P:
Com s'aplica la navalla d'Occam a l'aprenentatge automàtic?
R:L’ús de la navalla d’Occam es remunta a William of Ockham als anys 1200: és la idea que s’hauria de preferir la solució més simple i directa, o que amb diferents hipòtesis, s’aplicarà millor la més simple o la que amb menys pressupòsits.
Tot i això, la navalla d’Occam també té algunes aplicacions modernes a tecnologies d’última generació; un exemple és l’aplicació del principi a l’aprenentatge automàtic. Amb l'aprenentatge automàtic, els enginyers treballen per formar els ordinadors en conjunts de dades de formació, per tal que puguin aprendre i superar els límits de la programació original de base de codi. L’aprenentatge automàtic consisteix en implementar algoritmes, estructures de dades i sistemes de formació als ordinadors, que els permetran aprendre pel seu compte i produir resultats en evolució.
Tenint en compte això, alguns experts creuen que la màquina d'afaitar d'Occam pot ser útil i instructiva per dissenyar projectes d'aprenentatge de màquines. Alguns afirmen que la màquina d'afaitar d'Occam pot ajudar els enginyers a triar el millor algoritme per aplicar a un projecte i també poden ajudar a decidir com entrenar un programa amb l'algorisme seleccionat. Una interpretació de la màquina d'afaitar d'Occam és que, donat més d'un algorisme adequat amb compensacions comparables, s'hauria d'utilitzar el que sigui menys complex de implementar i més fàcil d'interpretar.
Altres assenyalen que els procediments de simplificació com la selecció de funcions i la reducció de la dimensionalitat són també exemples d’utilització d’un principi de la navalla d’Occam: simplificar models per obtenir millors resultats. D'altra banda, d'altres descriuen solucions de models en què els enginyers redueixen la complexitat a costa de la precisió, però encara defensen que aquest plantejament d'afaitar d'Occam pot ser beneficiós.
Una altra aplicació de la navalla d'Occam implica els paràmetres establerts per a determinats tipus d'aprenentatge automàtic, com la lògica bayesiana en tecnologies. En limitar els conjunts de paràmetres per a un projecte, es podria dir que els enginyers utilitzen la navalla d'Occam per simplificar el model. Un altre argument és que quan la gent creativa fa una idea de com es pot valorar el cas d’ús del negoci i limitar l’abast d’un projecte abans d’utilitzar algoritmes, s’utilitza la navalla d’Occam per reduir la complexitat del projecte des del principi.
Una altra aplicació popular de la màquina d'afaitar d'Occam per a l'aprenentatge automàtic implica la "maledicció de sistemes excessivament complexos". Aquest argument explica que crear un model més complex i detallat pot fer que aquest model sigui fràgil i difícil. Hi ha un problema anomenat encaixar en què els models són massa complexos per adaptar-se realment a les dades que s’estan examinant i al cas d’ús d’aquestes dades. Aquest és un altre exemple en què algú pot citar la navalla d'Occam en el disseny deliberat dels sistemes d'aprenentatge de màquines, per assegurar-se que no pateixen de sobrecomplexitat i rigidesa.
D'altra banda, alguns assenyalen que l'ús de la navalla d'Occam de manera incorrecta pot reduir l'efectivitat de la programació d'aprenentatge automàtic. En alguns casos, la complexitat pot ser necessària i beneficiosa. Tot té a veure amb examinar l’abast del projecte i què s’ha d’obtenir, i mirar els inputs, els conjunts de formació i els paràmetres per aplicar les solucions més orientades al resultat donat.
