Искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается. Пару лет назад ИИ и машинное обучение были не более чем темами исследований. Сегодня они используются в самых разных отраслях, от розничной торговли до здравоохранения.
Одной из наиболее важных областей ИИ является контролируемое обучение. Алгоритмы обучения с учителем — это тип алгоритма машинного обучения, который используется для корректировки выходных данных. Другими словами, он используется для обучения машин делать то, что мы от них хотим.
Существует множество алгоритмов обучения с учителем, но все они имеют одну общую черту: им требуется набор обучающих данных. Этот набор данных используется для «обучения» алгоритма машинного обучения. После того, как алгоритм обучен, его можно использовать на новом наборе данных (то есть на наборе данных, который он раньше не видел) для прогнозирования.
1. Алгоритмы обучения с учителем: что это такое и как они работают
Алгоритмы обучения с учителем — это тип алгоритма машинного обучения, который используется для прогнозирования определенного результата. Алгоритм «обучается» на наборе данных, который включает правильный результат для каждого входа. Обучающие данные используются для настройки параметров алгоритма, чтобы он мог точно предсказать результат новых данных.
Алгоритмы контролируемого обучения можно использовать для различных задач, таких как классификация (например, определение того, является ли электронное письмо спамом или нет), регрессия (например, прогнозирование цен на жилье) и обнаружение аномалий (например, обнаружение мошеннических транзакций по кредитным картам).
Существует множество различных типов алгоритмов обучения с учителем, но в целом их можно разделить на две категории: линейные модели и нелинейные модели.
Линейные модели — это простейший тип алгоритма обучения с учителем. Они делают прогнозы, комбинируя входные данные с набором весов или коэффициентов. Веса извлекаются из обучающих данных, а прогнозы делаются путем «точечного производства» входных данных с весами.
Примеры линейных моделей включают линейную регрессию, логистическую регрессию и машины опорных векторов.
Нелинейные модели более сложны, чем линейные модели, и могут изучать более сложные отношения между входными данными и выходными данными. Их все еще можно разделить на деревья решений и искусственные нейронные сети.
Деревья решений — это тип нелинейной модели, которая делает прогнозы, создавая «дерево» решений. Каждое решение основано на определенном условии, а окончательный прогноз делается путем следования по дереву, который удовлетворяет всем условиям.
Искусственные нейронные сети — это тип нелинейной модели, вдохновленной мозгом. Они состоят из большого количества взаимосвязанных «нейронов», которые похожи на нейроны в головном мозге. Нейронные сети могут научиться распознавать шаблоны входных данных и делать прогнозы на основе этих шаблонов.
Существует множество различных типов алгоритмов обучения с учителем, и выбор алгоритма будет зависеть от задачи, которую вы пытаетесь решить. линейные модели, как правило, быстрее обучаются и легче интерпретируются, но они не способны изучать сложные отношения. Нелинейные модели более мощные, но их сложнее обучать и интерпретировать.
2. Что такое алгоритм обучения с учителем?
Алгоритмы обучения с учителем — это тип алгоритма машинного обучения, который используется для классификации данных. Данные сначала разбиваются на обучающую и тестовую выборки. Затем обучающий набор используется для обучения алгоритма, а тестовый набор используется для проверки точности алгоритма.
Алгоритмы обучения с учителем можно использовать как для задач регрессии, так и для задач классификации. Алгоритмы регрессии предсказывают непрерывные значения, такие как цены или температуры, а алгоритмы классификации предсказывают дискретные значения, такие как метки или категории.
Существует множество различных типов алгоритмов обучения с учителем, но все они имеют одну общую черту: они учатся на размеченных данных. Помеченные данные — это данные, отнесенные к определенной группе, например «положительные» или «отрицательные». Затем алгоритм использует эти данные, чтобы научиться классифицировать новые данные.
Алгоритмы обучения с учителем — это мощные инструменты, которые можно использовать для решения множества различных типов задач. Однако они не идеальны. Одним из ограничений алгоритмов обучения с учителем является то, что они могут учиться только на размеченных данных.
