Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на помеченном наборе данных, где для каждого примера в обучающем наборе предоставляется правильный результат (метка или цель). Алгоритм учится делать прогнозы на новых, невидимых примерах, обобщая шаблоны, которые он изучил в обучающих данных. Общие примеры задач обучения с учителем включают классификацию (прогнозирование категориальной метки) и регрессию (прогнозирование числового значения).

Алгоритмы контролируемого обучения могут обрабатывать как числовые, так и категориальные данные.

Числовые данные. Числовые данные — это данные, которые можно измерить, например вес, рост, температура и т. д. Такие алгоритмы, как линейная регрессия, полиномиальная регрессия и регрессия дерева решений, могут обрабатывать числовые данные.

Категориальные данные: Категориальные данные — это данные, которые можно поместить в категории, такие как цвета, размеры, типы и т. д. Такие алгоритмы, как логистическая регрессия, классификация дерева решений и методы опорных векторов (SVM), могут обрабатывать категориальные данные.

Текстовые данные. Текстовые данные — это данные, записанные на естественном языке и часто используемые в задачах обработки естественного языка (NLP). Такие алгоритмы, как мешок слов, word2vec и GloVe, могут обрабатывать текстовые данные.

Данные изображения. Данные изображения — это данные в форме изображений, которые часто используются в задачах компьютерного зрения. Такие алгоритмы, как сверточные нейронные сети (CNN), глубокое обучение и трансферное обучение, могут обрабатывать данные изображений.

Данные временных рядов. Данные временных рядов — это данные, которые собираются с течением времени, такие как курсы акций, данные о погоде и т. д. Такие алгоритмы, как ARIMA, декомпозиция временных рядов и рекуррентные нейронные сети (RNN), могут обрабатывать данные временных рядов.

Конкретный тип данных, которые может обрабатывать алгоритм обучения с учителем, будет зависеть от алгоритма и его реализации. Некоторые алгоритмы могут обрабатывать несколько типов данных, в то время как другие специализированы для определенного типа данных.

Обучение с учителем используется во многих приложениях и отраслях для прогнозирования или принятия решений на основе данных. Вот некоторые примеры:

  • Классификация изображений: обучение модели распознаванию объектов на изображениях
  • Распознавание речи: обучение модели расшифровке произносимых слов
  • Обнаружение мошенничества: обучение модели выявлению подозрительных транзакций
  • Медицинская диагностика: обучение модели прогнозированию заболевания на основе данных пациентов
  • Обработка естественного языка: обучение модели генерировать текст, классифицировать текст или переводить текст.
  • Рекомендательные системы: обучение модели прогнозированию того, какие элементы понравятся пользователю на основе его прошлого поведения.

Как правило, контролируемое обучение используется для прогнозирования или принятия решений на основе данных, где существует четкая взаимосвязь между входными и выходными данными. Цель состоит в том, чтобы обучить модель, которая может обобщать новые, неизвестные примеры и делать точные прогнозы.

Типы контролируемого обучения:

Существует два основных типа контролируемого обучения: классификация и регрессия.

Классификация. В задачах классификации цель состоит в том, чтобы предсказать категориальный ярлык или класс для заданных входных данных. Например, модель классификации можно научить предсказывать, является ли электронное письмо спамом или нет, а также является ли опухоль злокачественной или доброкачественной. Общие алгоритмы, используемые для классификации, включают логистическую регрессию, деревья решений, k-ближайших соседей (KNN), наивный байесовский метод, случайный лес и методы опорных векторов (SVM).

Регрессия. В задачах регрессии цель состоит в том, чтобы предсказать числовое значение для заданных входных данных. Например, регрессионную модель можно научить прогнозировать цену дома на основе его квадратных метров или прогнозировать вес человека на основе его роста. Общие алгоритмы, используемые для регрессии, включают линейную регрессию, полиномиальную регрессию, деревья решений, случайный лес и нейронные сети.

Существуют также некоторые другие типы контролируемого обучения, такие как маркировка последовательностей или прогнозирование временных рядов, которые используются в определенных областях.

Когда мы используем контролируемое обучение:

Обучение с учителем используется в различных ситуациях, когда существует четкая взаимосвязь между входными и выходными данными, а цель состоит в том, чтобы делать прогнозы или принимать решения на основе данных. Некоторые примеры использования контролируемого обучения включают в себя:

