó cũng đề cập đến hoạt động chuyển giao kiến thức, chẳng hạn như các quy tắc hoặc mô hình, từ nguồn ban đầu sang các hệ thống kém mạnh mẽ hơn và có ít tài nguyên hơn.

Quá trình chắt lọc kiến thức có thể bao gồm hai giai đoạn chính: mô hình “giáo viên” tạo ra phiên bản dữ liệu được làm mềm, sau đó được sử dụng để đào tạo mô hình “học sinh”. Chắt lọc kiến thức có thể giúp giải quyết vấn đề quá phù hợp, trong đó mô hình quá chuyên biệt và hoạt động kém với dữ liệu mới. Mô hình “giáo viên” tạo ra một cái nhìn xác suất về dữ liệu để cung cấp cho học sinh ý tưởng về mức độ không chắc chắn của dữ liệu đối với từng dự đoán. Trong quá trình đào tạo mô hình “sinh viên”, các mục tiêu mềm được sử dụng thay cho các nhãn thực tế, cải thiện hiệu suất khái quát hóa của mô hình sinh viên.

Chắt lọc kiến thức được sử dụng trong cả học tập có giám sát và không giám sát. Trong học có giám sát, việc chắt lọc kiến thức giúp giảm chi phí tính toán khi đào tạo mô hình bằng cách chuyển giao kiến thức giữa các kiến trúc khác nhau. Ví dụ: chắt lọc kiến thức có thể được sử dụng để nén các mô hình có chú thích tốn kém trong khi vẫn duy trì độ chính xác. Trong học tập không giám sát, việc chắt lọc kiến thức gợi ý việc chia sẻ tham số giữa nhiều nguồn với các mối quan hệ khác nhau để giúp nâng cao khả năng của mô hình trong việc tạo ra nhiều cách biểu diễn dữ liệu.

Chắt lọc kiến thức có thể được thực hiện bằng nhiều kỹ thuật khác nhau. Một cách tiếp cận phổ biến là cách tiếp cận “dựa trên gợi ý”, bao gồm việc cung cấp thông tin hạn chế về kết quả đầu ra mong muốn cho mô hình học sinh. Một kỹ thuật khác, kỹ thuật “nhân tố mờ dần”, được sử dụng để phân phối kiến thức từ giáo viên đến học sinh bằng cách giảm dần ảnh hưởng của giáo viên theo thời gian.

Nhìn chung, chắt lọc kiến thức là một công cụ mạnh mẽ để chuyển thông tin phức tạp từ một nguồn tới các hệ thống hoặc bối cảnh tiếp theo. Nó có các ứng dụng trong cả học tập có giám sát và không giám sát, giảm chi phí đào tạo và cải thiện độ chính xác của mô hình.