Это означает, что если нет доступных размеченных данных, алгоритм не сможет обучаться. Кроме того, алгоритмы обучения с учителем могут быть предвзятыми, если данные не разделены случайным образом на обучающие и тестовые наборы. Это может привести к переоснащению, когда алгоритм слишком многому учится на обучающих данных и плохо обобщает новые данные.
3. Как работают алгоритмы обучения с учителем?
Алгоритмы контролируемого обучения — это тип алгоритма машинного обучения, который используется для обучения на основе размеченных данных. Алгоритмы контролируемого обучения обучаются с использованием помеченного набора данных, где каждый фрагмент данных имеет метку, которая сообщает алгоритму, каким должен быть правильный результат.
Затем алгоритм учится сопоставлять входные данные с правильными выходными данными. После обучения алгоритма его можно использовать для прогнозирования выходных данных для новых немаркированных данных.
Алгоритмы обучения с учителем можно использовать для различных задач, таких как классификация и регрессия. Алгоритмы классификации используются для прогнозирования дискретной метки, например, является ли электронное письмо спамом или нет. Алгоритмы регрессии используются для прогнозирования непрерывного значения, такого как цена акции.
Существует множество различных типов алгоритмов обучения с учителем, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Некоторые из наиболее популярных алгоритмов обучения с учителем включают в себя машины опорных векторов, деревья решений и нейронные сети.
Машины опорных векторов — это тип алгоритма, который можно использовать как для классификации, так и для регрессии. Машины опорных векторов работают, находя линию или гиперплоскость, которая разделяет данные на классы. Затем линия или гиперплоскость используются для прогнозирования новых данных.
Деревья решений — это тип алгоритма, который часто используется для задач классификации. Деревья решений работают, создавая древовидную структуру решений. Каждая ветвь дерева представляет собой решение, а листья дерева представляют окончательный прогноз.
Нейронные сети — это тип алгоритма, который часто используется для задач классификации и регрессии. Нейронные сети похожи на мозг тем, что состоят из ряда взаимосвязанных узлов. Нейронные сети обучаются, регулируя веса соединений между узлами.
Алгоритмы обучения с учителем — это мощный инструмент для прогнозирования данных. Однако важно помнить, что ни один алгоритм не совершенен. Различные алгоритмы будут работать лучше или хуже в зависимости от конкретного набора данных и задачи. Часто полезно попробовать несколько алгоритмов, чтобы найти тот, который лучше всего подходит для ваших данных и задачи.
4. Типы алгоритмов обучения с учителем
Алгоритмы обучения с учителем — это тип алгоритма машинного обучения, который используется для создания моделей, прогнозирующих результаты путем обучения на примерах данных. Существует множество различных типов алгоритмов обучения с учителем, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны.
В этом разделе мы кратко рассмотрим четыре наиболее часто используемых типа алгоритмов обучения с учителем: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений и машины опорных векторов.
Линейная регрессия — это контролируемый алгоритм обучения, который используется для прогнозирования непрерывной переменной результата на основе одной или нескольких переменных-предикторов. Модели линейной регрессии очень просты и легко интерпретируются, но часто не очень точны.
Логистическая регрессия — это контролируемый алгоритм обучения, который используется для прогнозирования бинарной переменной результата (то есть результата, который может быть только одним из двух значений, например, да/нет или 0/1). Модели логистической регрессии более точны, чем модели линейной регрессии, но их сложнее интерпретировать.
Деревья решений — это тип алгоритма контролируемого обучения, который используется для прогнозирования переменной результата путем изучения набора правил на основе данных примера. Деревья решений очень точны, но их трудно интерпретировать.
Машины опорных векторов — это алгоритм обучения с учителем, который используется для поиска наилучшей границы между двумя классами данных. Машины опорных векторов очень точны, но их может быть трудно интерпретировать.
5. Линейная регрессия
Линейная регрессия — это алгоритм обучения с учителем, который используется для прогнозирования переменной непрерывного отклика на основе одной или нескольких переменных-предикторов. Алгоритм оценивает линейную связь между переменными-предикторами и переменной ответа, а затем использует эту связь для прогнозирования.
