Кероване навчання.
Навчання з наглядом
Навчання з наглядом - це тип машинного навчання, де алгоритм навчається на розмічених даних, тобто даних, які містять чіткі позначки з правильними вихідними значеннями. Це означає, що алгоритм отримує пари вхідних та вихідних даних і навчається робити передбачення або приймати рішення на основі цих даних.
Як працює навчання з наглядом
Навчання з наглядом слідує певному процесу для навчання моделі та здійснення передбачень. Ось покрокове пояснення того, як працює навчання з наглядом:
Збір навчальних даних: У навчанні з наглядом збираються розмічені дані, де вхідні змінні (фічі) асоціюються з правильним виходом. Наприклад, у системі виявлення спаму навчальні дані складатимуться з електронних листів, позначених як спам або не спам.
Навчання моделі: Алгоритм використовує розмічені навчальні дані для вивчення відповідності між входом і виходом. Він ідентифікує шаблони, взаємозв'язки і залежності в даних. Під час процесу навчання алгоритм налаштовує свої внутрішні параметри, щоб мінімізувати різницю між передбаченим і справжнім виходом. Це зазвичай виконується за допомогою технік оптимізації, таких як градієнтний спуск.
Передбачення: Після тренування модель може використовуватись для здійснення передбачень або прийняття рішень на нових, невідомих даних. Коли моделі подається новий набір вхідних фіч, вона застосовує вивчені шаблони і взаємозв'язки, щоб передбачити відповідний вихід. Наприклад, навчена модель з наглядом може передбачити, чи є електронний лист спамом, чи ні, на основі його фіч.
Приклади алгоритмів навчання з наглядом
Існують різні алгоритми навчання з наглядом, які можуть використовуватися залежно від природи проблеми та типу бажаного виходу. Ось деякі поширені приклади:
Лінійна регресія: Лінійна регресія - це алгоритм навчання з наглядом, який використовується для прогнозування неперервної вихідної змінної на основі одного або декількох вхідних фіч. Він передбачає наявність лінійного взаємозв'язку між вхідними змінними і виходом.
Класифікація: Алгоритми класифікації використовуються для визначення, до якої категорії належить нове спостереження. Деякі популярні алгоритми класифікації включають логістичну регресію, випадкові ліси та метод найближчих сусідів (k-nearest neighbors). Наприклад, алгоритм класифікації може передбачити, чи є електронний лист спамом, чи ні, на основі його змісту та інших фіч.
Дерева рішень: Дерева рішень - це тип алгоритму навчання з наглядом, який приймає рішення шляхом поділу даних на менші підмножини на основі фіч. Кожен внутрішній вузол дерева представляє рішення, засноване на певній фічі, тоді як кожен листовий вузол представляє передбачення або мітку класу. Дерева рішень можуть працювати з категоріальними та числовими вхідними фічами.
Метод опорних векторів: Метод опорних векторів (SVM) - це алгоритм навчання з наглядом, який знаходить найкращий кордон для розділу між точками даних різних категорій. Мета SVM - максимізувати відстань між кордоном розділу і найближчими точками даних кожної категорії. SVM можуть працювати з лінійними та нелінійними задачами класифікації.
Це лише кілька прикладів із багатьох доступних алгоритмів навчання з наглядом. Вибір алгоритму залежить від конкретної проблеми і природи даних.
Рекомендації для запобігання помилок
Працюючи з навчанням з наглядом, важливо враховувати наступні поради, щоб забезпечити точність та надійність ваших моделей:
Забезпечте високу якість розмічених даних: Точність моделі навчання з наглядом сильно залежить від якості розмічених даних. Важливо ретельно розмічати навчальні дані, забезпечуючи їх точне представлення бажаного виходу. Упереджені або неправильні мітки можуть призвести до неточних моделей.
Регулярно перевіряйте та оновлюйте модель: Світ постійно змінюється, і шаблони та взаємозв'язки в даних можуть змінюватися з часом. Важливо регулярно перевіряти ефективність моделі на нових даних і відповідно її оновлювати. Це забезпечує актуальність та надійність моделі.
Використовуйте належні метрики оцінювання: Оцінка ефективності моделі навчання з наглядом вимагає відповідних метрик оцінювання. Поширені метрики включають точність, прецизійність, повноту та F1-оцінку. Вибір правильної метрики оцінювання є важливим для розуміння, як добре модель працює і для виявлення областей, що потребують поліпшення.
Дотримуючись цих рекомендацій, ви можете підвищити ефективність і надійність своїх моделей навчання з наглядом.
Суміжні терміни
Навчання без нагляду: Навчання без нагляду - це тип машинного навчання, де алгоритм навчається на нерозмічених даних без жодного явного зворотного зв'язку. На відміну від навчання з наглядом, в навчанні без нагляду немає заздалегідь визначених вихідних міток. Натомість, алгоритм намагається виявити шаблони, зв'язки або кластеризацію в даних.
Перенавчання: Перенавчання відбувається, коли модель навчається добре працювати на навчальних даних, але не може узагальнити нові, невідомі дані. Іншими словами, модель стає занадто спеціалізованою для фіксації шуму або випадкових коливань у навчальних даних, що робить її менш ефективною для здійснення точних передбачень на нових даних.
Класифікатор наївного Байєса: Класифікатор наївного Байєса - це техніка класифікації, заснована на теоремі Байєса з припущенням незалежності між предикторами. Він часто використовується для завдань текстової класифікації, таких як виявлення спаму або аналіз настроїв. Класифікатори наївного Байєса працюють, обчислюючи ймовірність того, що певний вхід належить до певного класу на основі апостеріорних ймовірностей і умовних ймовірностей окремих фіч.