Обучение с учителем против алгоритмов обучения без учителя

Введение

Машинное обучение (ML) — это область исследований, которая фокусируется на разработке алгоритмов для автоматического обучения на основе данных, создания прогнозов и вывода закономерностей без явных указаний, как это делать. Он направлен на создание систем, которые автоматически улучшаются с опытом и данными.

Этого можно достичь с помощью обучения с учителем, когда модель обучается с использованием размеченных данных, чтобы делать прогнозы, или с помощью обучения без учителя, когда модель стремится выявить закономерности или корреляции в данных, не предвидя конкретных целевых результатов.

Машинное обучение стало незаменимым и широко используемым инструментом в различных дисциплинах, включая информатику, биологию, финансы и маркетинг. Он доказал свою полезность в различных приложениях, таких как классификация изображений, обработка естественного языка и обнаружение мошенничества.

Задачи машинного обучения

Машинное обучение можно разделить на три основные задачи:

• Контролируемое обучение
• Неконтролируемое обучение
• Укрепление обучения

Здесь мы сосредоточимся на первых двух случаях.

Контролируемое обучение

Обучение с учителем включает в себя обучение модели на размеченных данных, где входные данные сопоставляются с соответствующей выходной или целевой переменной. Цель состоит в том, чтобы изучить функцию, которая может отображать входные данные в правильные выходные данные. Общие алгоритмы обучения с учителем включают линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений и машины опорных векторов.

Пример кода контролируемого обучения с использованием Python:

from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test)

В этом простом примере кода мы обучаем LinearRegression алгоритм от scikit-learn на наших обучающих данных, а затем примените его, чтобы получить прогнозы для наших тестовых данных.

Одним из реальных вариантов использования контролируемого обучения является классификация спама в электронной почте. С экспоненциальным ростом количества сообщений электронной почты выявление и фильтрация спам-сообщений приобрели решающее значение. Используя алгоритмы обучения с учителем, можно научить модель различать законные электронные письма и спам на основе помеченных данных.

Модель контролируемого обучения можно обучать на наборе данных, содержащем электронные письма, помеченные как «спам» или «не спам». Модель изучает шаблоны и функции из помеченных данных, таких как наличие определенных ключевых слов, структура электронной почты или информация об отправителе электронной почты. После того, как модель обучена, ее можно использовать для автоматической классификации входящих сообщений электронной почты как спама или не спама, эффективно фильтруя нежелательные сообщения.

Обучение без учителя

При неконтролируемом обучении входные данные не помечены, и цель состоит в том, чтобы обнаружить закономерности или структуры в данных. Алгоритмы обучения без учителя нацелены на поиск значимых представлений или кластеров в данных.

Примеры алгоритмов обучения без учителя включают К-среднее кластеризация, иерархическая кластеризацияи анализ главных компонентов (PCA).

Пример кода обучения без учителя:

from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters=3) model.fit(X) predictions = model.predict(X_new)

В этом простом примере кода мы обучаем KMeans алгоритм от scikit-learn, чтобы идентифицировать три кластера в наших данных, а затем помещать новые данные в эти кластеры.

Примером использования неконтролируемого обучения является сегментация клиентов. В различных отраслях предприятия стремятся лучше понять свою клиентскую базу, чтобы адаптировать свои маркетинговые стратегии, персонализировать свои предложения и оптимизировать взаимодействие с клиентами. Алгоритмы неконтролируемого обучения могут использоваться для разделения клиентов на отдельные группы на основе их общих характеристик и поведения.

Применяя неконтролируемые методы обучения, такие как кластеризация, предприятия могут обнаруживать значимые закономерности и группы в данных своих клиентов. Например, алгоритмы кластеризации могут идентифицировать группы клиентов со схожими покупательскими привычками, демографическими данными или предпочтениями. Эту информацию можно использовать для создания целевых маркетинговых кампаний, оптимизации рекомендаций по продуктам и повышения удовлетворенности клиентов.

Основные классы алгоритмов

Алгоритмы контролируемого обучения

1. Линейные модели: используются для прогнозирования непрерывных переменных на основе линейных отношений между функциями и целевой переменной.

2. Древовидные модели: построены с использованием серии бинарных решений для прогнозов или классификаций.

3. Модели ансамбля: метод, который объединяет несколько моделей (на основе дерева или линейных) для получения более точных прогнозов.

4. Модели нейронных сетей: методы, в общих чертах основанные на человеческом мозге, где несколько функций работают как узлы сети.

Алгоритмы обучения без учителя

1. Иерархическая кластеризация: строит иерархию кластеров путем их многократного слияния или разделения.

2. Неиерархическая кластеризация: данные делятся на отдельные кластеры на основе сходства.

3. Уменьшение размерности: уменьшает размерность данных, сохраняя при этом наиболее важную информацию.

Оценка модели

Контролируемое обучение

Для оценки эффективности моделей обучения с учителем используются различные показатели, включая точность, воспроизводимость, полноту, оценку F1 и ROC-AUC. Методы перекрестной проверки, такие как k-кратная перекрестная проверка, могут помочь оценить эффективность обобщения модели.

Обучение без учителя

Оценка алгоритмов обучения без учителя часто является более сложной задачей, поскольку нет истинной истины. Такие метрики, как оценка силуэта или инерция, могут использоваться для оценки качества результатов кластеризации. Методы визуализации также могут дать представление о структуре кластеров.

Советы и хитрости

Контролируемое обучение

• Предварительно обработайте и нормализуйте входные данные, чтобы улучшить производительность модели.
• Обработайте пропущенные значения соответствующим образом, либо путем вменения, либо путем удаления.
• Разработка признаков может улучшить способность модели фиксировать соответствующие закономерности.

Обучение без учителя

• Выберите подходящее количество кластеров на основе знаний предметной области или с помощью таких методов, как метод локтя.
• Рассмотрите различные метрики расстояния, чтобы измерить сходство между точками данных.
• Регулируйте процесс кластеризации, чтобы избежать переобучения.

Таким образом, машинное обучение включает в себя множество задач, методов, алгоритмов, методов оценки моделей и полезных советов. Понимая эти аспекты, специалисты-практики могут эффективно применять машинное обучение к реальным проблемам и извлекать ценную информацию из данных. Приведенные примеры кода демонстрируют использование алгоритмов обучения с учителем и без учителя, подчеркивая их практическую реализацию.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• ЭВМ Финанс. Единый интерфейс для децентрализованных финансов. Доступ здесь.
• Квантум Медиа Групп. ИК/PR усиление. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Анализ данных Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: https://stackabuse.com/supervised-learning-vs-unsupervised-learning-algorithms/