Машинное обучение можно условно разделить на две основные части: обучение с учителем и обучение без учителя. Алгоритмы обучения с подкреплением и системы рекомендаций — это отдельные ветви машинного обучения, которые подпадают под определенные категории:

  1. Обучение с учителем. При обучении с учителем алгоритм обучается с использованием помеченных данных, где каждый ввод связан с соответствующей целью или меткой. Цель состоит в том, чтобы изучить сопоставление между входными и выходными данными, чтобы делать прогнозы на основе новых, невидимых данных. Примеры задач контролируемого обучения включают классификацию изображений, анализ настроений и распознавание речи.
  2. Обучение без учителя. При обучении без учителя алгоритм обучается на неразмеченных данных и стремится находить шаблоны, структуру или представления в данных без явных указаний на размеченных примерах. Задачи неконтролируемого обучения включают кластеризацию, уменьшение размерности и генеративное моделирование.
  3. Обучение с подкреплением. Обучение с подкреплением (RL) — это тип машинного обучения, подпадающий под более широкую категорию обучения без учителя с обратной связью. В RL агент взаимодействует с окружающей средой и учится предпринимать действия, чтобы максимизировать совокупное вознаграждение с течением времени. Агент получает обратную связь в виде вознаграждений или штрафов за свои действия. RL обычно используется в сценариях, где оптимальный план действий может быть неизвестен заранее, а агент учится на своем опыте.
  4. Алгоритмы системы рекомендаций. Системы рекомендаций — это особая область применения машинного обучения, которая может использовать различные алгоритмы обучения как с учителем, так и без учителя. В рекомендательных системах обычно используются совместная фильтрация, фильтрация на основе содержимого, матричная факторизация и модели на основе глубокого обучения. Совместную фильтрацию и фильтрацию на основе контента можно рассматривать как методы обучения без учителя, в то время как модели на основе глубокого обучения могут использовать обучение с учителем или обучение с подкреплением, в зависимости от используемого подхода.

Алгоритмы системы обучения с подкреплением и рекомендаций можно рассматривать как специализированные приложения в более широкой области машинного обучения. Обучение с подкреплением — это тип обучения без учителя с обратной связью, когда агент учится, взаимодействуя с окружающей средой. Алгоритмы системы рекомендаций могут использовать как контролируемые, так и неконтролируемые методы обучения для предоставления персонализированных и актуальных рекомендаций пользователям.

Несколько алгоритмов контролируемого обучения

Существует несколько популярных алгоритмов обучения с учителем, которые обычно используются в широком спектре задач машинного обучения. Вот некоторые из наиболее известных и широко используемых:

  1. Линейная регрессия: используется для задач регрессии, целью которых является прогнозирование непрерывных числовых значений. Он соответствует линейной зависимости между входными объектами и целевой переменной.
  2. Логистическая регрессия: используется для задач бинарной классификации, целью которых является классификация данных по двум классам. Он оценивает вероятность того, что входные данные принадлежат определенному классу.
  3. Машины опорных векторов (SVM): используются как для задач классификации, так и для задач регрессии. SVM находит гиперплоскость, которая лучше всего разделяет классы в пространстве признаков.
  4. Деревья решений: используются для задач классификации и регрессии. Деревья решений разделяют данные на основе значений признаков, чтобы создать древовидную структуру для принятия решений.
  5. Случайный лес: ансамблевый метод, объединяющий несколько деревьев решений для повышения точности и уменьшения переобучения.
  6. Машины повышения градиента (GBM): еще один ансамблевый метод, который последовательно строит несколько слабых обучающихся (обычно деревьев решений) для исправления ошибок предыдущих моделей.
  7. K ближайших соседей (KNN): используется для задач классификации и регрессии. KNN присваивает целевое значение точки данных на основе класса большинства или среднего значения k-ближайших соседей.
  8. Наивный Байес: вероятностный алгоритм классификации, основанный на теореме Байеса. Предполагается, что функции условно независимы, учитывая метку класса.
  9. Нейронные сети: модели глубокого обучения, состоящие из нескольких слоев взаимосвязанных узлов (нейронов). Они способны решать сложные задачи, такие как распознавание изображений и обработка естественного языка.
  10. Градиентный спуск: не конкретный алгоритм, а метод оптимизации, используемый для обучения многих моделей обучения с учителем, включая линейную регрессию, логистическую регрессию и нейронные сети.

