Q:
Как самобръсначката на Occam се прилага за машинно обучение?
A:Използването на бръснача на Occam датира от Уилям от Окъм през 1200-те - идеята е да се предпочита най-простото и директно решение или че с различни хипотези най-простото или онова с най-малко предположения ще бъде най-добре приложено.
Бръсначът на Occam обаче има и някои съвременни приложения към най-съвременните технологии - един пример е прилагането на принципа при машинно обучение. С машинното обучение инженерите работят за обучението на компютри на набори от обучителни данни, за да им позволят да учат и да надхвърлят границите на първоначалното им програмиране на кодова база. Машинното обучение включва прилагане на алгоритми, структури от данни и системи за обучение към компютри, за да им позволят да учат самостоятелно и да произвеждат еволюиращи резултати.
Имайки това предвид, някои експерти смятат, че бръсначът на Occam може да бъде полезен и поучителен при проектирането на проекти за машинно обучение. Някои твърдят, че бръсначът на Occam може да помогне на инженерите да изберат най-добрия алгоритъм, който да се приложи към даден проект, а също и да помогнат при вземането на решение как да обучите програма с избрания алгоритъм. Едно от тълкуванията на самобръсначката на Occam е, че като се има предвид повече от един подходящ алгоритъм със съпоставими компромиси, трябва да се използва този, който е най-малко сложен за разгръщане и лесен за интерпретиране.
Други изтъкват, че процедурите за опростяване като подбор на характеристики и намаляване на размерите също са примери за използване на принципа на самобръсначката на Occam - за опростяване на модели за постигане на по-добри резултати. От друга страна, други описват компромиси с модели, при които инженерите намаляват сложността за сметка на точността, но все пак твърдят, че този подход на Occam за бръснач може да бъде от полза.
Друго приложение на самобръсначката на Occam включва параметрите, определени за някои видове машинно обучение, като например Bayesian логиката в технологиите. Ограничавайки наборите от параметри за даден проект, може да се каже, че инженерите „използват бръснача на Occam“, за да опростят модела. Друг аргумент гласи, че когато креативните хора обмислят как да оценят случая на бизнес използване и да ограничат обхвата на проекта преди да използват алгоритми, те използват самобръсначката на Occam, за да намалят сложността на проекта от самото начало.
Още едно популярно приложение на самобръсначката на Occam за машинно обучение включва „проклятието на твърде сложни системи.“ Този аргумент гласи, че създаването на по-сложен и детайлен модел може да направи този модел крехък и грозен. Има проблем, наречен свръхфункциониране, при който моделите са направени твърде сложни, за да могат наистина да отговарят на данните, които се изследват, и случаят на използване за тези данни. Това е още един пример, в който някой може да цитира бръснача на Occam в умишления дизайн на системите за машинно обучение, за да се увери, че не страдат от свръхкомплексност и твърдост.
От друга страна, някои изтъкват, че неправилното използване на самобръсначката на Occam може да намали ефективността на програмирането на машинно обучение. В някои случаи сложността може да бъде необходима и полезна. Всичко това е свързано с проучване на конкретния обхват на проекта и какво трябва да се получи и разглеждане на входовете, учебните набори и параметрите за прилагане на най-целевите решения за дадения резултат.
