Разбирането на подходите за обучение на AI е решаваща първа стъпка, когато обмисляте инвестиране в организации, които играят с AI. Ефективността и ефикасността на тези подходи могат значително да повлияят на представянето и конкурентното предимство на компанията. Чрез разбирането на подходите за обучение инвеститорите могат да оценят способността на компанията да разработи точни и стабилни модели за машинно обучение, използвайки най-съвременни техники.

Малкократно и еднократно обучение са техники за машинно обучение, които позволяват моделите да бъдат обучавани на малки набори от данни. Обучението с няколко изстрела се отнася до обучение на модел на няколко примера (обикновено 1–5) от всеки клас, докато обучението с един изстрел се отнася до обучение на модел върху единичен пример от всеки клас.

Малкократното и еднократното обучение са важни за разбиране в днешния технологичен и икономически климат, защото позволяват моделите за машинно обучение да бъдат обучавани върху по-малки набори от данни. Това е важно, тъй като събирането и етикетирането на големи набори от данни може да бъде скъпо и отнема много време.

В днешната икономика фирмите търсят начини да спестят пари и време. Малкократно и еднократно обучение може да помогне на бизнеса да направи това, като им позволи да обучават модели за машинно обучение на по-малки набори от данни. Това може да доведе до по-бързо време за пускане на пазара на нови продукти и услуги, както и до намалени разходи, свързани със събирането на данни и етикетирането.

Освен това може да се използва кратко и еднократно обучение за обучение на модели за машинно обучение върху данни, които се променят бързо. Това е важно в днешния свят, където скоростта на технологичните промени се ускорява. Като могат да обучават модели за машинно обучение на по-малки набори от данни, фирмите могат да бъдат в крак с най-новите промени в данните и да гарантират, че техните модели са винаги актуални.

Еднократно обучение:

Еднократното обучение е вид машинно обучение, което позволява на модела да се научи да класифицира нови обекти, след като види само един пример за всеки обект. Това е в контраст с традиционното машинно обучение, което изисква моделът да бъде обучен върху голям набор от данни от примери, за да се направят точни прогнози.

Алгоритмите за еднократно обучение обикновено се използват в приложения за компютърно зрение, където може да бъде трудно или скъпо да се съберат големи набори от данни от етикетирани изображения. Например, един алгоритъм за обучение може да се използва за обучение на модел да класифицира различни видове животни, дори ако моделът е виждал само един пример за всяко животно.

Една от най-разпространените техники за еднократно обучение са сиамските невронни мрежи. Сиамските невронни мрежи са вид невронни мрежи, които са обучени да сравняват две изображения и да определят дали са на един и същи обект. Когато една сиамска невронна мрежа се обучава върху набор от изображения, тя се научава да извлича характеристики, които са общи за обекти от същия клас. Това позволява на мрежата да класифицира нови обекти, след като види само един пример за всеки обект.

Еднократното обучение все още е сравнително нова област на изследване, но има потенциала да революционизира начина, по който машинното обучение се използва в различни приложения. Например, еднократното обучение може да се използва за разработване на самоуправляващи се автомобили, които могат да идентифицират и класифицират обекти на пътя, след като са ги видели само няколко пъти.

Някои примери за еднократно обучение:

  • Разпознаване на лица: Единичен алгоритъм за обучение може да се използва за обучение на модел да разпознава лица, след като е видял само един пример за всяко лице.
  • Откриване на обект: Алгоритъм за обучение с един изстрел може да се използва за обучение на модел да открива обекти в изображения, след като е видял само един пример за всеки обект.
  • Медицинска диагноза: Един алгоритъм за обучение може да се използва за обучение на модел да диагностицира заболявания, след като е видял само един пример за всяка болест.

Еднократното обучение е обещаващ нов подход към машинното обучение, който има потенциала да революционизира начина, по който взаимодействаме с компютрите. Тъй като алгоритмите за еднократно обучение продължават да се подобряват, можем да очакваме да ги видим използвани в по-широк набор от приложения.

Малкократно обучение:

Малкократното обучение е вид машинно обучение, при което модел се обучава на малък брой примери и след това се иска да направи прогнози върху нови примери. Това е в контраст с традиционното машинно обучение, където моделът се обучава върху голям набор от данни от примери.

Малкократното обучение е предизвикателна задача, защото изисква моделът да се научи да обобщава от малко количество данни. Обучението на няколко пъти обаче може да бъде полезно в ситуации, в които е трудно или скъпо да се събере голям набор от данни от примери. Например, обучението с няколко изстрела може да се използва за обучение на модел за класифициране на нови типове обекти във фабрична настройка, където може да е трудно или скъпо да се събере голям набор от данни от етикетирани изображения.

Съществуват редица различни подходи за обучение с няколко изстрела. Един общ подход е да се използва алгоритъм за мета-обучение. Алгоритмите за мета-обучение се обучават върху набор от данни от задачи, където всяка задача се състои от малък брой обучителни примери и набор от тестови примери. Алгоритъмът за мета-обучение се научава да се учи от тези задачи и след това може да се използва за обучение на модел на нова задача с малък брой примери.

Друг подход към краткосрочното обучение е използването на трансферно обучение. Трансферното обучение е техника, при която модел, който е обучен на голям набор от примери, се използва като отправна точка за обучение на модел за нова задача. Моделът, който е обучен на големия набор от данни от примери, може да предостави на новия модел набор от функции, които са полезни за новата задача.

Малкократното обучение е обещаваща област на изследване с потенциал да революционизира начина, по който машинното обучение се използва в различни приложения. Тъй като алгоритмите за бързо обучение продължават да се подобряват, можем да очакваме да ги видим да се използват в по-широк набор от приложения, като например самоуправляващи се автомобили, медицинска диагностика и обработка на естествен език.

Някои примери за краткосрочно обучение:

  • Самоуправляваща се кола, която е в състояние да идентифицира и класифицира нови обекти на пътя, след като ги е видяла само няколко пъти.
  • Система за медицинска диагностика, която е в състояние да диагностицира заболявания, след като е видяла само няколко примера за всяка болест.
  • Система за обработка на естествен език, която е в състояние да генерира текст или да превежда езици, след като е видяла само няколко примера за всяка задача.

Малкократното обучение е предизвикателна задача, но също така е много обещаваща област на изследване. Тъй като алгоритмите за обучение с няколко изстрела продължават да се подобряват, можем да очакваме да ги видим използвани в по-широк набор от приложения.

Тъй като алгоритмите за обучение с няколко изстрела и с един изстрел продължават да се подобряват, можем да очакваме да ги видим използвани в по-широк набор от приложения. Това може да доведе до големи пробиви в различни индустрии, като например самоуправляващи се автомобили, медицинска диагностика и обработка на естествен език.

Ако изследвате зрелостта на AI на дадена организация, обучението с няколко изстрела и еднократното обучение са две области на изследване, на които трябва да обърнете внимание. Тези техники имат потенциала да революционизират начина, по който машинното обучение се използва в различни приложения, и биха могли да доведат до значителна възвращаемост.