ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ! - страница 34

5. Самостоятельное/автоматическое обучение (Self-supervised Learning)

Это относительно новый подход, где модель обучается на данных, генерируя сама себе задачи и ответы (чаще всего через маскировку части данных и попытки их угадывания). Задача модели – понять и усвоить скрытую структуру, которая есть в этих данных. Например, если данные – это связный текст, то модель может маскировать и пытаться предсказать следующее слово в предложении. Или для изображений модель может пытаться маскировать и восстанавливать части изображения. Или пытать предсказать цвет или другие параметры изображения. Таким образом, она учится на большом количестве данных (текстов, изображений, видео), без необходимости наличия внешних меток или участия человека. В результате модель усваивает структуру и внутренние связи в этих данных (которые могут быть даже неизвестны человеку). И когда эта структура усвоена – то модель можно дообучить для решения какой-нибудь специальной практической задачи (для решения которой нужно понимать эту структуру в данных). Например, можно дообучить модель для автозаполнения или перевода текстов или сделать модель для улучшения, окраски и восстановления изображений и т. д. Бурный рост приложений в области современного Генеративного ИИ (Generative AI) – больше всего обязан именно этому типу Машинного Обучения.

Каждый из этих методов обладает своими уникальными преимуществами и ограничениями и выбор метода зависит от конкретной задачи и доступности данных.

6. Какие основные виды задач решает машинное обучение? Дай определение сути и характеристику для каждого вида задач.

Машинное обучение используется для решения различных видов задач.

Вот основные виды задач, которые есть в современном машинном обучении:

1. Задачи классификации: В задачах классификации модель предсказывает дискретную метку или категорию. Например, задача определения, является ли электронное письмо спамом или нет, является задачей классификации. Здесь мы предсказываем дискретную переменную (спам или не спам).

2. Задачи кластеризации: Это тип задач, где модель группирует данные на основе их сходства, и эти группы называются кластерами. Этот процесс происходит без каких-либо предварительных знаний о данных, и в этом смысле он относится к обучению без учителя. Например, кластеризация может быть использована для сегментации клиентов на основе их покупательского поведения.