Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin menggunakan Pytorch (Bahagian 1)

Objektif

Oleh kerana blog ini adalah catatan peribadi saya mengenai pengaturcaraan . Saya cuba mencatatkan apa yang saya faham dari pembelajaran yang dialami.

Pengetahuan saya mengenai pembelajaran mesin ini boleh dikatakan amat sedikit. Oleh itu saya membuat sedikit kajian untuk mengetahui apakah sebenarnya pembelajaran mesin, bagaimana ia berfungsi dan bagaimana ia boleh digunakan untuk membantu tugasan harian

Definisi

Terdapat pelbagai definisi pembelajaran mesin, tetapi yang menarik perhatian saya adalah definisi yang saya dapati dari salah satu kursus atas talian:-

Machine Learning is nothing but a geometry problem

-Lazy programmer-

Bermakna pembuat tutorial ini mengatakan pembelajaran mesin ini tidak lain dan tidak bukan adalah untuk menyelesaikan masalah geometri.

Saya tertanya-tanya apa yang menyebabkan definisi ini dibuat sedemikian, dan adakah saya bersetuju dengan definisi ini?

Contoh asas untuk pembelajaran mesin

Antara konsep utama pembelajaran mesin :-

  • Regression (Regresi ) – objektifnya adalah untuk mencari garis lurus /lengkung yang menggambarkan kedudukan data, sama ada garis lurus (tahap pertama), atau polinomiaal seperti melengkung parabola, hiperbola , dan seterusnya
  • Classification (Pengkelasan) – objektifnya adalah untuk mencari garis/lengkung sempadan antara data. contohnya ciri-ciri yang menentukan sama ada gambar itu adalah kucing atau anjing

Kalau mengikut konsep ini, ya pencarian tersebut boleh dibuat dengan geometri, iaitu dengan melukis garis sempadan menggunakan pen untuk data yang diplotkan di atas graf, walaupun dimensi graf bertambah menjadi 3 atau 4 dan seterusnya, objektif utamanya kembali untuk melukis garis sempadan.

Tapi benarkah ini definisi ini terpakai untuk semua pembelajaran mesin termasuk yang peringkat tinggi seperti Pembelajaran Pengukuhan (Reinforcement Learning) dan Pemprosesan Bahasa Natural (Natural Language Processing ) . Kita akan cari jawapannya dan kongsi di dalam kiriman seterusnya

Leave a Reply

Alamat e-mel anda tidak akan disiarkan.

Related Post