שְׁאֵלָה:
למידה מקוונת לעומת לא מקוונת?
griffin
2010-07-28 18:32:33 UTC
view on stackexchange narkive permalink

מה ההבדל בין לא מקוון ל למידה מקוונת? האם זה רק עניין של למידה על כל מערך הנתונים (במצב לא מקוון) לעומת למידה באופן הדרגתי (מופע אחד בכל פעם)? מהן דוגמאות לאלגוריתמים המשמשים בשניהם?

שְׁלוֹשָׁה תשובות:
#1
+36
user549
2010-07-28 19:37:17 UTC
view on stackexchange narkive permalink

למידה מקוונת פירושה שאתה עושה את זה כשהנתונים נכנסים. לא מקוון פירושו שיש לך מערך נתונים סטטי.

לכן, למידה מקוונת יש לך (בדרך כלל) יותר נתונים, אבל יש לך מגבלות זמן. קמט נוסף שיכול להשפיע על הלמידה המקוונת הוא שהמושגים שלך עשויים להשתנות לאורך זמן.

נניח שאתה רוצה לבנות מסווג שיכיר בזבל. אתה יכול לרכוש קורפוס גדול של דואר אלקטרוני, לתייג אותו ולהכשיר עליו מסווג. זה יהיה למידה לא מקוונת. לחלופין, אתה יכול לקחת את כל הדואר האלקטרוני שנכנס למערכת שלך ולעדכן ברציפות את המסווג שלך (תוויות עשויות להיות קצת מסובכות). זו תהיה למידה מקוונת.

כן, והבהרה קלה היא שאלגוריתמי למידה מקוונים, לפחות כפי שנלמדו בלימוד מכונה, מניחים בעיקר כי היכולת שלך לאחסן דוגמאות מוגבלת מאוד בהשוואה לגודל מערך הנתונים. במקרה המגביל ביותר, אתה זוכה לראות רק דוגמה אחת בכל פעם, ואז אתה צריך לשכוח אותה לאחר שהשתמשת בה לעדכון המסווג שלך.
#2
+12
shark8me
2016-04-27 14:36:59 UTC
view on stackexchange narkive permalink

המונח "מקוון" עמוס יתר על המידה, ולכן גורם לבלבול בתחום למידת המכונה.

ההפך מ- "מקוון" הוא למידת אצווה. בלימוד אצווה אלגוריתם הלמידה מעדכן את הפרמטרים שלו לאחר צריכת כל האצווה, ואילו בלמידה מקוונת האלגוריתם מעדכן את הפרמטרים שלו לאחר למידה ממופע אימונים אחד. למידת אצווה מיני היא מחצית הדרך בין למידת אצווה בקצה אחד לבין למידה מקוונת בקצה השני.

כמו כן, "כאשר" הנתונים נכנסים, או אם הם מסוגלים להישמר או לא, הם אורתוגונלי ללמידה מקוונת או אצווה.

למידה מקוונת נחשבת לאיטית יותר להתכנס למינימה בהשוואה ללמידה אצווהית. עם זאת, במקרים בהם כל מערך הנתונים אינו מתאים לזיכרון, השימוש בלמידה מקוונת הוא פשרה מקובלת.

אני לא חושב שזה נכון.מה שאתה מתאר הוא אלגוריתם האופטימיזציה * ירידת שיפוע סטוכסטית (או מקוונת) * שיכולה לשמש להגדרות בעיות מקוונות או לא מקוונות.
אני מאמין שה"כמו שנכנסים נתונים "מתייחס לאלגוריתמים מקוונים ומחוברים https://en.wikipedia.org/wiki/Online_algorithm. אני מרגיש ש- OPs המוגדרים ללימוד מקוון עושים את ההבחנה הזו בבירור.Algos מקוון -> עיבוד עם כניסת הנתונים. למידה מקוונת -> עדכן את המודל הבסיסי בהדרגה במהלך האימון.
#3
+4
FrankyBravo
2017-08-21 12:12:23 UTC
view on stackexchange narkive permalink

O למידה מקוונת (נקרא גם למידה מצטברת ): אנו רואים הצגה אחת של הדוגמאות.במקרה זה, כל דוגמה משמשת ברצף באופן שנקבע על ידי אלגוריתם הלמידה, ואז נזרקת.שינויי המשקל שנעשו בשלב נתון תלויים במיוחד ב- only בדוגמה (הנוכחית) המוצגת ואולי במצב הנוכחי של המודל.זהו הנוהל הטבעי לחוקים המשתנים בזמן בו ייתכן שהדוגמאות לא יהיו זמינות בבת אחת.

O למידה זמינה : שינויי המשקל תלויים בכל מערך הנתונים (אימונים), המגדיר פונקציית עלות גלובלית.הדוגמאות משמשות שוב ושוב עד להשגת מזעור של פונקציית עלות זו.



שאלה ותשובה זו תורגמה אוטומטית מהשפה האנגלית.התוכן המקורי זמין ב- stackexchange, ואנו מודים לו על רישיון cc by-sa 2.0 עליו הוא מופץ.
Loading...