Линейная регрессия — это мощный инструмент, который можно использовать для моделирования сложных взаимосвязей между переменными. Однако алгоритм не лишен ограничений. Например, линейная регрессия не может моделировать нелинейные отношения, а также чувствительна к выбросам. Несмотря на эти ограничения, линейная регрессия является широко используемым алгоритмом, который может быть очень эффективным при определенных обстоятельствах.
6. Логистическая регрессия
Логистическая регрессия — это контролируемый алгоритм обучения, который можно использовать для задач классификации. Это линейная модель, которая обычно используется, когда зависимая переменная является двоичной (т. е. может принимать только два значения, например 1 или 0).
Логистическая регрессия работает с использованием линейной модели для прогнозирования вероятности того, что конкретный экземпляр будет принадлежать к определенному классу. Прогнозы делаются с использованием сигмовидной функции, которая выдает значения от 0 до 1. Затем эти прогнозы можно сопоставить с фактическими метками классов (например, 1 или 0) для создания классификации.
Логистическая регрессия — относительно простой алгоритм, который легко интерпретировать и реализовать. Он также эффективен и может использоваться для больших наборов данных. Однако это не всегда самый эффективный алгоритм, и он может быть подвержен переобучению.
7. Машины опорных векторов
Машина опорных векторов (SVM) — это алгоритм обучения с учителем, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Основная идея SVM состоит в том, чтобы найти границу решения, которая максимизирует разницу между двумя классами. Другими словами, мы пытаемся найти линию (или гиперплоскость), которая, насколько это возможно, разделяет два класса.
SVM основаны на концепции плоскостей принятия решений. Плоскость принятия решений — это гиперплоскость, разделяющая два класса объектов. В двух измерениях плоскость решения представляет собой линию. В трех измерениях это плоскость, а в более чем трех измерениях — гиперплоскость. Плоскость решений строится путем нахождения вектора (w), который перпендикулярен гиперплоскости. Этот вектор называется вектором весов.
Направление весового вектора определяет ориентацию плоскости решения. Величина весового вектора определяет смещение плоскости решения от начала координат. Плоскость решений полностью определяется этими двумя величинами.
Цель SVM — найти плоскость решений, которая максимизирует разницу между двумя классами. Запас — это расстояние между плоскостью решения и ближайшими точками каждого класса. Эти точки называются опорными векторами.
Опорные векторы — это единственные точки, влияющие на положение плоскости принятия решений. все остальные пункты спорны. Это свойство делает SVM очень устойчивыми к выбросам.
Существует два основных типа SVM: линейные и нелинейные. Линейные SVM используются, когда данные линейно разделимы. То есть существует прямая линия, которую можно провести, чтобы разделить два класса. Нелинейные SVM используются, когда данные не являются линейно разделимыми. В этом случае нам нужно найти границу решения, которая не является прямой линией.
Нелинейные SVM довольно мощные, но их сложнее обучить. Как правило, сначала следует попробовать линейный SVM и переходить на нелинейный SVM только в том случае, если линейный SVM работает плохо.
Как только плоскость принятия решений определена, прогнозирование с помощью SVM становится очень эффективным. Чтобы предсказать метку новой точки, нам просто нужно вычислить скалярное произведение новой точки и вектора весов. Если результат положительный, то предполагается, что новая точка относится к первому классу. Если результат отрицательный, то предполагается, что новая точка будет относиться ко второму классу.
SVM очень популярны в сообществе машинного обучения. Это мощные и универсальные алгоритмы, которые можно использовать для самых разных задач.
Алгоритмы обучения с учителем — это мощные инструменты, которые можно использовать для решения многих проблем. Понимая, как они работают, мы можем лучше использовать их для достижения желаемых результатов.
Эта книга представляет собой удобное для начинающих введение в машинное обучение, охватывающее основные концепции и методы в этой области. Автор начинает с обзора контролируемого и неконтролируемого обучения, классификации, регрессии и кластеризации и дает четкое объяснение того, как они работают.
Книга охватывает ряд тем, включая линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений, машины опорных векторов и k-ближайших соседей для обучения с учителем, а также кластеризацию k-средних и иерархическую кластеризацию для обучения без учителя. Автор также представляет введение в глубокое обучение с помощью нейронных сетей и охватывает популярные фреймворки, такие как Scikit-Learn, Keras и TensorFlow.
