По мере того, как мы углубляемся в область машинного обучения, основной концепцией, которая формирует наше понимание, является идея контролируемого обучения. Обучение с учителем, которое часто считается краеугольным камнем многих приложений ИИ, включает в себя обучение модели делать прогнозы с использованием размеченных данных. Давайте подробнее рассмотрим эту концепцию и ее основные формы: регрессию и классификацию.

Понимание контролируемого обучения

Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором модель учится на размеченных данных — данных в сочетании с правильными ответами. Цель состоит в том, чтобы изучить функцию, которая отображает входные данные в правильные выходные данные. Затем эту изученную функцию можно использовать для прогнозирования вывода невидимых данных.

Обучение с учителем в основном охватывает два типа задач: регрессию и классификацию. Оба похожи в том, что они нацелены на прогнозирование результата на основе входных характеристик. Однако природа предсказания различна.

Регрессия

В задачах регрессии мы стремимся предсказать непрерывный вывод. То есть выход или зависимая переменная представляет собой реальное значение, такое как цена, вес или температура. Основная цель состоит в том, чтобы понять взаимосвязь между входными функциями (независимыми переменными) и выходными данными.

Общие алгоритмы, используемые для задач регрессии, включают:

  1. Линейная регрессия: простой и широко используемый алгоритм, который моделирует взаимосвязь между зависимыми и независимыми переменными как линейную функцию.
  2. Деревья решений и случайные леса. Эти методы включают создание древовидных моделей решений на основе входных функций.
  3. Нейронные сети: для сложных наборов данных нейронные сети, особенно модели глубокого обучения, могут использоваться для регрессии.

Классификация

Напротив, задачи классификации включают прогнозирование категориального вывода. Цель состоит в том, чтобы присвоить входные данные одной из предопределенных категорий или классов.

Общие алгоритмы, используемые для задач классификации, включают:

  1. Логистическая регрессия. Несмотря на свое название, логистическая регрессия используется для решения задач бинарной классификации. Он моделирует вероятность того, что каждый вход принадлежит к определенной категории.
  2. Наивный Байес: этот метод применяет теорему Байеса с «наивным» предположением об условной независимости между каждой парой признаков.
  3. Машины опорных векторов (SVM): SVM стремятся найти наилучшую границу, разделяющую разные классы.
  4. Деревья решений и случайные леса. Как и в регрессии, эти методы можно использовать для задач классификации.
  5. Нейронные сети. Более сложные и многомерные задачи классификации могут потребовать использования нейронных сетей.

Овладев контролируемым обучением, мы можем создавать модели ИИ, которые могут делать прогнозы на основе исторических данных, от прогнозирования цен на акции до обнаружения спам-писем. Тем не менее, наше путешествие в области машинного обучения только начинается.

Далее мы перейдем к «обучению без учителя», включая кластеризацию и уменьшение размерности. Здесь мы рассмотрим, как ИИ может учиться на немаркированных данных, обнаруживая скрытые закономерности и структуры. Этот сдвиг откроет совершенно новый взгляд на машинное обучение. Оставайтесь с нами, пока мы продолжаем исследовать захватывающий мир ИИ.