maskinlæringsparadigme

Et maskinlæringsparadigme er en fundamental tilgang eller filosofi for, hvordan man designer og implementerer maskinlæringssystemer. Det definerer de grundlæggende principper, der styrer, hvordan et system lærer fra data. De mest fremtrædende paradigmer er overvåget læring, uovervåget læring og forstærkningslæring.

Overvåget læring involverer træning af en model på et datasæt, hvor hvert datapunkt er mærket med den korrekte output. Målet er at lære en funktion, der kan mappe input til output. Eksempler inkluderer klassificering og regression.

Uovervåget læring, derimod, arbejder med umærkede data. Målet er at finde skjulte mønstre, strukturer eller relationer i dataene uden forudgående viden om den ønskede output. Clustering og dimensionsreduktion er almindelige opgaver inden for dette paradigme.

Forstærkningslæring fokuserer på agenter, der lærer at træffe beslutninger ved at interagere med et miljø. Agenten modtager belønninger eller straffe baseret på sine handlinger, og målet er at maksimere den akkumulerede belønning over tid. Dette anvendes ofte i spil og robotik.

Andre paradigmer eksisterer, såsom semiovervåget læring, der kombinerer mærkede og umærkede data, og selvovervåget læring, hvor labels genereres automatisk fra selve inputdataene. Valget af paradigme afhænger af problemets natur, tilgængeligheden af data og de ønskede resultater. Disse paradigmer giver rammer for at organisere og forstå forskellige maskinlæringsteknikker.