Эта статья знакомит с основами машинного обучения, а также с общими концепциями и методами. Этот пост предназначен для людей, начинающих с машинного обучения.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и статистических моделей, которые позволяют компьютерным системам учиться на данных без явного программирования. Целью машинного обучения является создание моделей, которые могут автоматически определять закономерности в данных и использовать их для прогнозирования или принятия решений.
Вот некоторые основные концепции и методы, используемые в машинном обучении:
Что такое контролируемое обучение?
При обучении с учителем модель обучается с использованием помеченных данных, где входные данные связаны с правильными выходными данными. Модель учится делать прогнозы на основе входных данных.
Что такое обучение без учителя?
При неконтролируемом обучении модель обучается с использованием неразмеченных данных. Модель учится выявлять закономерности в данных без каких-либо предварительных знаний о правильном выходе.
Что такое обучение с подкреплением?
Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, при котором агент учится принимать решения, получая обратную связь в виде вознаграждений или штрафов.
Что такое нейронные сети?
Нейронные сети — это тип алгоритма машинного обучения, вдохновленный структурой человеческого мозга. Они состоят из слоев взаимосвязанных узлов, которые обрабатывают входные данные и генерируют выходные данные.
Что такое деревья решений?
Деревья решений — это тип алгоритма, который использует древовидную модель решений и их возможных последствий для прогнозирования.
Что такое кластеризация?
Кластеризация — это метод, используемый в неконтролируемом обучении для группировки похожих точек данных вместе.
Что такое извлечение признаков?
Извлечение признаков — это процесс выявления и выбора соответствующих признаков или переменных из необработанных данных, которые наиболее полезны для построения модели.
Что такое оценка модели?
Оценка модели — это процесс оценки того, насколько хорошо модель работает с новыми, невидимыми данными. Он включает в себя измерение таких показателей, как точность, воспроизводимость, полнота и оценка F1.
Что такое переобучение?
Переобучение происходит, когда модель слишком хорошо обучена на обучающих данных и не может обобщить новые, невидимые данные.
Что такое гиперпараметры?
Гиперпараметры — это переменные, которые задаются перед обучением модели, такие как скорость обучения или количество слоев в нейронной сети. Эти параметры могут существенно повлиять на производительность модели.
Что такое перекрестная проверка?
Перекрестная проверка — это метод, используемый для оценки производительности модели на нескольких подмножествах данных. Он включает в себя разделение данных на несколько подмножеств, обучение модели на одном подмножестве и тестирование на другом. Это помогает гарантировать, что модель не подходит для определенного подмножества данных.
Что такое регуляризация?
Регуляризация — это метод, используемый для предотвращения переобучения модели. Это включает в себя добавление штрафного члена к функции потерь модели, чтобы препятствовать сложным решениям.
Что такое градиентный спуск?
Градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, используемый для минимизации функции потерь модели. Он включает в себя итеративную настройку параметров модели, чтобы найти минимум функции потерь.
Что такое пакетный, стохастический и мини-пакетный градиентный спуск?
Пакетный градиентный спуск включает в себя обновление параметров модели после обработки всей обучающей выборки. Стохастический градиентный спуск обновляет параметры после каждой отдельной точки данных, в то время как мини-пакетный градиентный спуск обновляет параметры после обработки небольшого пакета точек данных.
Что такое ансамблевое обучение?
Ансамблевое обучение — это метод, используемый для повышения производительности модели путем объединения нескольких моделей. Это можно сделать, усредняя их прогнозы, набирая большинство голосов или используя более сложные методы, такие как суммирование или повышение.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, в котором используются глубокие нейронные сети со многими слоями для обучения на основе данных. Он успешно справляется с такими задачами, как распознавание изображений, обработка естественного языка и игра в игры.
Вывод:
Мы рассмотрели некоторые ключевые понятия в области машинного обучения, начиная с определения машинного обучения, а затем рассмотрели ключевые понятия машинного обучения.
Спасибо за прочтение.
