Neural Structured Learning (NSL) adalah kerangka pembelajaran mesin yang mengintegrasikan sinyal terstruktur ke dalam proses pelatihan. Sinyal terstruktur ini biasanya direpresentasikan sebagai grafik, di mana node berhubungan dengan instance atau fitur, dan edge menangkap hubungan atau kesamaan di antara keduanya. Dalam konteks TensorFlow, NSL memungkinkan Anda menerapkan teknik regularisasi grafik selama pelatihan jaringan neural, memanfaatkan informasi yang dikodekan dalam grafik untuk meningkatkan generalisasi dan ketahanan model.
Satu pertanyaan umum yang muncul adalah apakah NSL dapat digunakan dengan data yang tidak memiliki grafik natural. Jawabannya adalah ya, NSL tetap dapat diterapkan secara efektif meskipun tidak tersedia grafik eksplisit pada datanya. Dalam kasus seperti ini, Anda dapat membuat grafik berdasarkan struktur atau hubungan inheren data. Misalnya, dalam tugas klasifikasi teks, Anda dapat membuat grafik dengan simpul yang mewakili kata atau kalimat, dan tepinya menunjukkan kesamaan semantik atau pola kemunculan bersama.
Selain itu, NSL memberikan fleksibilitas untuk menentukan mekanisme konstruksi grafik khusus yang disesuaikan dengan karakteristik spesifik data. Hal ini memungkinkan Anda menangkap pengetahuan atau ketergantungan khusus domain yang mungkin tidak terlihat hanya dari fitur masukan mentah. Dengan menggabungkan pengetahuan domain tersebut ke dalam proses pelatihan, NSL memungkinkan jaringan saraf untuk belajar lebih efektif dari data dan membuat prediksi yang lebih baik.
Dalam skenario di mana grafik alami tidak ada atau tersedia, NSL menawarkan alat yang ampuh untuk memperkaya proses pembelajaran dengan memperkenalkan sinyal terstruktur yang mengkodekan informasi berharga melebihi apa yang dapat disampaikan oleh fitur mentah. Hal ini dapat menghasilkan peningkatan kinerja model, terutama dalam tugas-tugas di mana hubungan atau ketergantungan antar instans memainkan peran penting dalam akurasi prediksi.
Untuk mengilustrasikan konsep ini lebih jauh, pertimbangkan sistem rekomendasi tempat pengguna berinteraksi dengan item. Meskipun data mentah dapat terdiri dari interaksi pengguna-item, tanpa representasi grafik eksplisit, NSL dapat membuat grafik di mana pengguna dan item adalah node yang dihubungkan oleh tepi yang menunjukkan interaksi. Dengan melatih model rekomendasi menggunakan regularisasi grafik ini, sistem dapat memanfaatkan hubungan implisit antara pengguna dan item untuk membuat rekomendasi yang lebih dipersonalisasi dan akurat.
Pembelajaran Terstruktur Neural dapat digunakan secara efektif dengan data yang tidak memiliki grafik alami dengan membuat grafik khusus berdasarkan struktur bawaan data atau pengetahuan khusus domain. Pendekatan ini meningkatkan proses pembelajaran dengan menggabungkan sinyal terstruktur yang berharga, sehingga menghasilkan peningkatan generalisasi model dan kinerja dalam berbagai tugas pembelajaran mesin.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Dasar-dasar TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Bagaimana cara menggunakan lapisan penyematan untuk secara otomatis menetapkan sumbu yang tepat untuk plot representasi kata sebagai vektor?
- Apa tujuan pengumpulan maksimal di CNN?
- Bagaimana proses ekstraksi fitur dalam jaringan saraf konvolusional (CNN) diterapkan pada pengenalan gambar?
- Apakah fungsi pembelajaran asinkron perlu digunakan untuk model pembelajaran mesin yang berjalan di TensorFlow.js?
- Berapa parameter jumlah kata maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bisakah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk menemukan kata yang paling sering digunakan?
- Apa itu TOCO?
- Apa hubungan antara jumlah epoch dalam model pembelajaran mesin dan keakuratan prediksi dari menjalankan model?
- Apakah API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow menghasilkan kumpulan data pelatihan tambahan berdasarkan data grafik alami?
- Apa yang dimaksud dengan API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals