P:
W jaki sposób brzytwa Occama ma zastosowanie do uczenia maszynowego?
ZA:Używanie brzytwy Ockhama sięga czasów Williama z Ockham w 1200 roku - jest to idea, że preferowane powinno być najprostsze i najbardziej bezpośrednie rozwiązanie, lub że przy różnych hipotezach najlepiej zastosować najprostsze lub o najmniejszej liczbie założeń.
Jednak brzytwa Ockhama ma również kilka nowoczesnych aplikacji do najnowocześniejszych technologii - jednym z przykładów jest zastosowanie tej zasady do uczenia maszynowego. Dzięki uczeniu maszynowemu inżynierowie pracują nad szkoleniem komputerów na zestawach danych szkoleniowych, aby umożliwić im naukę i wyjście poza granice oryginalnego programowania baz kodowych. Uczenie maszynowe polega na wdrażaniu algorytmów, struktur danych i systemów szkoleniowych na komputerach, aby umożliwić im samodzielną naukę i uzyskiwanie ewoluujących wyników.
Mając to na uwadze, niektórzy eksperci uważają, że brzytwa Ockhama może być przydatna i pouczająca przy projektowaniu projektów uczenia maszynowego. Niektórzy twierdzą, że brzytwa Occama może pomóc inżynierom wybrać najlepszy algorytm do zastosowania w projekcie, a także pomóc w podjęciu decyzji, jak wytrenować program z wybranym algorytmem. Jedną z interpretacji brzytwy Ockhama jest to, że biorąc pod uwagę więcej niż jeden odpowiedni algorytm o porównywalnych kompromisach, należy zastosować ten, który jest najmniej skomplikowany do wdrożenia i najłatwiejszy do interpretacji.
Inni podkreślają, że procedury uproszczenia, takie jak wybór cech i redukcja wymiarów, są również przykładami zastosowania zasady brzytwy Ockhama - upraszczania modeli w celu uzyskania lepszych wyników. Z drugiej strony inni opisują kompromisy modelowe, w których inżynierowie zmniejszają złożoność kosztem dokładności - ale nadal twierdzą, że podejście brzytwy tego Occama może być korzystne.
Inne zastosowanie brzytwy Ockhama obejmuje parametry ustawione dla niektórych rodzajów uczenia maszynowego, takich jak logika bayesowska w technologiach. Ograniczając zestawy parametrów dla projektu, można powiedzieć, że inżynierowie „używają brzytwy Ockhama” w celu uproszczenia modelu. Kolejny argument mówi, że kiedy kreatywni ludzie burzą mózgów, jak ocenić biznesowy przypadek użycia i ograniczyć zakres projektu przed użyciem algorytmów, używają brzytwy Ockhama, aby zmniejszyć złożoność projektu od samego początku.
Jeszcze inne popularne zastosowanie brzytwy Ockhama w uczeniu maszynowym obejmuje „klątwę zbyt skomplikowanych systemów”. Argument ten głosi, że stworzenie bardziej złożonego i szczegółowego modelu może uczynić ten model delikatnym i niewygodnym. Istnieje problem zwany nadmiernym dopasowaniem, w którym modele są zbyt złożone, aby naprawdę pasowały do badanych danych i przypadku użycia tych danych. Jest to kolejny przykład, w którym ktoś może zacytować brzytę Ockhama w umyślnym projektowaniu systemów uczenia maszynowego, aby upewnić się, że nie cierpi z powodu nadmiernej złożoności i sztywności.
Z drugiej strony niektórzy podkreślają, że nieprawidłowe użycie brzytwy Ockhama może obniżyć efektywność programowania maszynowego. W niektórych przypadkach złożoność może być konieczna i korzystna. Wszystko to ma związek z badaniem konkretnego zakresu projektu i tego, co należy uzyskać, oraz analizowaniem danych wejściowych, zestawów szkoleniowych i parametrów w celu zastosowania najbardziej ukierunkowanych rozwiązań dla danego rezultatu.
