Поняття машинного навчання

Розуміння машинного навчання

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Три типи машинного навчання

$$

1) Підкріплювальне навчання

2) Контрольоване навчання

3) Неконтрольоване навчання

Навчальні дані

• Навчальні дані: наявні дані для навчання
• Тренування моделі: побудова моделі на основі навчальних даних
  • Може тривати від наносекунд до тижнів

Навчальні дані для контрольованого навчання

Навчальні дані для контрольованого навчання

Навчальні дані для контрольованого навчання

Навчальні дані для контрольованого навчання

Навчальні дані для контрольованого навчання

Після тренування (контрольоване навчання)

Після тренування (контрольоване навчання)

Після тренування (контрольоване навчання)

Контрольоване vs неконтрольоване навчання

• Контрольоване навчання
  • Навчальні дані «з мітками»
• Неконтрольоване навчання
  • Навчальні дані містять лише ознаки
  • Корисно для:
    • Виявлення аномалій
    • Кластеризації, напр., поділу даних на групи

Навчальні дані для неконтрольованого навчання

Навчальні дані для неконтрольованого навчання

Після тренування (неконтрольоване навчання)

Неконтрольоване навчання

• На практиці дані не завжди мають мітки
  • Для розмітки потрібна ручна праця
  • Мітки невідомі
• Без міток: модель є неконтрольованою й сама знаходить закономірності

Давайте потренуємось!

Розуміння машинного навчання