representatielearning

Representatielearning, ook wel representation learning genoemd, is een tak van machine learning die zich richt op het automatisch ontdekken van representaties van data die nuttig zijn voor leerdoelen zoals classificatie, regressie of clustering. In plaats van handmatig ontworpen kenmerken leert een model eigenschapsspreiding en structuur uit ruwe data, zodat downstream taken beter kunnen worden gefunctioneerd.

Representaties kunnen laag-niveau of hoog-niveau zijn: laag-dimensionale, compacte coderingen die de belangrijkste variabiliteit van de data vastleggen, of meer semantische, taak-specifieke factoren die generalisatie bevorderen. Het doel is meestal om representaties te vinden die robuust zijn, transferabel naar nieuwe taken of domeinen, en gemakkelijk te evalueren via prestaties op downstream taken.

Methoden variëren van traditionele statistische technieken tot moderne diepe netwerken. Traditionele dimensionale reductie omvat PCA en ICA. Diepe representatielearning gebruikt auto-encoders, variational auto-encoders en generatieve modellen, en maakt gebruik van zelf-supervised en contrastieve leerdoelen (bijvoorbeeld contrastive learning) om structuren te leren zonder expliciete labelinformatie. In de natuurlijke taalverwerking leiden woord- en contextuele embeddings tot rijkere representaties; in beeld- en audiotoepassingen worden convolutionele netwerken en transformers vaak ingezet voor leer van betekenisvolle features.

Toepassingen bevinden zich in computer vision, NLP, spraakherkenning en aanbevelingssystemen. Representatielearning stelt systemen in staat om betere algemene eigenschappen te leren uit grote hoeveelheden ongeëtiketteerde data, wat de prestaties en de data-efficiëntie van uiteenlopende AI-taken kan verbeteren. Uitdagingen omvatten selectie van geschikte representaties, interpretatie, en overdracht naar nieuwe taken of domeinen.