  • Когда у вас есть помеченный набор данных: алгоритмы контролируемого обучения требуют помеченных данных, что означает, что для каждого примера в обучающем наборе предоставляется правильный вывод или метка. Если у вас есть набор данных, результаты которого уже известны, обучение с учителем можно использовать для обучения модели делать прогнозы на новых, ранее неизвестных примерах.
  • Когда вы хотите классифицировать или прогнозировать: контролируемое обучение обычно используется для задач классификации и прогнозирования. Например, вы можете использовать алгоритм обучения с учителем для обучения модели, которая может прогнозировать, является ли электронное письмо спамом или нет, или прогнозировать цену акций в будущем.
  • Если вы хотите понять взаимосвязь между входными и выходными данными: контролируемое обучение можно использовать для понимания взаимосвязи между входными и выходными данными, а также для определения наиболее важных характеристик или факторов, влияющих на выходные данные.
  • Когда у вас есть четко определенная проблема с четкими входными и выходными данными: контролируемое обучение работает лучше всего, когда проблема, которую вы пытаетесь решить, четко определена, а входные и выходные данные ясны и их легко измерить.
  • Когда вы хотите улучшить существующую модель: если у вас есть существующая модель, которая не работает должным образом, вы можете использовать обучение с учителем, чтобы улучшить ее, обучив ее на новом, более крупном наборе данных или настроив ее параметры.

Различные этапы контролируемого обучения:

Различные этапы обучения с учителем можно разделить на следующие категории:

Подготовка данных. Этот этап включает сбор, очистку и предварительную обработку данных. Сюда могут входить такие задачи, как удаление отсутствующих или повторяющихся данных, обработка выбросов, нормализация или масштабирование данных, а также кодирование категориальных переменных.

Исследование данных. Этот шаг необязателен, но важен. Он включает в себя изучение и визуализацию данных, чтобы получить представление и понять закономерности и взаимосвязи между переменными. Это может помочь выявить любые проблемы или выбросы в данных, а также может помочь при выборе модели и функций.

Выбор модели. Этот шаг включает в себя выбор подходящего алгоритма для задачи и настройку его параметров. Сюда могут входить такие задачи, как выбор алгоритма линейной регрессии или дерева решений, выбор количества скрытых слоев в нейронной сети или выбор типа ядра в машине опорных векторов.

Обучение модели. На этом этапе модель обучается на размеченных обучающих данных. Модель использует обучающие данные, чтобы узнать взаимосвязь между входными и выходными данными.

Оценка модели. Этот шаг включает в себя оценку производительности модели на отдельном тестовом наборе данных или наборе проверочных данных. Это может включать в себя такие задачи, как вычисление точности, прецизионности, полноты или F1-показателя для задачи классификации или среднеквадратичной ошибки или R-квадрата для задачи регрессии.

Точная настройка модели. Если модель плохо работает на тестовых данных, этот шаг включает настройку параметров или функций модели для повышения ее производительности. Это может включать такие задачи, как удаление ненужных функций, увеличение количества обучающих примеров или настройка скорости обучения алгоритма.

Развертывание модели. После того, как модель обучена и настроена, ее можно развернуть в производственной среде, чтобы делать прогнозы на основе новых, невидимых данных.

Случаи использования контролируемого обучения:

Обучение с учителем — широко используемый метод машинного обучения, который можно применять для решения самых разных задач. Вот несколько распространенных вариантов использования контролируемого обучения:

Классификация. В задачах классификации цель состоит в том, чтобы предсказать категориальный ярлык или класс для заданных входных данных. Например, модель классификации можно научить предсказывать, является ли электронное письмо спамом или нет, а также является ли опухоль злокачественной или доброкачественной.

Регрессия. В задачах регрессии цель состоит в том, чтобы предсказать числовое значение для заданных входных данных. Например, регрессионную модель можно научить прогнозировать цену дома на основе его квадратных метров или прогнозировать вес человека на основе его роста.

Прогнозирование временных рядов. Целью прогнозирования временных рядов является предсказание будущих значений переменной на основе исторических данных. Например, модель временных рядов можно использовать для прогнозирования цен на акции, потребления энергии или погодных условий.

Обнаружение аномалий. Целью обнаружения аномалий является выявление закономерностей в данных, которые значительно отклоняются от нормы. Например, модель обнаружения аномалий можно использовать для обнаружения мошенничества в финансовых транзакциях или выявления дефектных деталей в производственном процессе.

Маркировка последовательности. Целью маркировки последовательности является присвоение метки каждому элементу в последовательности входных данных. Например, модель маркировки последовательностей можно использовать для идентификации именованных сущностей в тексте или для маркировки слов в предложении их частью речи.

Классификация изображений. Целью классификации изображений является классификация изображений в соответствии с их содержанием. Например, модель классификации изображений можно использовать для идентификации объектов на изображении, таких как собака, автомобиль или человек.

Распознавание речи. Целью распознавания речи является преобразование произносимых слов в текст. Например, модель распознавания речи можно использовать для расшифровки аудиозаписей совещаний или для преобразования голосовых команд в текст для виртуального помощника.

Обработка естественного языка. Целью обработки естественного языка является обработка и понимание человеческого языка. Например, модель НЛП можно использовать для классификации текста, генерации текста или перевода текста.

