مقدمه مفهومی آموزش (Training) در یادگیری ماشین به فرآیند بهینه سازی پارامترهای یک مدل با استفاده از داده های آموزشی اشاره دارد. این فرآیند شامل ارائه نمونه های ورودی به مدل، محاسبه خطا و تنظیم پارامترها برای کاهش خطا در پیش بینی ها است. آموزش مؤثر نیازمند مجموعه داده های باکیفیت، الگوریتم های بهینه سازی مناسب و تنظیم دقیق ابرپارامترهاست. تاریخچه و تکامل مفهوم آموزش مدل های محاسباتی به شبکه های عصبی اولیه در دهه 1950 بازمی گردد. در دهه 1980 با ظهور الگوریتم Backpropagation، آموزش شبکه های عمیق ممکن شد. امروزه با پیشرفت سخت افزار و الگوریتم ها، آموزش مدل های پیچیده با میلیاردها پارامتر انجام می شود. زیرشاخه های کلیدی 1. آموزش نظارت شده 2. آموزش بدون نظارت 3. آموزش تقویتی 4. انتقال یادگیری 5. یادگیری چندوظیفه ای کاربردهای عملی • توسعه مدل های تشخیص تصویر • سیستم های پردازش زبان طبیعی • موتورهای پیش بینی و توصیه گر • تحلیل داده های پیچیده • خودروهای خودران و رباتیک چالش های فنی 1. نیاز به حجم بالای داده های آموزشی 2. مصرف محاسباتی و انرژی زیاد 3. خطر بیش برازش مدل ها 4. سوگیری در داده های آموزشی 5. تفسیرپذیری مدل های آموزش دیده راهکارهای نوین • یادگیری خودنظارتی برای کاهش نیاز به داده • تکنیک های فشرده سازی مدل های آموزش دیده • الگوریتم های آموزش توزیع شده • روش های تشخیص و کاهش سوگیری • ابزارهای تفسیر مدل های پیچیده
