Пример алгоритмов:
– Линейная регрессия: используется для прогнозирования числовых значений (например, предсказание стоимости недвижимости на основе различных характеристик).
– Логистическая регрессия: применяется для бинарных классификаций, например, для того, чтобы определить, является ли сообщение спамом или нет.
– Метод опорных векторов (SVM): используется для классификации и регрессии, обучая модель разделять данные на различные категории.
b) Алгоритм обучения без учителя (Unsupervised Learning)
В отличие от обучения с учителем, алгоритм обучения без учителя работает с неразмеченными данными, то есть без заранее известных правильных ответов. Задача такого алгоритма – найти скрытые закономерности, структуры или группы в данных.
Пример: Если вам нужно классифицировать клиентов магазина по интересам, но у вас нет заранее размеченных категорий, вы можете использовать алгоритм кластеризации, чтобы группировать клиентов на основе схожести их покупок.
Пример алгоритмов:
– Кластеризация K-средних (K-means): используется для группировки данных в кластеры, где каждая группа имеет схожие характеристики.
– Алгоритм главных компонент (PCA): применяется для уменьшения размерности данных, выделяя наиболее важные особенности.
c) Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
Обучение с подкреплением – это тип обучения, при котором агент (например, робот или программа) обучается взаимодействовать с окружающей средой. Агент предпринимает действия, и на основе полученных вознаграждений или наказаний (обратной связи) он изменяет свое поведение, чтобы максимизировать сумму полученных вознаграждений.
Пример: Это напоминает процесс обучения животного, которое получает лакомство за правильные действия. В AI агент может быть обучен играть в игры или управлять автомобилем.
Пример алгоритмов:
– Q-обучение: применяется для оптимизации решений в задачах, требующих последовательных действий.
– Deep Q-Network (DQN): использует нейронные сети для решения сложных задач обучения с подкреплением, например, для обучения игры в видеоигры.
2. Модели машинного обучения
Модели – это алгоритмы, которые обучаются на данных и делают прогнозы или принимают решения. Каждая модель имеет свои особенности, которые делают её более подходящей для определенных типов задач.
a) Линейные модели
Линейные модели – это простые модели, которые пытаются провести прямую линию (или гиперплоскость в многомерном пространстве), которая разделяет данные. Это позволяет сделать прогнозы на основе линейных зависимостей между входными и выходными данными.
Пример: Линейная регрессия, где модель пытается предсказать значение (например, стоимость дома) на основе линейной комбинации факторов (например, площади дома, количества комнат).
b) Деревья решений
Дерево решений – это структура, которая принимает решения на основе нескольких вопросов, каждый из которых делит данные на два или больше вариантов. Деревья решений просты для понимания и часто используются в задачах классификации.
Пример: При классификации клиентов банка на тех, кто вероятно погасит кредит, и тех, кто не погасит, модель может задавать вопросы типа: «Есть ли у клиента стабильный доход?», «Есть ли у клиента задолженности?», и так далее, пока не достигнет заключения.
c) Нейронные сети
Нейронные сети – это сложные модели, состоящие из множества связанных между собой «нейронов», которые обрабатывают данные. Они способны выявлять сложные зависимости в данных, что делает их подходящими для задач, таких как распознавание изображений или обработка естественного языка.
