P:
Kako se Occamova britva primjenjuje na strojno učenje?
A:Upotreba Occamove britvice datira još od Williama iz Ockhama u 1200-ima - ideja je da se preferira najjednostavnije i najneposrednije rješenje ili da se s drugačijim hipotezama najbolje primijeni ono najjednostavnije ili ono s najmanje.
Međutim, Occamova britva također ima neke moderne primjene u najnovijim tehnologijama - jedan primjer je primjena principa za strojno učenje. Uz strojno učenje, inženjeri rade na osposobljavanju računala na skupovima podataka o obuci kako bi ih omogućili učenju i nadišli granice originalnog programiranja baze podataka. Strojno učenje uključuje implementaciju algoritama, struktura podataka i sustava za obuku u računala kako bi im se omogućilo samostalno učenje i postizanje rezultata.
Imajući to na umu, neki stručnjaci smatraju da Occamova britva može biti korisna i poučna u oblikovanju projekata strojnog učenja. Neki tvrde da Occamova britva može pomoći inženjerima da odaberu najbolji algoritam koji će se primijeniti na projekt, a također pomažu u odlučivanju kako trenirati program s odabranim algoritmom. Jedna interpretacija Occamove britve je da se, s obzirom na više prikladnih algoritama s usporedivim kompromisima, treba koristiti onaj koji je najmanje složen za implementaciju i najlakši za tumačenje.
Drugi ističu da su postupci pojednostavljenja poput odabira značajki i smanjenja dimenzija također primjeri korištenja Occamovog principa britve - pojednostavljenja modela za postizanje boljih rezultata. S druge strane, drugi opisuju kompromisne postupke kod kojih inženjeri smanjuju složenost na štetu točnosti - ali još uvijek tvrde da ovaj Occamov pristup britvi može biti koristan.
Još jedna primjena Occamove britve uključuje parametre postavljene za određene vrste strojnog učenja, poput Bayesove logike u tehnologijama. Ograničavajući skupove parametara za projekt, moglo bi se reći da inženjeri "koriste Occamovu britvicu" kako bi pojednostavili model. Drugi argument glasi da kad kreativni ljudi razmišljaju o tome kako procijeniti slučaj poslovne upotrebe i ograničiti opseg projekta prije nego što koriste algoritme, oni koriste Occamovu britvicu kako bi umanjili složenost projekta od samog početka.
Još jedna popularna primjena Occamove britve za strojno učenje uključuje „prokletstvo pretjerano složenih sustava.“ Ovaj argument kaže da stvaranje zamršenijeg i detaljnijeg modela može taj model učiniti krhkim i nespretnim. Postoji problem koji se naziva prekomjerno uklapanje u modelu gdje su modeli prekomplicirani da bi se stvarno uklapali u podatke koji se pregledavaju i slučaj upotrebe tih podataka. Ovo je još jedan primjer gdje bi netko mogao navesti Occamovu britvicu u promišljenom dizajnu sustava strojnog učenja kako bi se uvjerio da ne trpi prekompleksnost i krutost.
S druge strane, neki ističu da pogrešna uporaba Occamove britve može umanjiti učinkovitost programiranja strojnog učenja. U nekim slučajevima složenost može biti neophodna i korisna. Sve to ima veze s ispitivanjem određenog opsega projekta i onoga što se mora dobiti, te gledanjem na inpute, skupove treninga i parametre za primjenu ciljanih rješenja za dati rezultat.
