Машинное обучение и Искусственный Интеллект. Тимур Машнин
Читать онлайн книгу.
свои вознаграждения в рамках предусмотренных ограничений.
И вы можете использовать обучение с подкреплением, чтобы научить машину играть в шахматы или преодолеть какие-либо препятствия.
Таким образом, машинное обучение – это широкая область, и мы можем разделить его на три разные категории: контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением.
И есть много разных задач, которые мы можем решить с помощью них.
В контролируемом обучении, в наборе данных есть метки, и мы используем их для построения модели классификации данных.
Это означает, что, когда мы получаем данные, у них есть метки, которые говорят о том, что представляют эти данные.
В примере с сердцем, у нас была таблица с метками, это сердечный ритм, возраст, пол и вес.
И каждой такой метке соответствовали значения.
При неконтролируемом обучении у нас нет меток, и мы должны обнаружить эти метки в неструктурированных данных.
И такие вещи обычно делаются с помощью кластеризации.
Обучение с подкреплением – это другое подмножество машинного обучения, и оно использует вознаграждение для наказания за плохие действия или вознаграждение за хорошие действия.
И мы можем разделить контролируемое обучение на три категории: регрессия, классификация и нейронные сети.
Модели регрессии строятся с учетом взаимосвязей между признаками x и результатом y, где y – непрерывная переменная.
По сути, регрессия оценивает непрерывные значения.
Нейронные сети относятся к структурам, которые имитируют структуру человеческого мозга.
Классификация, с другой стороны, фокусируется на дискретных значениях, которые она идентифицирует.
Мы можем назначить дискретные результаты y на основе многих входных признаков x.
В примере с сердцем, учитывая набор признаков x, таких как удары в минуту, вес тела, возраст и пол, алгоритм классифицирует выходные данные y как две категории: истина или ложь, предсказывая, будет ли сердце работать нормально или нет.
В других классификационных моделях мы можем классифицировать результаты по более чем двум категориям.
Например, прогнозирование, является ли данный рецепт рецептом индийского, китайского, японского или тайского блюда.
И с помощью классификации мы можем извлечь особенности из данных.
Особенности в этом примере сердцем, это сердечный ритм или возраст.
Особенности – это отличительные свойства шаблонов ввода, которые помогают определить категории вывода.
Здесь каждый столбец является особенностью, а каждая строка – точкой ввода данных.
Классификация – это процесс прогнозирования категории заданных точек данных.
И наш классификатор использует обучающие данные, чтобы понять, как входные переменные относятся к этой категории.
Что именно мы подразумеваем под обучением?
Обучение подразумевает