Системы рекомендаций. В системах рекомендаций цель состоит в том, чтобы предсказать, какие элементы понравятся пользователю, основываясь на его прошлом поведении. Например, модель рекомендательной системы может использоваться для рекомендации фильмов или продуктов пользователям на основе их истории просмотров или покупок.

Алгоритмы контролируемого обучения:

Алгоритмы обучения с учителем — это набор методов, используемых для обучения моделей делать прогнозы на основе размеченных данных. Некоторые общие алгоритмы включают в себя:

Линейная регрессия.Линейная регрессия — это простой алгоритм, используемый для прогнозирования непрерывного значения. Он предполагает линейную зависимость между входными переменными и выходной переменной. Это один из самых простых алгоритмов, и его реализация проста.

Логистическая регрессия. Логистическая регрессия — это вариант линейной регрессии, который используется для задач классификации. Он используется для прогнозирования бинарного результата (1/0, Да/Нет, Истина/Ложь) с учетом набора независимых переменных.

Деревья решений. Деревья решений — популярный алгоритм, используемый как для задач классификации, так и для задач регрессии. Они работают, рекурсивно разбивая входное пространство на более мелкие области и делая прогноз на основе класса большинства или среднего значения точек данных в каждой области.

Случайный лес.Случайный лес — это совокупность деревьев решений. Он объединяет несколько деревьев решений для получения более точного и стабильного прогноза.

Машины опорных векторов (SVM): SVM — это популярный алгоритм, используемый для задач классификации. Они работают, находя наилучшую границу (или «гиперплоскость»), которая разделяет разные классы во входном пространстве.

K ближайших соседей (KNN): KNN — это простой алгоритм, используемый как для задач классификации, так и для задач регрессии. Он работает, находя K обучающих примеров, которые находятся ближе всего к контрольной точке, и делает прогноз на основе класса большинства или среднего значения этих K примеров.

Наивный байесовский алгоритм.Наивный байесовский алгоритм — это простой вероятностный алгоритм, используемый для задач классификации. Он делает наивное предположение, что все функции независимы, и хорошо работает на практике для многих приложений.

Нейронные сети. Нейронные сети – это набор алгоритмов, вдохновленных структурой и функциями человеческого мозга. Они используются для различных задач, таких как классификация изображений, распознавание речи и обработка естественного языка.

Усиление градиента.Усиление градиента — это совокупность деревьев решений. Он строит деревья по одному, и каждое новое дерево помогает исправить ошибки, допущенные ранее обученными деревьями.

Это одни из самых популярных алгоритмов обучения с учителем, но есть и множество других алгоритмов и вариантов. Выбор алгоритма будет зависеть от конкретной задачи и характеристик данных.

Проблемы с контролируемым обучением:

Обучение с учителем — широко используемый метод машинного обучения, но, как и любой метод, он имеет свой собственный набор проблем. Некоторые распространенные проблемы с контролируемым обучением включают в себя:

Переобучение.Переобучение происходит, когда модель слишком сложна и может соответствовать шуму в обучающих данных, а не лежащим в основе отношениям. В результате получается модель, которая хорошо работает на обучающих данных, но плохо работает на новых, невидимых данных.

Недообучение. Недостаточное приспособление возникает, когда модель слишком проста и не может отразить базовую взаимосвязь в данных. Это приводит к тому, что модель плохо работает как с обучением, так и с новыми невидимыми данными.

Отсутствие помеченных данных.Обучение с учителем требует помеченных данных, что означает, что для каждого примера в обучающем наборе предоставляется правильный вывод или метка. Если размеченные данные недоступны, их получение может быть трудным или дорогостоящим.

Несбалансированные данные. Если данные несбалансированы, то есть имеется много примеров одного класса и мало примеров другого класса, может быть сложно обучить модель, которая точно классифицирует класс меньшинства.

Утечка данных. Утечка данных происходит, когда информация из тестового набора используется для обучения модели, что приводит к искусственно завышенной производительности тестового набора. Важно сохранить набор тестов нетронутым до окончательной оценки.

Конфиденциальность и безопасность данных. Обучение под наблюдением часто требует доступа к конфиденциальным или личным данным, что может вызывать опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных.

Смещение. Модели контролируемого обучения могут наследовать смещение от данных, на которых они обучаются. Это может привести к моделям, которые принимают несправедливые или несправедливые решения, особенно когда данные не репрезентативны для населения в целом.

Модели черного ящика. Некоторые модели обучения с учителем, такие как нейронные сети или сложные ансамбли, трудно интерпретировать, что затрудняет понимание причин, лежащих в основе их прогнозов.

Для решения этих проблем важно иметь хорошее представление о данных и задаче, иметь хорошую стратегию оценки, использовать такие методы, как перекрестная проверка, и использовать методы предотвращения или обнаружения переобучения. Кроме того, важно знать о потенциальных предубеждениях и предпринимать шаги для их смягчения.

