Машина үйрөнүү (ML) жана терең үйрөнүү (DL) ар түрдүү дүйнөсүндө жоготуу функциялары моделдерди натыйжалуу окутууда маанилүү ролду ойнойт. Алар болжолдонгон натыйжалар менен иш жүзүндөгү маалыматтардын ортосундагы айырманы азайтуу аркылуу алгоритмдерди убакыттын өтүшү менен жөнгө салууга жана өркүндөтүүгө жардам берген багыттоочу жарыктар катары кызмат кылат. Көптөгөн жоготуу функцияларынын ичинен контрасттык жоготуу жана реконструкциядагы жоготуу өзгөчө колдонмолору жана артыкчылыктары үчүн өзгөчө көңүл бурат. Бул макалада бул жоготуулар эмне, алар кандайча айырмаланат жана MLде кайда колдонулары түшүндүрүлөт.
Контрасттык жоготуу: негиздери жана колдонуу
Контрасттык жоготуу окшоштуктарды үйрөнүүдө же метрикалык үйрөнүүдө негизги болуп саналат. Ал [embeddings] үйрөнүүгө багытталган (https://aws.amazon.com/what-is/embeddings-in-machine-learning/#:~:text=Embeddings%20are%20numerical%20representations%20of,knowledge%20domains% 20like%20insan%20do.), же үлгүлөрдүн ортосундагы окшоштуктарды же айырмачылыктарды чагылдырган маалыматтардын өкүлчүлүктөрү. Контрасттык жоготуулардын негизги принциби окшош нерселердин үйрөнүлгөн мейкиндикте жакындашын камсыз кылуу болуп саналат, ал эми окшош эмес буюмдар бири-биринен алыстап кетет.
Аныктама: Расмий түрдө, контрасттык жоготуу бир жуп үлгү үчүн аныкталышы мүмкүн. Эгерде үлгүлөр окшош болсо, жоготуу алардын өкүлчүлүктөрүнүн ортосундагы аралыкты минималдаштырууга багытталган. Тескерисинче, эгерде үлгүлөр окшош эмес болсо, анда ал алардын аралыкты максималдуу көбөйтүүгө багытталган, көбүнчө бири-бирин кайталоонун алдын алуу үчүн буфердик зонанын ролун аткарган маржа менен.
Колдонмолор: Бул жоготуу функциясы жүздү таануу сыяктуу тапшырмаларда кеңири колдонулат, мында алгоритм ар кандай адамдардын жүзүн айырмалоону үйрөнүшү керек же аномалияларды аныктоодо, бул жерде максат нормалдуу менен анормалдуу үлгүлөрдү так бөлүп алуу.
Кайра куруудагы жоготуулар: негиздери жана колдонуу
Ал эми кайра куруудагы жоготуу [unsupervised learning] үчүн маанилүү (https://cloud.google.com/discover/what-is-unsupervised-learning#:~:text=Unsupervised%20learning%20in%20artificial% 20intelligence,ар кандай%20айкын%20guidance%20or%20instruction.), айрыкча autoencoders сыяктуу моделдерде %20өзгөчө,өкүлчүлүк%20артка%20га%20ан%20сүрөт.) көзөмөлсүз түрдө эффективдүү маалыматтарды коддоону үйрөнүшөт. Бул жоготуу функциясы коддолгондон жана декоддон өткөндөн кийин моделдин чыгышы баштапкы киргизүү маалыматтарын канчалык деңгээлде кайра түзө аларын өлчөйт.
Аныктама: Ал баштапкы киргизүү менен анын реконструкцияланган версиясынын ортосундагы айырманы сандык жактан аныктайт, көп учурда үзгүлтүксүз берилиштер үчүн орто квадраттык ката (MSE) сыяктуу чараларды колдонот же кросс-энтропия жоготуу категориялык маалыматтар үчүн. Максаты бул дал келбөөчүлүктү азайтуу, бул киргизилген маалыматтардын маанилүү өзгөчөлүктөрүн кармап жана кайталай ала турган моделге алып келүү.
Колдонмолор: Өлчөмдүүлүктү азайтуу же өзгөчөлүктөрдү үйрөнүү үчүн колдонулган автокодерлор кайра куруудагы жоготууларга көп таянышат. Ал ошондой эле генеративдик моделдерде колдонулат, мында окуу маалыматтарына окшош жаңы маалымат үлгүлөрүн түзүүгө басым жасалат.
Контрасттык жоготууга каршы кайра куруудагы жоготуу: негизги айырмачылыктар
Контрасттык жоготуу да, реконструкциялоодо да жоготуулар машинаны үйрөнүү үчүн ажырагыс болуп саналат, бирок алардын негизги принциптери, колдонуулары жана кесепеттери олуттуу түрдө айырмаланат:
1. Максаттуу Фокус:
-
Контрасттык жоготуу: Кыстаруу мейкиндигинде маалымат чекиттеринин салыштырмалуу жайгашуусун баса белгилеп, окшоштукка негизделген үлгүлөрдү айырмалоого багытталган.
-
Кайра куруудагы жоготуу: коддоо-декоддоо процесси аркылуу маалыматтын сакталышын баса белгилеп, баштапкы маалыматтарды кайра түзүүнүн тактыгына көңүл бурат.
2. Колдонуу контексти:
-
Контрасттык жоготуу: Негизинен көзөмөлдөнгөн же жарым көзөмөлдөнгөн жөндөөлөрдө колдонулат, анда маалымат үлгүлөрүнүн (окшош же окшош эмес) ортосундагы мамилелер маанилүү.
-
Кайра куруудагы жоготуу: Көзөмөлсүз окуу сценарийлеринде кеңири таралган, бул жерде максат ачык энбелгилери жок маалыматтардын түпкү структурасын түшүнүү же басып алуу.
3. Тиркемелер:
-
Контрасттык жоготуу: Ар кандай класстар же категориялар ортосундагы майда-чүйдөсүнө чейин басмырлоону талап кылган колдонмолордо, мисалы, жүздү текшерүү системаларында өтө маанилүү.
-
Кайра куруудагы жоготуу: Генеративдик моделдер сыяктуу баштапкы маалыматтардын бөлүштүрүлүшүн туураган маалыматтарды кысуу, деноиздөө же жаңы үлгүлөрдү түзүүгө багытталган тапшырмалардын борбордук бөлүгү.
Корутунду
Контрасттык жоготуу менен реконструкциядагы жоготуулардын ортосундагы нюанстарды түшүнүү машина үйрөнүү моделдери кантип үйрөнүп, ыңгайлашаары жөнүндө баалуу түшүнүктөрдү берет. Бул жоготуу функцияларын туура колдонуу менен, практиктер өз моделдерин конкреттүү тапшырмаларга ылайыкташтыра алышат - бул татаал үлгүлөрдү айырмалоо болобу же маалыматтардын маңызын эффективдүү басып алуу жана кайра чыгаруу. ML өнүгүп жаткандыктан, мындай максаттуу жоготуу функцияларын изилдөө жана колдонуу татаалыраак жана жөндөмдүү алгоритмдерди иштеп чыгууда негизги кыймылдаткыч бойдон кала берет.
