Машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта, произвело революцию во многих отраслях, позволив компьютерам учиться на данных и принимать разумные решения. Это стало важной технологией в современном быстро меняющемся мире. В этой статье мы углубимся в различные типы машинного обучения и изучим их значение в разных областях.
1. Контролируемое обучение: прогнозирование с руководством
Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором алгоритм учится на размеченных данных. Он включает в себя обучение модели входными данными и соответствующими выходными метками, что позволяет ей делать прогнозы на невидимых данных. Алгоритм направлен на поиск закономерностей и взаимосвязей в обучающих данных, чтобы делать точные прогнозы в будущем.
Обучение с учителем можно разделить на два подтипа:
Классификация: сортировка по категориям
Классификация — это контролируемый метод обучения, используемый для классификации данных по заранее определенным категориям или классам. Он включает в себя сопоставление входных данных с целевой переменной, которая представляет разные классы. Модель учится на помеченных примерах, чтобы точно классифицировать новые, невидимые экземпляры. Этот метод находит применение в фильтрации электронной почты, анализе настроений, диагностике заболеваний и многом другом.
Регрессия: прогнозирование непрерывных значений
Регрессия, еще одна ветвь обучения с учителем, фокусируется на прогнозировании непрерывных значений. Он направлен на установление связи между входными переменными и непрерывной целевой переменной. Модель учится на исторических данных, чтобы точно прогнозировать невидимые точки данных. Регрессия широко используется в прогнозировании фондового рынка, прогнозировании цен на жилье и прогнозировании спроса.
2. Неконтролируемое обучение: извлечение скрытых паттернов
В неконтролируемом обучении алгоритм учится на неразмеченных данных, для которых не заданы предопределенные выходные метки. Цель состоит в том, чтобы обнаружить скрытые шаблоны, структуры или отношения в данных без каких-либо конкретных указаний. Методы неконтролируемого обучения полезны для получения информации, исследования данных и кластеризации.
Кластеризация: группировка похожих экземпляров
Кластеризация — это метод обучения без учителя, используемый для группировки похожих экземпляров на основе их характеристик. Это помогает идентифицировать шаблоны и структуры в данных без каких-либо предопределенных классов. Кластеризация находит применение в сегментации клиентов, распознавании изображений, обнаружении аномалий и кластеризации документов.
Уменьшение размерности: упрощение сложных данных
Уменьшение размерности направлено на сокращение количества входных переменных при сохранении важной информации. Это помогает упростить сложные наборы данных и визуализировать данные в низкоразмерном пространстве. Для уменьшения размерности обычно используются такие методы, как анализ основных компонентов (PCA) и t-SNE (встраивание t-распределенных стохастических соседей). Он находит применение в сжатии изображений, извлечении признаков и визуализации.
3. Обучение с подкреплением: обучение на опыте
Обучение с подкреплением предполагает, что агент учится принимать решения методом проб и ошибок. Агент взаимодействует с окружающей средой и получает обратную связь в виде поощрений или наказаний. Он учится максимизировать вознаграждение с течением времени с помощью …Подробнее
