lazy learning

Üdvözlöm, Ön a lazy learning szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a lazy learning szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a lazy learning szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a lazy learning szóról tudni kell, itt található. A lazy learning szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Alazy learning és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.

Angol

Főnév

lazy learning (tsz. lazy learnings)

  1. (informatika, mesterséges intelligencia) A lazy learning, magyarul lusta tanulás, egyfajta gépi tanulási stratégia, amelyben a rendszer nem hoz létre általánosított modellt a tanulási fázisban, hanem a tanulási példákat egyszerűen eltárolja, és csak akkor végez következtetést vagy predikciót, amikor ténylegesen szükség van rá – azaz lekérdezéskor. Ezzel szemben az eager learning (szorgalmas tanulás) a tanulási fázisban már megalkot egy általános modellt.

A lazy learning legfontosabb példája a k legközelebbi szomszéd algoritmus (k-NN).


Alapötlet

Ahelyett, hogy tanulási idő alatt egy előre elkészített matematikai modellt építene, a lazy learning:

  • Eltárolja a tanulási adatokat változatlan formában.
  • A döntést csak a lekérdezési időpontban (predikciókor) hozza meg.
  • Helyi információt használ (pl. milyen tanulópontok vannak közel a bemenethez).


Főbb jellemzők

Jellemző Leírás
Tanulási fázis Gyors (nincs valódi tanulás)
Lekérdezési fázis Lassabb (összehasonlítás szükséges)
Tárolás Teljes tanulási halmaz megtartása
Általánosítás Lokális, nem globális
Adaptivitás Új adatok azonnal hozzáadhatók
Példafüggés A predikció mindig a tanulópéldákon alapul


Példa: k legközelebbi szomszéd (k-NN)

Működés:

  1. Adott egy új, ismeretlen bemenet (pl. egy pont koordinátákkal).
  2. A tanulási halmaz minden példájához távolságot számol (pl. euklideszi távolság).
  3. Kiválasztja a k legközelebbi példát.
  4. Ezek többségi osztálya (vagy súlyozott átlaga) adja az új adat becsült kimenetét.

Példa:

Tanulóadatok: 

(1,2) → Alma
(2,3) → Alma
(6,5) → Körte
(7,7) → Körte

Új pont: (3,2)

A 2 legközelebbi pont: (1,2) és (2,3) → mindkettő „Alma” → Predikció: Alma


Lazy Learning előnyei

Előny Magyarázat
Nincs tanulási idő Az algoritmus azonnal használható
Nincs modellhiba Mivel nincs előre gyártott modell
Rugalmasság Könnyen bővíthető új adatokkal
Nemlineáris problémák kezelése Nincs szükség explicit függvényre
Többosztályos problémák kezelése Természetes módon működik


Hátrányai

Hátrány Magyarázat
Nagy tárhelyigény Az összes példát tárolni kell
Lassú lekérdezés Minden predikcióhoz sok összehasonlítás kell
Zajos adatokra érzékeny Egyetlen hibás példa is befolyásolhatja az eredményt
Paraméterérzékeny Például: k választása k-NN-ben kritikus
Nehéz általánosítani Lokális döntések, nincs globális szabályrendszer


Lazy Learning vs Eager Learning

Tulajdonság Lazy Learning Eager Learning
Példa k-NN, távolságalapú osztályozók döntési fa, neurális háló, SVM
Tanulás Nincs valódi tanulási lépés Modell tanulása történik előre
Predikció sebessége Lassabb (összehasonlítás szükséges) Gyors (készen van a modell)
Modellépítés Nem történik Bonyolult lehet
Memóriahasználat Magas (tárol minden példát) Alacsonyabb


Alkalmazási területek

  • Ajánlórendszerek (pl. „a hasonló felhasználók ezt nézték”)
  • Adattisztítás és adatkitöltés
  • Orvosi diagnosztika (hasonló esetek keresése)
  • Kép- és hangfelismerés (mintaillesztés)
  • Anomáliaérzékelés (outlier detection)


Optimalizálási lehetőségek

  • KD-fák vagy Ball-fák használata a gyorsabb kereséshez.
  • Dimenziócsökkentés (pl. PCA) a távolságszámítás gyorsításához.
  • Tárolt példák szűrése vagy távolságküszöb alkalmazása.


Lazy Learning implementálása Pythonban (sklearn k-NN példa)

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# Tanulóadatok
X = , , , ]
y = 

# k-NN modell létrehozása
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)
model.fit(X, y)

# Új adat predikciója
pred = model.predict(])
print(pred)  # ->

Összegzés

A lazy learning (lusta tanulás) egy egyszerű, de hatékony tanulási megközelítés, amely nem épít modellt előre, hanem minden döntést a lekérdezés pillanatában hoz meg, a tárolt példák alapján. Előnye a rugalmasság, hátránya a lassabb válaszidő és memóriahasználat. A legismertebb lazy learning algoritmus a k-NN, de az elv alkalmazható más, példafüggő módszereknél is.

További információk

Enciclo
Wikious
Sapientia
Scientia
Boobota
Anandapedia
Sagapedia
Wikithot