Навчання з учителем

Навчання з учителем, контрольоване або кероване[1][2] навчання (англ. Supervised learning) — один зі способів машинного навчання, в ході якого випробувана система примусово навчається за допомогою наявної множини прикладів «стимул-реакція» з метою визначення «реакції» для «стимулів», які не належать до наявної множини прикладів. З точки зору кібернетики, є одним із видів кібернетичного експерименту.

Частина з циклу
Машинне навчання
та добування даних

Задача навчання

Між входами та еталонними виходами (стимул-реакція) може існувати деяка залежність, але вона не відома. Відома лише кінцева сукупність прецедентів — пар «стимул-реакція», звана навчальною вибіркою. На основі цих даних потрібно відновити залежність (побудувати модель відносин стимул-реакція, придатних для прогнозування), тобто побудувати алгоритм, здатний для будь-якого об'єкта видати досить точну відповідь. Для вимірювання точності відповідей, так само як і в навчанні на прикладах, може вводитися функціонал якості.

Формально задача навчання може бути сформульована наступним чином: існує деяка сукупність «стимулів» і «реакцій на стимули» , необхідно визначити залежність між та таку, що в межах припустимої помилки буде справедливим .

Принцип постановки експерименту
Навчання з учителем

Даний експеримент являє собою окремий випадок кібернетичного експерименту зі зворотним зв'язком. Постановка даного експерименту припускає наявність експериментальної системи, методу навчання і методу випробування системи або вимірювання характеристик.

Експериментальна система у свою чергу складається з випробовуваної (використовуваної) системи, простору стимулів одержуваних із зовнішнього середовища та системи управління підкріпленням (регулятора внутрішніх параметрів). Як систему управління підкріпленням можна використати автоматичний пристрій, що регулює (наприклад, термостат), або людину-оператора (вчителя), здатну реагувати на реакції випробовуваної системи і стимули зовнішнього середовища шляхом застосування особливих правил підкріплення, що змінюють стан пам'яті системи.

Розрізняють два варіанти: (1) коли реакція випробовуваної системи не змінює стан зовнішнього середовища, і (2) коли реакція системи змінює стимули зовнішнього середовища. Ці схеми вказують принципову схожість такої системи загального вигляду з біологічною нервовою системою.

Типологія завдань навчання з учителем

Типи вхідних даних
  • Ознаковий опис — найпоширеніший випадок. Кожен об'єкт описується набором своїх характеристик, що називаються ознаками. Ознаки можуть бути числовими або нечисловими.
  • Матриця відстаней між об'єктами. Кожен об'єкт описується відстанями до всіх інших об'єктів навчальної вибірки. З цим типом вхідних даних працюють деякі методи, зокрема, метод k найближчих сусідів, метод парзенівського вікна, метод потенційних функцій.
  • Часовий ряд або сигнал є послідовністю вимірювань в часі. Кожен вимір може представлятися числом, вектором, а в загальному випадку — ознаковим описом досліджуваного об'єкта в даний момент часу.
  • Зображення або відеоряд.
  • Зустрічаються й складніші випадки, коли вхідні дані подаються у вигляді графів, текстів, результатів запитів до бази даних тощо. Як правило, вони приводяться до першого або другого випадку шляхом попередньої обробки даних та виділяння ознак.

Типи відгуків

Вироджені види систем управління підкріпленням («вчителів»)
  • Система підкріплення з керуванням по реакції (R — керована система) — характеризується тим, що інформаційний канал від зовнішнього середовища до системи підкріплення не функціонує. Дана система, незважаючи на наявність системи управління, відноситься до спонтанного навчання, оскільки випробовувана система навчається автономно, під дією лише своїх вихідних сигналів незалежно від їх «правильності». При такому методі навчання для управління зміною стану пам'яті не потрібно ніякої зовнішньої інформації;
  • Система підкріплення з керуванням по стимулах (S — керована система) — характеризується тим, що інформаційний канал від випробовуваної системи до системи підкріплення не функціонує. Незважаючи на не функціонування каналу від виходів випробовуваної системи, відноситься до навчання з учителем, оскільки в цьому випадку система підкріплення (вчитель) змушує випробувану систему виробляти реакції згідно певного правила, хоча й не береться до уваги наявність істинних реакцій випробовуваної системи.

Дана відмінність дозволяє глибше поглянути на відмінності між різними способами навчання, оскільки грань між навчанням з учителем і навчанням без вчителя тонша. Крім цього, таке розходження дозволило показати для штучних нейронних мереж певні обмеження для S та R — керованих систем (див. Теорема збіжності перцептрону).

Див. також

Примітки
  1. Верес, О. М.; Оливко, Р. М. (2017). Класифікація методів аналізу великих даних. Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Інформаційні системи та мережі (Л.: НУЛП) 872: 84–92.
  2. Проніна, О. І. (2019). Робоча програма навчальної дисципліни «Машинне навчання» для здобувачів освітнього ступеня магістра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки», освітньої програми «Інформаційні системи та технології». Маріуполь: ПДТУ.

Література
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.