Концепции машинного обучения:

1. Supervised learning (обучение с учителем):

В supervised learning алгоритм обучается на наборе данных, который содержит маркированные примеры.

Каждый пример в наборе данных состоит из входных данных (x) и желаемого выходного значения (y).

Цель алгоритма - научиться преобразовывать входные данные (x) в желаемое выходное значение (y) для новых, невиданных ранее данных.

Примеры задач supervised learning:

Классификация (например, распознавание спама, определение породы собаки)

Регрессия (например, прогнозирование цен на акции, оценка стоимости недвижимости)

2. Unsupervised learning (обучение без учителя):

В unsupervised learning алгоритм обучается на наборе данных, который не содержит меток.

Цель алгоритма - обнаружить скрытые закономерности или структуры в данных.

Примеры задач unsupervised learning:

Кластеризация (например, группировка клиентов по схожим характеристикам)

Снижение размерности (например, преобразование многомерных данных в более низкоразмерное представление)

3. Reinforcement learning (обучение с подкреплением):

В reinforcement learning алгоритм обучается через взаимодействие с окружающей средой.

Агент получает действия, которые он может выполнять, и награды или наказания за эти действия.

Цель агента - максимизировать свое совокупное вознаграждение, изучая оптимальную политику действий.

Примеры задач reinforcement learning:

Обучение робота играть в игры

Оптимизация маршрутов доставки

Управление инвестициями

4. Cross-validation (перекрестная проверка):

Cross-validation - это метод оценки производительности модели машинного обучения на независимом наборе данных.

Он используется для того, чтобы избежать переобучения, когда модель слишком хорошо запоминает обучающий набор данных, но не может хорошо работать на новых данных.

Существует несколько методов cross-validation, таких как k-fold cross-validation и leave-one-out cross-validation.

5. Regularization (регуляризация):

Regularization - это метод предотвращения переобучения модели машинного обучения.

Он работает путем добавления штрафа к функции потерь модели, который penalizes модель за слишком большую сложность.

Примеры методов regularization:

L1 regularization (LASSO)

L2 regularization (Ridge)

Elastic net regularization

6. Optimization algorithms (алгоритмы оптимизации):

Optimization algorithms - это методы поиска оптимальных параметров модели машинного обучения.

Они используются для минимизации функции потерь модели, которая измеряет несоответствие между предсказаниями модели и желаемыми выходными значениями.

Примеры optimization algorithms:

Gradient descent

Stochastic gradient descent

Adam

Помимо этих основных концепций, существует множество других важных тем в машинном обучении, таких как:

Feature engineering (инженерия признаков):

Процесс преобразования сырых данных в признаки, которые могут быть использованы моделью машинного обучения.

Model selection (выбор модели):

Процесс выбора подходящей модели машинного обучения для конкретной задачи.

Model evaluation (оценка модели):

Процесс оценки производительности модели машинного обучения на независимом наборе данных.

Deployment (развертывание):

Процесс интеграции модели машинного обучения в производственную среду.

Источник: vk.com

Комментарии: