Существует три основных типа машинного обучения:
Обучение под наблюдением. Оно включает в себя обучение модели на размеченных данных, где модель делает прогнозы на основе взаимосвязей между функциями и выходными данными. Например, классификация электронной почты как спама или нет на основе ее содержания является примером контролируемого обучения.
Обучение без учителя. Оно включает в себя обучение модели на неразмеченных данных, где модель должна самостоятельно находить закономерности и взаимосвязи в данных. Например, группировка похожих клиентов на основе их покупательского поведения является примером неконтролируемого обучения.
Обучение с подкреплением. Оно включает в себя обучение модели методом проб и ошибок, когда модель вознаграждается за принятие правильных решений и наказывается за принятие неправильных решений. Например, обучение машины игре в шахматы является примером обучения с подкреплением.
Давайте узнаем больше
Контролируемое обучение:
Вас когда-нибудь просили предсказать будущее событие, основываясь на прошлом? Если да, то вы наткнулись на концепцию контролируемого обучения.
Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором алгоритм учится на размеченных данных, чтобы предсказать результаты будущих событий. Алгоритм использует взаимосвязь между входными переменными (признаками) и выходными переменными (целями) для прогнозирования.
Например, если вы синоптик, вы используете данные за последние несколько дней, чтобы предсказать погоду на следующие несколько дней. Точно так же, если вы менеджер по персоналу и пытаетесь предсказать вероятность того, что сотрудник покинет компанию, вы используете прошлые данные, такие как производительность труда, удовлетворенность работой и многолетний опыт, чтобы сделать прогноз.
Ключевое отличие обучения с учителем от других форм машинного обучения заключается в том, что в обучении с учителем алгоритм имеет четкую цель — предсказать цель на основе признаков.
Алгоритмы контролируемого обучения можно разделить на два типа:
Регрессия: этот тип алгоритма используется для прогнозирования непрерывных значений, таких как цена акции или завтрашняя температура.
Классификация: этот тип алгоритма используется для прогнозирования категориальных значений, например, купит ли клиент продукт или нет.
Чтобы построить модель контролируемого обучения, вам необходимо иметь помеченные данные, которые включают как входные переменные (функции), так и выходные переменные (цели). Алгоритм использует эти данные, чтобы найти взаимосвязь между функциями и целями, а затем использует эту взаимосвязь для прогнозирования новых, невидимых данных.
В заключение, контролируемое обучение — это мощный инструмент, который можно использовать для прогнозирования результатов будущих событий на основе взаимосвязи между входными и выходными переменными. Независимо от того, являетесь ли вы синоптиком, менеджером по персоналу или просто тем, кто хочет понять мир, контролируемое обучение может предоставить ценную информацию и сделать вашу жизнь намного проще!
Неконтролируемое обучение:
Вы когда-нибудь пытались сгруппировать предметы по категориям, не зная заранее, что это за категории? Это основная идея неконтролируемого обучения.
Неконтролируемое обучение — это тип машинного обучения, при котором алгоритм получает неразмеченные данные и должен самостоятельно находить закономерности и взаимосвязи в данных. В отличие от обучения с учителем, где алгоритму говорят, что предсказывать, в обучении без учителя алгоритм должен обнаруживать скрытую структуру данных.
Например, если вам дали корзину с фруктами и вас попросили сгруппировать фрукты по их цвету, размеру и форме, вы используете обучение без учителя. Точно так же, если вам предоставляется набор данных о поведении клиентов, и вас просят сгруппировать клиентов на основе их моделей покупок, вы используете неконтролируемое обучение.
Алгоритмы обучения без учителя можно разделить на два типа:
Кластеризация. Алгоритм этого типа объединяет похожие точки данных в кластеры. Например, кластеризацию можно использовать для сегментации клиентов на основе их моделей покупок.
Уменьшение размерности: этот тип алгоритма уменьшает количество функций в наборе данных, сохраняя при этом как можно больше информации. Например, уменьшение размерности можно использовать для упрощения сложного набора данных для облегчения визуализации.
Чтобы построить модель обучения без учителя, вам нужны немаркированные данные, которые включают только входные переменные (функции), а не выходные переменные (цели). Алгоритм использует функции для поиска шаблонов и взаимосвязей в данных и создает модель на основе этих шаблонов.
В заключение, неконтролируемое обучение — полезный инструмент для поиска закономерностей и взаимосвязей в неразмеченных данных. Независимо от того, группируете ли вы фрукты, сегментируете клиентов или упрощаете сложный набор данных, неконтролируемое обучение может помочь вам разобраться в ваших данных и получить ценную информацию.
Усиление:
Вы когда-нибудь играли в видеоигры, в которых ваш персонаж должен принимать решения, чтобы продвигаться по уровням и зарабатывать очки? Это похоже на обучение с подкреплением.
Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, при котором модель обучается методом проб и ошибок, где модель вознаграждается за принятие правильных решений и наказывается за принятие неправильных решений. Цель обучения с подкреплением — максимизировать вознаграждение и найти наилучший путь для достижения желаемого результата.
Например, рассмотрим робота, который должен пройти лабиринт, чтобы достичь своей цели. В обучении с подкреплением робот пробует разные пути, и алгоритм вознаграждает робота за достижение цели или наказывает робота за удар о стену. Со временем робот узнает, какие пути ведут к цели, а какие ведут к штрафу, и в конечном итоге эффективно достигнет цели.
Обучение с подкреплением можно применять для решения множества реальных проблем, таких как управление автономными транспортными средствами, обучение роботов выполнению определенных задач и оптимизация энергопотребления в умных домах.
Чтобы построить модель обучения с подкреплением, вам необходимо определить среду, пространство состояний, пространство действий, награды и штрафы. Затем модель пробует разные действия и учится на вознаграждениях и штрафах, чтобы найти лучший путь для достижения желаемого результата.
В заключение, обучение с подкреплением — это мощный инструмент для обучения моделей принятию решений и достижению желаемого результата путем проб и ошибок. Обучаете ли вы робота перемещаться по лабиринту, управлять автономными транспортными средствами или оптимизировать потребление энергии, обучение с подкреплением может помочь вам найти наилучший путь к успеху.
