Оценка производительности
После завершения этапа обучения необходимо оценить производительность модели, чтобы понять, насколько хорошо она будет работать на новых данных. Оценка производительности включает использование различных метрик, таких как точность (accuracy), полнота (recall), точность предсказаний (precision) и F1-мера, которые помогают определить, насколько хорошо модель выполняет задачу. Точность показывает долю правильных предсказаний среди всех предсказаний, полнота измеряет, какую долю истинных положительных случаев модель смогла правильно идентифицировать, а точность предсказаний указывает на процент правильных положительных предсказаний из общего числа предсказаний этого класса. F1-мера представляет собой гармоническое среднее между точностью и полнотой, что делает её полезной для задач с несбалансированными классами. Оценка производительности позволяет не только проверить, насколько эффективно модель выполняет задачу, но и внести коррективы в архитектуру или гиперпараметры для улучшения её работы.
Обучение без учителя (Unsupervised Learning)
Обучение без учителя (unsupervised learning) представляет собой подход в машинном обучении, который используется для анализа неразмеченных данных. В отличие от обучения с учителем, где модели обучаются на размеченных данных с известными выходными значениями, обучение без учителя направлено на выявление скрытых структур или паттернов в данных, которые не имеют заранее определённых меток. Основная задача этого метода заключается в организации и классификации данных на основе их характеристик, что позволяет моделям находить группы или закономерности, не имея при этом предварительной информации о том, как эти данные должны быть интерпретированы.
Структура данных
Структура данных в обучении без учителя отличается от таковой в обучении с учителем тем, что обучающие данные не содержат меток. Это означает, что каждая запись в наборе данных состоит лишь из входных характеристик, таких как числовые значения, текст или другие типы данных, без указания, к какому классу или категории они принадлежат. Например, в задаче сегментации клиентов модель может получать информацию о поведении клиентов (покупки, посещения сайта, взаимодействия с продуктами) без указания, к какой группе они относятся. Модель, использующая подходы обучения без учителя, должна самостоятельно анализировать эти данные и выявлять схожести и различия, что делает этот метод особенно полезным в ситуациях, когда размеченные данные трудно или дорого получить.
Процесс обучения
Процесс обучения в контексте обучения без учителя может варьироваться в зависимости от выбранного метода, но обычно включает такие техники, как кластеризация и ассоциативные правила.
– Кластеризация – это метод, который позволяет группировать данные в кластеры на основе их сходства. Модели, использующие кластеризацию, пытаются минимизировать внутриклассовую вариацию и максимизировать межклассовую вариацию. Одними из самых распространённых алгоритмов кластеризации являются K-средние (K-means), иерархическая кластеризация и алгоритмы, основанные на плотности, такие как DBSCAN.
– Ассоциативные правила помогают выявить взаимосвязи и закономерности в данных. Например, в ритейле модель может обнаружить, что клиенты, купившие молоко, часто также приобретают хлеб. Эти правила могут использоваться для оптимизации маркетинговых стратегий и повышения продаж.
