Некоторые различия между классическим и эволюционным подходами в машинном обучении:
Классический подход предполагает, что машина учится на конкретных примерах под руководством учителя. k-tree.ru Чаще всего в роли учителя выступают размеченные данные, которые подготавливает человек. k-tree.ru При таком подходе есть два типа задач: классификация (предсказание категории объекта) и регрессия (предсказание места на числовой прямой). k-tree.ru
Эволюционный подход основан на поиске наилучшего решения или модели для конкретной задачи. www.ultralytics.com Обычно алгоритмы начинают с группы потенциальных решений и работают над их улучшением в течение многих итераций в зависимости от того, насколько хорошо они решают задачу. www.ultralytics.com
Некоторые другие различия:
- Процесс обучения: при классическом подходе чем больше сделано попыток и получено опыта, тем точнее результат. cloud.ru При эволюционном подходе за счёт рекомбинации кусков решений могут возникать неожиданно эффективные результаты, которые трудно было бы предсказать. nplus1.ru
- Структура нейросети: при классическом подходе структура остаётся той же, что и до обучения, её задаёт программист. nplus1.ru При эволюционном подходе сама нейросеть может приспосабливаться к задаче: если задача усложняется, то сеть начинает расти, включать новые нейроны, которые позволяют получать устойчивое решение. nplus1.ru
- Вычислительные затраты: для многократной оценки множества возможных решений могут потребоваться мощные и дорогие вычислительные ресурсы. www.ultralytics.com При классическом подходе модели машинного обучения не могут быть переучены — для каждой отдельной задачи нужна своя модель. cloud.ru
- Применение: алгоритмы на базе классического обучения распространены и используются, например, для формирования рекомендаций на многих платформах. trends.rbc.ru Эволюционные алгоритмы применяются для всех задач, где требуется оптимизация. nplus1.ru