Садржај
П:
Како се бритва Оццамс односи на машинско учење?
А:
Употреба бритвице Оццамс датира још од Вилијама из Оцкама у 1200-има - његова идеја да се преферира најједноставније и најнепосредније решење или да се уз различите хипотезе најбоље примењује оно најједноставније или оно са најмање претпоставки.
Међутим, бритва Оццамс такође има неке модерне примене у најсавременијим технологијама - један пример је примена принципа за машинско учење. Помоћу машинског учења, инжењери раде на обучавању рачунара на скуповима података о обуци, како би им омогућили да уче и превазиђу границе оригиналног програмирања базе података. Машинско учење укључује имплементацију алгоритама, структура података и система за обуку у рачунаре, како би се омогућило да сами уче и стварају еволуирајуће резултате.
Имајући то у виду, неки стручњаци сматрају да Оццамс бритва може бити корисна и поучна у дизајнирању пројеката за машинско учење. Неки тврде да Оццамс бритва може помоћи инжењерима да одаберу најбољи алгоритам који ће се пријавити на пројекат, а такође помажу у одлучивању како да се програм обучи са одабраним алгоритмом. Једна интерпретација бритве Оццамс-а је да, с обзиром на више одговарајућег алгоритма са упоредивим компромисима, треба користити онај који је најмање сложен за имплементацију и који је најлакши за тумачење.
Други истичу да су поступци поједностављења попут одабира карактеристика и смањења димензија такође примери употребе Оццамс принципа бритвице - поједностављења модела да би се постигли бољи резултати. С друге стране, други описују компромисе модела где инжењери смањују сложеност на уштрб тачности - али још увек тврде да овај Оццамсов приступ бритви може бити користан.
Друга примена бритвице Оццамс укључује параметре постављене за одређене врсте машинског учења, као што је Баиесова логика у технологијама. Ограничавајући скупове параметара за пројекат, могло би се рећи да инжењери "користе бритвицу Оццамс" како би поједноставили модел. Други аргумент каже да када креативни људи размишљају о томе како да процене случај пословне употребе и ограниче опсег пројекта пре коришћења алгоритама, они користе бритвицу Оццамс да би умањили сложеност пројекта од самог почетка.
Још једна популарна примена Оццамс-ове бритве за машинско учење укључује „проклетство прекомерно сложених система.“ Овај аргумент каже да стварање замршенијег и детаљнијег модела може тај модел учинити крхким и неспретним. Постоји проблем који се зове прекомерно уклапање у случају када су модели направљени превише сложено да би се стварно уклапали у податке који се прегледавају и случај употребе тих података. Ово је још један пример где би неко могао навести Оццамс-ову бритвицу у намерном дизајну система машинског учења, како би се уверили да не пати од прекомплексности и крутости.
Са друге стране, неки истичу да погрешна употреба Оццамс бритве може умањити ефикасност програмирања машинског учења. У неким случајевима сложеност може бити неопходна и корисна. Све то има везе са испитивањем одређеног обима пројекта и онога што се мора добити, и гледањем на инпуте, скупове тренинга и параметре за примену наје циљанијих решења за дати резултат.