The main focus of machine learning is making decisions or predictions based on data



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Chapter 1 Introduction

1.5 Other settings

There are many other problem settings. Here are a few.

In semi-supervised learning, we have a supervised-learning training set, but there may

be an additional set of x

(i)

values with no known y



(i)

. These values can still be used to

improve learning performance if they are drawn from Pr(X) that is the marginal of Pr(X, Y)

that governs the rest of the data set.

In active learning, it is assumed to be expensive to acquire a label y

(i)


(imagine asking a

human to read an x-ray image), so the learning algorithm can sequentially ask for particular

inputs x

(i)


to be labeled, and must carefully select queries in order to learn as effectively as

possible while minimizing the cost of labeling.

In transfer learning (also called meta-learning), there are multiple tasks, with data drawn

from different, but related, distributions. The goal is for experience with previous tasks to

apply to learning a current task in a way that requires decreased experience with the new

task.


2 Assumptions

The kinds of assumptions that we can make about the data source or the solution include:

• The data are independent and identically distributed.

• The data are generated by a Markov chain.

• The process generating the data might be adversarial.

• The “true” model that is generating the data can be perfectly described by one of

some particular set of hypotheses.

The effect of an assumption is often to reduce the “size” or “expressiveness” of the space of

possible hypotheses and therefore reduce the amount of data required to reliably identify

an appropriate hypothesis.

Last Updated: 08/04/21 21:06:54



MIT 6.036

Fall 2021

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