Î:
Cum se aplică rasul lui Occam la învățarea mașinii?
A:Folosirea rasului lui Occam datează de la William of Ockham în anii 1200 - este ideea că soluția cea mai simplă și directă ar trebui să fie preferată sau că, cu ipoteze diferite, cea mai simplă sau cea cu cele mai puține presupuneri va fi cea mai bună.
Cu toate acestea, aparatul de ras din Occam are, de asemenea, câteva aplicații moderne pentru tehnologiile de ultimă generație - un exemplu este aplicarea principiului învățării automate. Cu învățarea automată, inginerii lucrează pentru a instrui calculatoarele pe seturi de date de instruire, pentru a le permite să învețe și să depășească limitele programării lor originale de codebase. Învățarea automată presupune implementarea algoritmilor, structurilor de date și sistemelor de instruire pe computere, care să le permită să învețe singure și să producă rezultate în evoluție.
Având în vedere acest lucru, unii experți consideră că aparatul de ras din Occam poate fi util și instructiv în proiectarea proiectelor de învățare a mașinilor. Unii susțin că rasul lui Occam îi poate ajuta pe ingineri să aleagă cel mai bun algoritm care să se aplice unui proiect și, de asemenea, ajută la decizia modului de a pregăti un program cu algoritmul selectat. O interpretare a rasului lui Occam este aceea că, având în vedere mai mulți algoritmi adecvați cu compromisuri comparabile, trebuie utilizat cel mai puțin complex de implementat și mai ușor de interpretat.
Alții subliniază că procedurile de simplificare, cum ar fi selecția caracteristicilor și reducerea dimensionalității sunt, de asemenea, exemple de utilizare a principiului de ras a Occam - de simplificare a modelelor pentru a obține rezultate mai bune. Pe de altă parte, alții descriu compromisuri de model în care inginerii reduc complexitatea în detrimentul exactității - dar totuși susțin că această abordare de ras a Occam poate fi benefică.
O altă aplicație de ras din Occam implică parametrii stabiliți pentru anumite tipuri de învățare automată, cum ar fi logica Bayesiană în tehnologii. În limitarea seturilor de parametri pentru un proiect, s-ar putea spune că inginerii „folosesc rasul lui Occam” pentru a simplifica modelul. Un alt argument este acela că atunci când oamenii creativi susțin cum să evalueze cazul de utilizare a afacerii și să limiteze domeniul de aplicare al unui proiect înainte de a utiliza algoritmi, folosesc rasul lui Occam pentru a reduce complexitatea proiectului de la bun început.
O altă aplicație populară a aparatului de ras din Occam pentru învățarea automată implică „blestemul unor sisteme prea complexe”. Acest argument susține că crearea unui model mai complex și mai detaliat poate face ca acest model să fie fragil și nepătruns. Există o problemă numită supracompletare în cazul în care modelele sunt prea complexe pentru a se potrivi cu adevărat datelor examinate și a cazului de utilizare pentru aceste date. Acesta este un alt exemplu în care cineva ar putea cita rasul lui Occam în proiectarea deliberată a sistemelor de învățare automată, pentru a se asigura că acestea nu suferă de supracomplexitate și rigiditate.
Pe de altă parte, unii subliniază faptul că folosirea în mod incorect a rasului Occam poate reduce eficacitatea programării de învățare automată. În unele cazuri, complexitatea poate fi necesară și benefică. Totul are legătură cu examinarea domeniului de aplicare a proiectului și a ceea ce trebuie obținut, precum și examinarea intrărilor, seturilor de instruire și a parametrilor pentru a aplica cele mai direcționate soluții pentru rezultatul dat.