Эти алгоритмы составляют основу многих приложений машинного обучения и могут быть адаптированы и объединены в соответствии с различными задачами и наборами данных. Выбор алгоритма зависит от характера проблемы, типа данных, размера набора данных и других конкретных требований приложения.

Несколько алгоритмов обучения без учителя

Алгоритмы обучения без учителя нацелены на поиск закономерностей, структуры или представлений в неразмеченных данных без каких-либо явных указаний размеченных примеров. Вот некоторые популярные алгоритмы обучения без учителя, широко используемые в различных задачах машинного обучения:

  1. Кластеризация K-средних: алгоритм разделения, который делит данные на K кластеров на основе сходства. Он широко используется для задач кластеризации и сегментации данных.
  2. Иерархическая кластеризация: строит иерархию кластеров путем их многократного слияния или разделения на основе показателей сходства. Он может создавать древовидные структуры (дендрограммы) для представления отношений между кластерами.
  3. DBSCAN (пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности): алгоритм кластеризации на основе плотности, который группирует точки данных на основе их плотности в пространстве признаков. Он может идентифицировать выбросы как шумовые точки.
  4. Анализ основных компонентов (PCA): метод уменьшения размерности, который преобразует многомерные данные в низкоразмерное пространство, сохраняя при этом максимально возможную дисперсию. PCA используется для извлечения признаков и визуализации.
  5. Анализ независимых компонентов (ICA). Метод разделения многомерного сигнала на независимые негауссовы сигналы. Он используется для слепого разделения источников и изучения признаков.
  6. Автоэнкодеры: архитектуры нейронных сетей, используемые для неконтролируемого обучения эффективному представлению данных. Они предназначены для восстановления входных данных из сжатых представлений и используются для изучения признаков и задач шумоподавления.
  7. Генеративно-состязательные сети (GAN): класс моделей глубокого обучения, состоящий из генератора и сети-дискриминатора. GAN учатся генерировать новые данные, которые напоминают распределение обучающих данных, и используются для таких задач, как создание изображений и увеличение данных.
  8. Вариационные автокодировщики (ВАЭ): вероятностные автокодировщики, которые учатся генерировать данные путем моделирования базового распределения обучающих данных. VAE используются для таких задач, как создание изображений и синтез данных.
  9. Скрытое распределение Дирихле (LDA): вероятностная модель, используемая для тематического моделирования, где она определяет темы, присутствующие в наборе документов, и их распределение по документам.
  10. t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedded): метод уменьшения размерности, направленный на сохранение локальной структуры и сходства между точками данных. t-SNE обычно используется для целей визуализации.

Эти алгоритмы обучения без учителя имеют решающее значение для выявления шаблонов и структур в данных, обнаружения скрытых представлений и создания эффективных представлений данных для различных задач машинного обучения. В зависимости от характера данных и конкретной проблемы могут использоваться различные алгоритмы обучения без учителя для получения информации и ценных знаний из немаркированных данных.

Несколько алгоритмов обучения с подкреплением (RL)

Алгоритмы обучения с подкреплением (RL) направлены на то, чтобы позволить агенту научиться принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой, чтобы максимизировать совокупное вознаграждение с течением времени. Вот некоторые популярные алгоритмы обучения с подкреплением, которые широко используются в различных приложениях:

  1. Q-Learning. Q-Learning — один из основополагающих алгоритмов обучения с подкреплением. Это алгоритм без модели, вне политики, который изучает функцию действия-ценности (Q-функцию) для оценки ожидаемого общего вознаграждения за выполнение определенного действия в заданном состоянии.
  2. Глубокая сеть Q (DQN). DQN — это расширение Q-Learning, в котором используются глубокие нейронные сети для аппроксимации Q-функции. Это был прорыв в RL, позволивший изучить сложные политики для многомерных входных пространств, таких как изображения.
  3. Методы градиента политики. Методы градиента политики напрямую оптимизируют политику (стратегию) агента, чтобы максимизировать ожидаемое совокупное вознаграждение. К этой категории относятся такие алгоритмы, как REINFORCE, Actor-Critic и Proximal Policy Optimization (PPO).
  4. Глубоко детерминированный градиент политики (DDPG). DDPG – это алгоритм критики акторов, который расширяет методы градиента политики на области непрерывных действий. Он использует глубокие нейронные сети для представления как действующего лица (политика), так и критика (функция ценности).
  5. Глубокий детерминированный градиент с двойной задержкой (TD3): расширение DDPG, устраняющее систематическую ошибку переоценки и повышающее стабильность процесса обучения.
  6. Асинхронное преимущество «актор-критик» (A3C): распределенная версия алгоритма «актор-критик», использующая несколько агентов для параллельного изучения и обучения, что приводит к более быстрой конвергенции.
  7. Soft Actor-Critic (SAC): алгоритм актера-критика вне политики, который оптимизирует энтропийно-регуляризованную цель, поощряя исследование и надежность изученной политики.
  8. Глубокое обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (DQfD): объединяет имитационное обучение с Q-Learning для использования человеческих демонстраций и ускорения процесса обучения.
  9. Проксимальная оптимизация политики (PPO): алгоритм градиента политики, который обеспечивает стабильное и эффективное обучение путем обновления политики небольшими шагами.
  10. Многоагентный градиент глубокой детерминации (MADDPG): расширение DDPG, предназначенное для многоагентных сред, в которых несколько агентов взаимодействуют и обучаются одновременно.

