在机器学习领域，数据是训练算法的核心部分。数据的量和质量对机器学习算法的结果有着极大的影响。几乎所有的机器学习算法都依赖于数据，它们的性能可以在达到一定数据量后得到提升。然而，传统的机器学习算法在模型输入一定量的数据后，其行为趋向于稳定。本文将讨论在数据有限的情况下，引入分层和符号方法的知识增强型机器学习技术。将讨论这些方法、它们的相关性以及工作原理，以及其他与它们相关的重要讨论。这些方法适用于数据量少但需要训练精确机器学习模型的情况。本文将帮助读者更好地理解与知识和增强机器学习相关的概念，并在数据有限的情况下做出有效的选择和决策。
顾名思义，知识增强型机器学习是一种通过人类能力或理解来增强机器学习算法知识的技术。在这种技术中，机器学习算法应用其知识，并将人类或领域知识整合进来。人类可以在有限的数据上进行训练，意味着人类可以通过快速观察或实践学习多种事物。例如，如果看到一个特定的设备，比如笔记本电脑，可以轻松地将其分类并说它是一种电子设备。同样，也可以将其分类为惠普、戴尔或其他型号。
机器学习模型可以快速高效地对多个对象进行分类并执行特定任务，但唯一的问题是数据量。是的，它需要更多的数据量来训练一个准确的模型。但知识增强型机器学习方法的应用就在这里；它主要结合了两个领域，第一个是模型的知识，另一个是人类知识或人类能力。
分层学习和符号方法是知识增强型机器学习方法，其中人类知识可以用来训练有限数据的机器学习模型，并且模型的性能可以得到增强。
如上所述，当人类看到特定对象时，人类思维会自动尝试将对象分类到多个类别中。让通过适当的例子来理解同样的事情。
人类思维可以被视为一个在有限数据上训练的机器学习模型，将对象分类到多个类别中。让假设看到了一只狗。看着这只狗，可以很容易地将其父类别分类为“宠物”，并将狗分类为拉布拉多、达尔马提亚、法国斗牛犬或贵宾犬。在这里，可以看到有多个层次的层次结构，每个层次都有多个类别，基于层次结构的知识，人类可以对对象进行分类。
要实现这种方法，机器学习模型可以在层次结构的每个层次上进行训练，并且模型可以进行超参数调整以获得分层学习模型。
符号方法也是一种基于知识库的机器学习方法，它试图整合人类知识来对多个对象进行分类并构建准确的机器学习模型。
一些机器学习模型被训练，以便在给定一个未见过的图像或对象时，它们可以高效准确地对特定事物进行分类。这些模型是在大量数据上训练的。在符号方法中实现了同样的事情，但数据有限。在这里，为各种对象创建描述或标签，并将数据输入模型。由于可用的数据很少，将很少有图像用于训练模型，但仍然会有大量对象的描述可用。
一旦模型在此类数据上进行训练，它就可以在没有在此类图像数据集上进行训练的情况下高效地对未见过的对象进行分类，因为它将使用基于人类知识提供的描述或标签。在这里，人类知识被用来创建多个对象的描述或标签，机器学习模型被用来在此类数据上进行训练。
由于两种方法都使用人类知识，一个温和的问题可能会浮现在心头：这些技术之间的主要区别是什么？
分层学习方法更倾向于对象及其分类的层次结构。在这里，人类知识被用来对对象进行分类和创建层次结构。然后机器学习模型被用来在有限数据场景的每个层次结构级别上训练算法。
在符号方法中，人类知识被用来为特定对象创建描述或标签，其中机器学习模型在有限的图像数据上进行训练。这个机器学习模型现在可以在使用人类生成的描述或标签对未见过的图像执行分类任务。
总的来说，不能说其中一种方法总是更好的，这完全取决于数据模型和问题陈述的具体场景。两种方法现在都被用来在有限数据上获得更好的性能，但可以根据与机器学习相关的要求和条件使用特定的方法。
本文讨论了知识增强型机器学习技术及其类型。详细讨论了分层和符号方法及其核心直觉和这些方法之间的区别。这些文章将帮助极客更好地理解有限数据场景，并以高效的方式进行。它们将在多次面试和考试中提供帮助，因为它更多的是一个学术主题。
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