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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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:
- Линейная регрессия: используется для задач регрессии, целью которых является прогнозирование непрерывных числовых значений. Он соответствует линейной зависимости между входными объектами и целевой переменной.
- 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.
- 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.
- Деревья решений: используются для задач классификации и регрессии. Деревья решений разделяют данные на основе значений признаков, чтобы создать древовидную структуру для принятия решений.
- Случайный лес: ансамблевый метод, объединяющий несколько деревьев решений для повышения точности и уменьшения переобучения.
- Машины повышения градиента (GBM): еще один ансамблевый метод, который последовательно строит несколько слабых обучающихся (обычно деревьев решений) для исправления ошибок предыдущих моделей.
- 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.
- Наивный Байес: вероятностный алгоритм классификации, основанный на теореме Байеса. Предполагается, что функции условно независимы, учитывая метку класса.
- 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.
- 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:
- Кластеризация K-средних: алгоритм разделения, который делит данные на K кластеров на основе сходства. Он широко используется для задач кластеризации и сегментации данных.
- 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.
- 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.
- 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.
- Анализ независимых компонентов (ICA). Метод разделения многомерного сигнала на независимые негауссовы сигналы. Он используется для слепого разделения источников и изучения признаков.
- 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.
- 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.
- 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.
- Скрытое распределение Дирихле (LDA): вероятностная модель, используемая для тематического моделирования, где она определяет темы, присутствующие в наборе документов, и их распределение по документам.
- 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:
- 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.
- 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.
- 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).
- 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).
- Глубокий детерминированный градиент с двойной задержкой (TD3): расширение DDPG, устраняющее систематическую ошибку переоценки и повышающее стабильность процесса обучения.
- Асинхронное преимущество «актор-критик» (A3C): распределенная версия алгоритма «актор-критик», использующая несколько агентов для параллельного изучения и обучения, что приводит к более быстрой конвергенции.
- Soft Actor-Critic (SAC): алгоритм актера-критика вне политики, который оптимизирует энтропийно-регуляризованную цель, поощряя исследование и надежность изученной политики.
- 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.
- Проксимальная оптимизация политики (PPO): алгоритм градиента политики, который обеспечивает стабильное и эффективное обучение путем обновления политики небольшими шагами.
- 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:
- 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.
- 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.
- 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».
- 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.
- Гибридные рекомендательные системы. Гибридные рекомендательные системы сочетают в себе несколько методов рекомендаций, чтобы использовать их сильные стороны и предоставлять более точные и разнообразные рекомендации.
- Контекстно-зависимые рекомендации. Системы контекстно-зависимых рекомендаций учитывают дополнительную контекстную информацию, такую как время, местоположение или контекст пользователя, чтобы повысить релевантность рекомендаций.
- Машины факторизации. Машины факторизации представляют собой мощный класс моделей, которые могут фиксировать взаимодействие между функциями, что делает их подходящими для задач рекомендаций.
- 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.
- Многорукие бандиты. Алгоритмы многоруких бандитов используются для балансировки исследования (рекомендация менее известных элементов) и эксплуатации (рекомендация известных высокоэффективных элементов) для оптимизации рекомендаций.
- 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.