Чтобы понять различные типы машинного обучения, важно понимать жизненный цикл машинного обучения.

  1. Сбор данных. Соберите релевантные данные из различных источников для создания комплексного набора данных.
  2. Подготовка данных. Очистите, предварительно обработайте и преобразуйте данные, чтобы сделать их пригодными для анализа.
  3. Обработка данных. Обрабатывайте отсутствующие значения, выбросы и выполняйте проектирование функций для извлечения значимой информации.
  4. Моделирование данных. Выберите подходящую модель машинного обучения в зависимости от проблемы и характеристик данных.
  5. Обучение модели: обучение выбранной модели на подготовленном наборе данных для изучения закономерностей и взаимосвязей.
  6. Тестирование модели. Оцените производительность обученной модели, используя соответствующие показатели оценки и методы проверки.
  7. Развертывание. Внедрите обученную модель в реальное приложение, чтобы делать прогнозы или автоматизировать задачи.

Теперь давайте рассмотрим три основных типа машинного обучения:

  1. Контролируемое обучение
  2. Неконтролируемое обучение
  3. Обучение с подкреплением

Контролируемое обучение

При обучении с учителем мы обучаем модель, используя помеченные данные, где каждая точка данных имеет соответствующую цель или метку.
Модель учится делать прогнозы или классифицировать новые, невидимые данные на основе шаблонов, полученных из помеченных примеров.

Пример: .

  1. Классификация спама по электронной почте: обучение модели классифицировать электронные письма как спам или не спам на основе помеченных данных обучения.
  2. Распознавание изображений: разработка модели для классификации изображений по различным категориям, таким как идентификация объектов или распознавание выражений лица.
  3. Прогноз цен на акции: построение модели для прогнозирования будущих цен на акции на основе исторических данных и соответствующих функций.

Неконтролируемое обучение

Это касается неразмеченных данных, целью которых является обнаружение шаблонов, структур или отношений в данных. Модель учится находить скрытые идеи без каких-либо предопределенных меток или целей.

Пример:

  1. Сегментация клиентов: использование алгоритмов кластеризации для группировки клиентов на основе сходства их покупательского поведения, демографических данных или других соответствующих характеристик.
  2. Обнаружение аномалий: выявление необычных закономерностей или выбросов в наборе данных, которые значительно отклоняются от нормы.
  3. Моделирование тем: анализ набора документов для автоматического обнаружения скрытых тем и группировки похожих документов вместе.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением включает в себя обучение агента взаимодействию с окружающей средой и обучению оптимальным действиям путем проб и ошибок.

Агент получает отзывы в виде наград или штрафов в зависимости от своих действий, что позволяет ему со временем улучшать процесс принятия решений.

Пример:

  1. Игра: обучение агента ИИ играть в такие игры, как шахматы, го или видеоигры, изучение оптимальных стратегий посредством итеративного игрового процесса и получение вознаграждения за победу или штрафов за поражение.
  2. Автономное вождение: обучение самоуправляемого автомобиля навигации в реальных условиях, принятие решений на основе сенсорного ввода и оптимизация для безопасного и эффективного вождения.
  3. Управление робототехникой: предоставление роботу возможности учиться и адаптировать свои действия на основе обратной связи с окружающей средой, что позволяет ему выполнять сложные задачи и взаимодействовать с окружающей средой.