Q:
Comment le rasoir d'Occam s'applique-t-il à l'apprentissage automatique?
UNE:L'utilisation du rasoir d'Occam remonte à Guillaume d'Ockham dans les années 1200 - c'est l'idée que la solution la plus simple et la plus directe devrait être préférée, ou qu'avec des hypothèses différentes, la plus simple ou celle avec le moins d'hypothèses sera mieux appliquée.
Cependant, le rasoir d'Occam a également des applications modernes aux technologies de pointe - un exemple est l'application du principe à l'apprentissage automatique. Avec l'apprentissage automatique, les ingénieurs travaillent à former des ordinateurs sur des ensembles de données de formation, pour leur permettre d'apprendre et d'aller au-delà des limites de leur programmation de base de code d'origine. L'apprentissage automatique implique la mise en œuvre d'algorithmes, de structures de données et de systèmes de formation sur les ordinateurs, pour leur permettre d'apprendre par eux-mêmes et de produire des résultats évolutifs.
Dans cet esprit, certains experts estiment que le rasoir d'Occam peut être utile et instructif dans la conception de projets d'apprentissage automatique. Certains soutiennent que le rasoir d'Occam peut aider les ingénieurs à choisir le meilleur algorithme à appliquer à un projet, et aussi à décider comment former un programme avec l'algorithme sélectionné. Une interprétation du rasoir d'Occam est que, étant donné plus d'un algorithme approprié avec des compromis comparables, celui qui est le moins complexe à déployer et le plus facile à interpréter devrait être utilisé.
D'autres soulignent que les procédures de simplification telles que la sélection des fonctionnalités et la réduction de la dimensionnalité sont également des exemples d'utilisation d'un principe de rasoir d'Occam - de simplifier les modèles pour obtenir de meilleurs résultats. D'un autre côté, d'autres décrivent des compromis de modèle où les ingénieurs réduisent la complexité au détriment de la précision - mais soutiennent toujours que l'approche du rasoir d'Occam peut être bénéfique.
Une autre application du rasoir d'Occam concerne les paramètres définis pour certains types d'apprentissage automatique, tels que la logique bayésienne dans les technologies. En limitant les ensembles de paramètres d'un projet, on pourrait dire que les ingénieurs «utilisent le rasoir d'Occam» pour simplifier le modèle. Un autre argument veut que lorsque les créatifs réfléchissent à la manière d'évaluer le cas d'utilisation métier et de limiter la portée d'un projet avant d'utiliser des algorithmes, ils utilisent le rasoir d'Occam pour réduire la complexité du projet dès le début.
Pourtant, une autre application populaire du rasoir d'Occam à l'apprentissage automatique implique la «malédiction des systèmes trop complexes». Cet argument veut que la création d'un modèle plus complexe et détaillé peut rendre ce modèle fragile et peu maniable. Il y a un problème appelé surajustement où les modèles sont rendus trop complexes pour vraiment correspondre aux données examinées et au cas d'utilisation de ces données. C'est un autre exemple où quelqu'un pourrait citer le rasoir d'Occam dans la conception délibérée de systèmes d'apprentissage automatique, pour s'assurer qu'ils ne souffrent pas de surcomplexité et de rigidité.
D'un autre côté, certains soulignent que l'utilisation incorrecte du rasoir d'Occam peut réduire l'efficacité de la programmation d'apprentissage automatique. Dans certains cas, la complexité peut être nécessaire et bénéfique. Tout cela a à voir avec l'examen de la portée particulière du projet et de ce qui doit être obtenu, et en regardant les intrants, les ensembles de formation et les paramètres pour appliquer les solutions les plus ciblées pour le résultat donné.
