Q:
Làm thế nào để dao cạo của Occam áp dụng cho học máy?
A:Việc sử dụng dao cạo của Occam bắt nguồn từ William of Ockham trong những năm 1200 - đó là ý tưởng rằng giải pháp đơn giản và trực tiếp nhất nên được ưu tiên, hoặc với các giả thuyết khác nhau, cách đơn giản nhất hoặc giả định ít nhất sẽ được áp dụng tốt nhất.
Tuy nhiên, dao cạo của Occam cũng có một số ứng dụng hiện đại cho các công nghệ tiên tiến - một ví dụ là ứng dụng nguyên tắc vào học máy. Với học máy, các kỹ sư làm việc để đào tạo máy tính trên các bộ dữ liệu đào tạo, để cho phép họ học và vượt qua giới hạn của lập trình cơ sở mã gốc. Học máy liên quan đến việc thực hiện các thuật toán, cấu trúc dữ liệu và hệ thống đào tạo cho máy tính, để cho phép chúng tự học và tạo ra kết quả phát triển.
Với ý nghĩ đó, một số chuyên gia cảm thấy rằng dao cạo của Occam có thể hữu ích và mang tính hướng dẫn trong việc thiết kế các dự án máy học. Một số người cho rằng dao cạo của Occam có thể giúp các kỹ sư chọn thuật toán tốt nhất để áp dụng cho dự án và cũng giúp quyết định cách đào tạo một chương trình với thuật toán đã chọn. Một cách giải thích về dao cạo của Occam là, được đưa ra nhiều hơn một thuật toán phù hợp với sự đánh đổi tương đương, nên sử dụng một thuật toán ít phức tạp nhất để triển khai và dễ hiểu nhất.
Những người khác chỉ ra rằng các quy trình đơn giản hóa như lựa chọn tính năng và giảm kích thước cũng là ví dụ về việc sử dụng nguyên tắc dao cạo của Occam - đơn giản hóa các mô hình để có kết quả tốt hơn. Mặt khác, những người khác mô tả sự đánh đổi mô hình trong đó các kỹ sư giảm độ phức tạp với chi phí chính xác - nhưng vẫn cho rằng phương pháp dao cạo của Occam này có thể có lợi.
Một ứng dụng khác của dao cạo Occam liên quan đến các thông số được đặt cho một số loại máy học nhất định, chẳng hạn như logic Bayes trong các công nghệ. Trong việc giới hạn các bộ thông số cho một dự án, các kỹ sư có thể được cho là đã sử dụng dao cạo của Occam để đơn giản hóa mô hình. Một lập luận khác cho rằng khi những người sáng tạo suy nghĩ cách đánh giá trường hợp sử dụng kinh doanh và giới hạn phạm vi của dự án trước khi sử dụng thuật toán, họ sẽ sử dụng dao cạo của Occam để giảm bớt sự phức tạp của dự án ngay từ đầu.
Tuy nhiên, một ứng dụng phổ biến khác của dao cạo Occam để học máy liên quan đến lời nguyền của các hệ thống quá phức tạp. Luận điểm này cho rằng việc tạo ra một mô hình phức tạp và chi tiết hơn có thể khiến mô hình đó trở nên mỏng manh và khó sử dụng. Có một vấn đề gọi là quá mức trong đó các mô hình được tạo ra quá phức tạp để thực sự phù hợp với dữ liệu được kiểm tra và trường hợp sử dụng cho dữ liệu đó. Đây là một ví dụ khác mà ai đó có thể trích dẫn dao cạo của Occam trong thiết kế có chủ ý của các hệ thống máy học, để đảm bảo rằng họ không phải chịu đựng sự quá mức và cứng nhắc.
Mặt khác, một số điểm chỉ ra rằng sử dụng dao cạo của Occam không đúng cách có thể làm giảm hiệu quả của lập trình học máy. Trong một số trường hợp, sự phức tạp có thể là cần thiết và có lợi. Tất cả phải làm với việc kiểm tra phạm vi dự án cụ thể và những gì phải đạt được, và xem xét các yếu tố đầu vào, tập huấn luyện và các tham số để áp dụng các giải pháp được nhắm mục tiêu nhất cho kết quả nhất định.
