Representation learning

Representation learning je automatické učenie vlastností a vektorových reprezentácií z dát namiesto úplne ručného návrhu vstupných znakov.

Použitie závisí od konkrétnej úlohy a očakávaného výsledku. V praxi sa prínos metódy overuje porovnaním s jednoduchšou základnou verziou a na dátach zodpovedajúcich cieľu.

Overenie sa robí na reprezentatívnych dátach alebo scenároch, voči jasnej porovnávacej základni a pomocou metrík zodpovedajúcich reálnemu cieľu. Kontrola má zahŕňať aj hraničné prípady, neistotu a prevádzkové náklady.

Rizikom je použitie bez porovnávacej základne, prenos do nevhodnej domény alebo skrytý vedľajší účinok. Prínos sa musí overiť kontrolovaným experimentom na dátach zodpovedajúcich cieľu.

Representation learning sa od pojmov Re-ranking, Regularization, Reinforcement learning from human feedback odlišuje funkciou, vstupmi, spôsobom výpočtu a účelom výsledku. Súvisiace pojmy môžu spolupracovať, nie sú však automaticky zameniteľné.