Q:
Hvordan gælder Occams barbermaskine ved maskinlæring?
EN:Brugen af Occam's barbermaskine stammer tilbage fra William af Ockham i 1200-tallet - det er tanken om, at den enkleste og mest direkte løsning skal foretrækkes, eller at med forskellige hypoteser, vil den enkleste eller den med færste antagelser blive bedst anvendt.
Occam's barbermaskine har dog også nogle moderne applikationer til avancerede teknologier - et eksempel er anvendelsen af princippet på maskinlæring. Med maskinlæring arbejder ingeniører med at træne computere på sæt træningsdata, så de kan lære og gå ud over grænserne for deres oprindelige codebase-programmering. Maskinindlæring involverer implementering af algoritmer, datastrukturer og træningssystemer til computere, så de kan lære på egen hånd og give udviklende resultater.
Med det for øje føler nogle eksperter, at Occams barbermaskine kan være nyttigt og lærerigt i design af maskinlæringsprojekter. Nogle hævder, at Occam's barbermaskine kan hjælpe ingeniører til at vælge den bedste algoritme, der skal anvendes på et projekt, og også hjælpe med at beslutte, hvordan man træner et program med den valgte algoritme. Én fortolkning af Occam's barbermaskine er, at i betragtning af mere end en passende algoritme med sammenlignelige kompromiser, skal den, der er mindst kompleks at anvende og lettest at fortolke, anvendes.
Andre påpeger, at forenklingsprocedurer såsom valg af funktion og reduktion af dimensionalitet også er eksempler på at bruge en Occams barbermaskinsprincip - at forenkle modeller for at få bedre resultater. På den anden side beskriver andre modeludvekslinger, hvor ingeniører reducerer kompleksiteten på bekostning af nøjagtighed - men stadig argumenterer for, at denne Occams barbermaskine-tilgang kan være fordelagtig.
En anden anvendelse af Occam's barbermaskine involverer de parametre, der er indstillet til visse former for maskinlæring, såsom Bayesian-logik inden for teknologi. Ved at begrænse sæt af parametre til et projekt, kunne ingeniører siges at "bruge Occams barbermaskine" for at forenkle modellen. Et andet argument går, at når kreative mennesker brainstormer, hvordan de vurderer casen til forretningsbrug og begrænser omfanget af et projekt, før de bruger algoritmer, bruger de Occam's barbermaskine til at sprænge projektets kompleksitet helt fra begyndelsen.
Endnu en populær anvendelse af Occams barbermaskine til maskinlæring involverer ”forbandelse af alt for komplekse systemer.” Dette argument går ud på, at skabelse af en mere kompliceret og detaljeret model kan gøre denne model skrøbelige og uhåndterlige. Der er et problem kaldet overfitting, hvor modeller er lavet for komplekse til virkelig at passe til de data, der undersøges, og bruges sag til disse data. Dette er et andet eksempel, hvor nogen kan nævne Occams barbermaskine i bevidst design af maskinlæringssystemer for at sikre sig, at de ikke lider af overkompleksitet og stivhed.
På den anden side påpeger nogle, at anvendelse af Occam-barbermaskine forkert kan reducere effektiviteten af programmering af maskinlæring. I nogle tilfælde kan kompleksitet være nødvendig og gavnlig. Det har alt at gøre med at undersøge det særlige projektomfang og hvad der skal opnås, og se på input, træningssæt og parametre for at anvende de mest målrettede løsninger for det givne resultat.
