Q:
¿Cómo se aplica la navaja de Occam al aprendizaje automático?
UN:El uso de la navaja de afeitar de Occam se remonta a William of Ockham en la década de 1200: es la idea de que se debe preferir la solución más simple y directa, o que con diferentes hipótesis, la más simple o la que tenga menos suposiciones se aplicará mejor.
Sin embargo, la navaja de afeitar de Occam también tiene algunas aplicaciones modernas para tecnologías de punta: un ejemplo es la aplicación del principio al aprendizaje automático. Con el aprendizaje automático, los ingenieros trabajan para capacitar a las computadoras en conjuntos de datos de capacitación, para que puedan aprender e ir más allá de los límites de su programación original de código base. El aprendizaje automático implica la implementación de algoritmos, estructuras de datos y sistemas de capacitación en las computadoras, para permitirles aprender por sí mismos y producir resultados en evolución.
Con eso en mente, algunos expertos creen que la navaja de afeitar de Occam puede ser útil e instructiva en el diseño de proyectos de aprendizaje automático. Algunos sostienen que la navaja de afeitar de Occam puede ayudar a los ingenieros a elegir el mejor algoritmo para aplicar a un proyecto, y también ayuda a decidir cómo entrenar un programa con el algoritmo seleccionado. Una interpretación de la maquinilla de afeitar de Occam es que, dado más de un algoritmo adecuado con compensaciones comparables, debe usarse el que sea menos complejo de implementar y más fácil de interpretar.
Otros señalan que los procedimientos de simplificación, como la selección de características y la reducción de dimensionalidad, también son ejemplos del uso del principio de la navaja de afeitar de Occam: simplificar los modelos para obtener mejores resultados. Por otro lado, otros describen compensaciones de modelos donde los ingenieros reducen la complejidad a expensas de la precisión, pero aún argumentan que este enfoque de afeitar de Occam puede ser beneficioso.
Otra aplicación de la maquinilla de afeitar de Occam involucra los parámetros establecidos para ciertos tipos de aprendizaje automático, como la lógica bayesiana en tecnologías. Al limitar los conjuntos de parámetros para un proyecto, se podría decir que los ingenieros están "usando la navaja de afeitar de Occam" para simplificar el modelo. Otro argumento es que cuando las personas creativas hacen una lluvia de ideas sobre cómo evaluar el caso de uso comercial y limitar el alcance de un proyecto antes de usar algoritmos, están usando la navaja de afeitar de Occam para reducir la complejidad del proyecto desde el principio.
Otra aplicación popular de la navaja de afeitar de Occam para el aprendizaje automático implica la "maldición de sistemas demasiado complejos". Este argumento dice que crear un modelo más complejo y detallado puede hacer que ese modelo sea frágil y difícil de manejar. Existe un problema llamado sobreajuste en el que los modelos se hacen demasiado complejos para realmente ajustarse a los datos que se examinan y el caso de uso de esos datos. Este es otro ejemplo en el que alguien podría citar la navaja de afeitar de Occam en el diseño deliberado de los sistemas de aprendizaje automático, para asegurarse de que no sufran de exceso de complejidad y rigidez.
Por otro lado, algunos señalan que el uso incorrecto de la navaja de Occam puede reducir la efectividad de la programación de aprendizaje automático. En algunos casos, la complejidad puede ser necesaria y beneficiosa. Todo tiene que ver con examinar el alcance particular del proyecto y lo que se debe obtener, y observar las entradas, los conjuntos de capacitación y los parámetros para aplicar las soluciones más específicas para el resultado dado.