Это всего лишь несколько примеров популярных алгоритмов обучения с подкреплением, и область RL продолжает быстро развиваться благодаря внедрению новых методов и усовершенствованию существующих. Выбор алгоритма зависит от конкретной проблемы, окружения и сложности решаемой задачи. Исследователи и практики часто экспериментируют с различными алгоритмами RL, чтобы найти наиболее подходящий для своих приложений.

Несколько алгоритмов рекомендаций

Системы рекомендаций используются для предложения релевантных элементов или контента пользователям на основе их предпочтений и поведения. Существуют различные алгоритмы рекомендаций, и наиболее популярные из них включают в себя:

  1. Контентная фильтрация. Контентная фильтрация рекомендует пользователям элементы на основе характеристик элементов и исторических предпочтений пользователя. Он использует характеристики товара и профили пользователей, чтобы давать персонализированные рекомендации.
  2. Матричная факторизация. Методы матричной факторизации разлагают данные о взаимодействии пользователя с элементом на скрытые функции и используют эти функции для составления прогнозов и рекомендаций. Разложение по сингулярным значениям (SVD) и чередование наименьших квадратов (ALS) являются распространенными методами матричной факторизации.
  3. Анализ правил ассоциации. Анализ правил ассоциации используется в системах рекомендаций для поиска интересных взаимосвязей между элементами в транзакционных данных. Он предлагает товары, которые часто покупают вместе, используя такие методы, как рекомендации «Часто покупаемые вместе».
  4. Рекомендации на основе глубокого обучения: модели на основе нейронных сетей, такие как совместная нейронная фильтрация (NCF), используют глубокое обучение для изучения представлений элементов и выдачи рекомендаций. Эти модели могут фиксировать сложные шаблоны взаимодействия пользователя с элементом.
  5. Гибридные рекомендательные системы. Гибридные рекомендательные системы сочетают в себе несколько методов рекомендаций, чтобы использовать их сильные стороны и предоставлять более точные и разнообразные рекомендации.
  6. Контекстно-зависимые рекомендации. Системы контекстно-зависимых рекомендаций учитывают дополнительную контекстную информацию, такую ​​как время, местоположение или контекст пользователя, чтобы повысить релевантность рекомендаций.
  7. Машины факторизации. Машины факторизации представляют собой мощный класс моделей, которые могут фиксировать взаимодействие между функциями, что делает их подходящими для задач рекомендаций.
  8. Рекомендации на основе сеанса: рекомендации на основе сеанса сосредоточены на предоставлении рекомендаций на основе текущего сеанса пользователя или краткосрочных взаимодействий, а не долгосрочной истории пользователей.
  9. Многорукие бандиты. Алгоритмы многоруких бандитов используются для балансировки исследования (рекомендация менее известных элементов) и эксплуатации (рекомендация известных высокоэффективных элементов) для оптимизации рекомендаций.
  10. Совместная фильтрация. Совместная фильтрация — это широко используемый подход, основанный на взаимодействии пользователя с элементом для выдачи рекомендаций. Его можно разделить на два типа:
  • Совместная фильтрация на основе пользователей: она рекомендует элементы пользователю на основе предпочтений других подобных пользователей.
  • Совместная фильтрация на основе элементов: он рекомендует элементы на основе сходства элементов с теми, с которыми взаимодействовал пользователь.

Выбор алгоритма рекомендации зависит от имеющихся данных, сложности задачи рекомендации и конкретных требований приложения. На практике многие рекомендательные системы используют комбинацию различных алгоритмов или гибридных подходов для предоставления пользователям эффективных и персонализированных рекомендаций.