Смягчение:

Существует несколько методов, которые можно использовать для смягчения проблем обучения с учителем, некоторые из них включают в себя:

Регуляризация.Методы регуляризации, такие как регуляризация L1 и L2, могут использоваться для предотвращения переобучения путем добавления штрафного члена к функции стоимости модели, который препятствует тому, чтобы модель соответствовала шуму в данных.

Перекрестная проверка. Перекрестная проверка — это метод, используемый для оценки производительности модели путем ее обучения на различных подмножествах данных и усреднения производительности по разным разбиениям. Это может помочь обнаружить переоснащение и оценить производительность модели на новых, невидимых данных.

Методы ансамбля. Методы ансамбля, такие как бэггинг и бустинг, можно использовать для повышения производительности модели путем объединения прогнозов нескольких моделей. Это может помочь уменьшить дисперсию прогнозов и повысить надежность модели.

Настройка гиперпараметров. Настройка гиперпараметров — это процесс поиска наилучшего набора параметров для модели. Это может помочь улучшить производительность модели и предотвратить переоснащение.

Повторная выборка данных. Методы повторной выборки, такие как избыточная и недостаточная выборка, могут использоваться для балансировки данных и повышения производительности модели, когда данные несбалансированы.

Увеличение данных. Увеличение данных — это метод, используемый для искусственного увеличения размера обучающих данных путем применения случайных преобразований к существующим данным. Это может помочь уменьшить переоснащение и повысить эффективность обобщения модели.

Объяснимые модели. Некоторые модели, такие как деревья решений или линейные модели, легко интерпретировать и понять. Они могут дать представление о том, какие функции важны и как они используются для прогнозирования.

Предварительная обработка. Предварительная обработка данных — это процесс очистки, преобразования и нормализации данных перед обучением модели. Это может помочь улучшить производительность модели и предотвратить переоснащение.

Важно отметить, что эти методы не исключают друг друга, и их комбинация может использоваться для повышения производительности и надежности моделей. Кроме того, важно помнить, что не все методы применимы ко всем задачам, поэтому очень важно понимать характеристики данных и проблемы, чтобы выбрать подходящий метод.

Преимущества и недостатки:

Преимущества контролируемого обучения

  1. Это легко понять и реализовать
  2. Он может обрабатывать большой объем данных
  3. Его можно использовать как для задач регрессии, так и для задач классификации.
  4. Его можно использовать для прогнозирования новых, невидимых данных.
  5. Его можно использовать для обучения моделей, которые можно легко интегрировать в производственные системы.
  6. Его можно использовать для обучения моделей, которые могут быть легко интерпретированы и поняты людьми.

Недостатки контролируемого обучения

  1. Требуются помеченные данные, получение которых может быть трудным или дорогим.
  2. Он может страдать от переобучения или недообучения, если модель настроена неправильно.
  3. Он может быть чувствителен к качеству и репрезентативности данных.
  4. На это может повлиять предвзятость данных
  5. Оно может быть менее гибким, чем неконтролируемое или частично контролируемое обучение, которое может обнаруживать скрытые закономерности или структуры в данных.
  6. Это может быть модель черного ящика, что затрудняет понимание того, почему модель делает определенные прогнозы.

Вариант использования:

Вот пример контролируемого обучения с использованием библиотеки Python scikit-learn для обучения модели, которая может предсказать, не выполнит ли клиент обязательства по кредиту, на основе его кредитной истории.

импортировать pandas как pd
из sklearn.model_selection; импортировать train_test_split
из sklearn.linear_model;

# Загрузите набор данных
data = pd.read_csv("credit_data.csv")

# Разделить данные на признаки и метки
X = данные[[‘кредитная_история’, ‘доход’, ‘сумма_кредита’, ‘возраст’]]
y = данные[‘по умолчанию’]

# Разделить данные на обучающие и тестовые наборы
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0,2, random_state=42)

# Обучение модели логистической регрессии
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)

# Делаем прогнозы на тестовом наборе
y_pred = clf.predict(X_test)

# Оцените производительность модели
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(acc*100))

Этот пример является чрезмерно упрощенным вариантом использования, и для его реального использования потребуется больше данных и разработка функций. В этом примере загружается набор данных «credit_data.csv», который содержит информацию о кредитной истории клиентов, доходах, сумме кредита и возрасте, а также метку, указывающую, не выполнили ли они обязательства по кредиту. Данные разбиваются на функции (X) и метки (y), а затем разбиваются на обучающие и тестовые наборы. Модель логистической регрессии обучается на обучающем наборе и используется для прогнозирования тестового набора. Производительность модели оценивается с помощью метрики точности, которая сообщает о доле правильно классифицированных примеров.