Концепции машинного обучения

Введение в машинное обучение

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Три типа машинного обучения

$$

1) Обучение с подкреплением

2) Обучение с учителем

3) Обучение без учителя

Обучающие данные

• Обучающие данные: существующие данные для обучения модели
• Обучение модели: процесс построения модели на основе обучающих данных
  • Может занимать от наносекунд до нескольких недель

Обучающие данные для обучения с учителем

Обучающие данные для обучения с учителем

Обучающие данные для обучения с учителем

Обучающие данные для обучения с учителем

Обучающие данные для обучения с учителем

После обучения (обучение с учителем)

После обучения (обучение с учителем)

После обучения (обучение с учителем)

Обучение с учителем и без учителя

• Обучение с учителем
  • Обучающие данные «размечены»
• Обучение без учителя
  • Обучающие данные содержат только признаки
  • Применяется для:
    • Обнаружения аномалий
    • Кластеризации, например разбивки данных на группы

Обучающие данные для обучения без учителя

Обучающие данные для обучения без учителя

После обучения (обучение без учителя)

Обучение без учителя

• На практике данные не всегда поставляются с метками
  • Разметка требует ручного труда
  • Метки могут быть неизвестны
• Без меток модель работает без учителя и самостоятельно находит закономерности

Давайте потренируемся!

Введение в машинное обучение