Q:
Jak se břitva Occam vztahuje na strojové učení?
A:Použití holicího strojku Occam se datuje od Williama z Ockhama v roce 1200 - je to myšlenka, že by mělo být upřednostněno nejjednodušší a nejpřímější řešení, nebo že s různými hypotézami bude nejlépe použito nejjednodušší nebo nejmenší předpoklady.
Holicí strojek společnosti Occam však má také některé moderní aplikace pro nejmodernější technologie - jedním příkladem je aplikace principu na strojové učení. Díky strojovému učení pracují inženýři na školení počítačů na souborech tréninkových dat, aby jim umožnili učit se a překračovat hranice původního programování v kódové základně. Strojové učení zahrnuje implementaci algoritmů, datových struktur a vzdělávacích systémů do počítačů, které jim umožní učit se samy a vytvářet vyvíjející se výsledky.
S ohledem na to mají někteří odborníci pocit, že strojek Occam může být užitečný a poučný při navrhování projektů strojového učení. Někteří tvrdí, že strojek Occam může pomoci technikům vybrat nejlepší algoritmus, který se použije na projekt, a také pomoci při rozhodování o tom, jak vyškolit program s vybraným algoritmem. Jedna interpretace holicího strojku Occam je, že vzhledem k více než jednomu vhodnému algoritmu se srovnatelnými kompromisy by měl být použit ten, který je nejméně složitý na nasazení a nejsnadněji interpretovatelný.
Jiní poukazují na to, že postupy zjednodušení, jako je výběr prvků a zmenšení rozměrů, jsou také příklady použití principu holicího strojku Occam - zjednodušování modelů pro dosažení lepších výsledků. Na druhé straně ostatní popisují modelové kompromisy, kde inženýři snižují složitost na úkor přesnosti - ale stále tvrdí, že tento přístup společnosti Occam může být prospěšný.
Další aplikace holicího strojku Occam zahrnuje parametry nastavené pro určité druhy strojového učení, jako je Bayesovská logika v technologiích. Při omezování sad parametrů pro projekt bylo možné říci, že inženýři „zjednodušují model pomocí„ holicího strojku Occam “. Jiným argumentem je, že když tvůrčí lidé brainstormingem, jak posoudit případ použití v podniku a omezit rozsah projektu před použitím algoritmů, využívají břitva Occam, aby od samého začátku omezili složitost projektu.
Další populární aplikace holicího strojku Occam pro strojové učení zahrnuje „prokletí příliš složitých systémů“. Tento argument ukazuje, že vytvoření složitějšího a podrobnějšího modelu může tento model učinit křehkým a těžkopádným. Existuje problém zvaný overfitting, kde jsou modely příliš složité na to, aby se vešly zkoumaným datům a případům použití těchto dat. Toto je další příklad, kdy by někdo mohl citovat strojek Occam v úmyslném návrhu systémů strojového učení, aby se ujistil, že netrpí přílišnou složitostí a rigiditou.
Na druhou stranu, někteří poukazují na to, že nesprávné použití holicího strojku Occam může snížit účinnost programování strojového učení. V některých případech může být složitost nezbytná a prospěšná. Všechno to souvisí s prozkoumáním konkrétního rozsahu projektu a toho, co musí být získáno, a při pohledu na vstupy, tréninkové sady a parametry, aby bylo možné pro daný výsledek aplikovat nejzacilenější řešení.
