S:
Occam tıraş makinesi makine öğrenimi için nasıl geçerlidir?
A:Occam'ın tıraş makinesinin kullanımı 1200'lerde William of Ockham'a kadar uzanır - en basit ve en doğrudan çözümün tercih edilmesi gerektiği veya farklı hipotezlerle en basit olanın veya en az varsayımlara sahip olanın en iyi şekilde uygulanacağı fikridir.
Bununla birlikte, Occam'ın tıraş makinesinin de en son teknolojilere bazı modern uygulamaları vardır - bunun bir örneği prensibin makine öğrenimine uygulanmasıdır. Makine öğrenimi ile mühendisler, bilgisayarları orijinal kod tabanı programlamasının sınırlarını aşarak öğrenmelerini sağlamak için eğitim verisi setleri üzerinde eğitmeye çalışırlar. Makine öğrenimi, bilgisayarlara algoritmaların, veri yapılarının ve eğitim sistemlerinin uygulanmasını, kendi başlarına öğrenmelerine ve gelişen sonuçlar üretmelerine olanak tanır.
Bunu göz önünde bulundurarak, bazı uzmanlar Occam'ın tıraş makinesinin makine öğrenimi projeleri tasarlarken yararlı ve öğretici olabileceğini düşünüyor. Bazıları, Occam'ın usturasının mühendislerin bir projeye uygulamak için en iyi algoritmayı seçmelerine yardımcı olabileceğini ve aynı zamanda bir programı seçilen algoritma ile nasıl eğiteceğine karar vermeye yardımcı olabileceğini iddia ediyor. Occam'ın tıraş makinesinin bir yorumu, karşılaştırılabilir değiş tokuşlara sahip birden fazla uygun algoritma verildiğinde, konuşlandırılması en az karmaşık ve yorumlanması en kolay algoritmanın kullanılması gerektiğidir.
Diğerleri, özellik seçimi ve boyutsallık azaltma gibi sadeleştirme prosedürlerinin aynı zamanda Occam'ın ustura prensibini kullanmaya - daha iyi sonuçlar elde etmek için modelleri basitleştirmeye - örnek olduğunu belirtiyor. Öte yandan, diğerleri mühendislerin doğruluk pahasına karmaşıklığı azalttığı model değiş tokuşlarını açıklar - ancak yine de bu Occam'ın ustura yaklaşımının faydalı olabileceğini savunuyor.
Occam'ın tıraş makinesinin başka bir uygulaması, teknolojilerde Bayes mantığı gibi belirli makine öğrenimi için ayarlanan parametreleri içerir. Bir proje için parametre setlerini sınırlarken, mühendislerin modeli basitleştirmek için “Occam'ın tıraş makinesini kullanma” olduğu söylenebilir. Başka bir argüman, yaratıcı insanlar iş kullanım durumunu nasıl değerlendirecekleri ve algoritmaları kullanmadan önce bir projenin kapsamını nasıl sınırlandıracakları konusunda beyin fırtınası yaptığında, projenin karmaşıklığını en başından hafifletmek için Occam'ın tıraş makinesini kullanıyorlar.
Occam'ın tıraş makinesinin makine öğrenmesine bir başka popüler uygulaması “aşırı karmaşık sistemlerin laneti” ni içerir. Bu argüman, daha karmaşık ve ayrıntılı bir model oluşturmanın bu modeli kırılgan ve hantal hale getirebileceği yönündedir. Modellerin, incelenmekte olan verilere ve bu veriler için kullanım durumuna gerçekten uyacak kadar karmaşık hale getirildiği, aşırı takma adı verilen bir sorun var. Bu, birisinin Occam'ın tıraş makinesini, makine öğrenim sistemlerinin kasıtlı tasarımında, aşırı karmaşıklık ve sertlikten muzdarip olmadıklarından emin olmak için gösterebileceği başka bir örnektir.
Öte yandan, bazıları Occam'ın tıraş makinesini yanlış kullanmanın makine öğrenimi programlamasının etkinliğini azaltabileceğine işaret ediyor. Bazı durumlarda, karmaşıklık gerekli ve yararlı olabilir. Her şey, belirli proje kapsamını ve ne elde edilmesi gerektiğini incelemek ve girdilere, eğitim setlerine ve verilen sonuca en çok hedeflenen çözümleri uygulamak için parametrelere bakmakla ilgilidir.
