Вступ
Машинне навчання (ML) — це галузь дослідження, яка зосереджена на розробці алгоритмів для автоматичного навчання з даних, створення прогнозів і виведення шаблонів без чітких вказівок, як це зробити. Він спрямований на створення систем, які автоматично вдосконалюються завдяки досвіду та даним.
Цього можна досягти за допомогою контрольованого навчання, коли модель навчається з використанням позначених даних для прогнозування, або за допомогою неконтрольованого навчання, коли модель намагається виявити закономірності чи кореляції в даних без конкретних цільових результатів, які слід передбачити.
ML став незамінним і широко використовуваним інструментом у різних дисциплінах, включаючи інформатику, біологію, фінанси та маркетинг. Він довів свою корисність у різноманітних програмах, таких як класифікація зображень, обробка природної мови та виявлення шахрайства.
Завдання машинного навчання
Машинне навчання можна умовно розділити на три основні завдання:
- Контрольоване навчання
- Непідконтрольне навчання
- Підсилення навчання
Тут ми зосередимося на перших двох випадках.
Навчання під наглядом
Контрольоване навчання передбачає навчання моделі на позначених даних, де вхідні дані поєднуються з відповідною вихідною або цільовою змінною. Мета полягає в тому, щоб вивчити функцію, яка може зіставляти вхідні дані з правильним виходом. Поширені алгоритми навчання під наглядом включають лінійну регресію, логістичну регресію, дерева рішень і опорні векторні машини.
Приклад коду навчання під наглядом за допомогою Python:
from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test)
У цьому простому прикладі коду ми навчаємо LinearRegression
алгоритм від scikit-learn на наших навчальних даних, а потім застосувати його, щоб отримати прогнози для наших тестових даних.
Одним із реальних прикладів використання навчання під наглядом є класифікація електронного спаму. З експоненційним зростанням електронної пошти ідентифікація та фільтрація спаму стала надзвичайно важливою. Використовуючи керовані алгоритми навчання, можна навчити модель розрізняти легітимні електронні листи та спам на основі позначених даних.
Модель навчання під наглядом можна навчити на наборі даних, що містить електронні листи, позначені як «спам» або «не спам». Модель вивчає закономірності та функції з даних із мітками, таких як наявність певних ключових слів, структура електронної пошти або інформація про відправника електронної пошти. Коли модель буде навчена, її можна буде використовувати для автоматичної класифікації вхідних електронних листів як спам чи не як спам, ефективно фільтруючи небажані повідомлення.
Навчання без нагляду
У неконтрольованому навчанні вхідні дані не позначені, а метою є виявлення шаблонів або структур у даних. Алгоритми неконтрольованого навчання спрямовані на пошук значущих представлень або кластерів у даних.
Приклади алгоритмів неконтрольованого навчання включають: k-означає кластеризацію, ієрархічна кластеризація та аналіз головних компонентів (PCA).
Приклад коду неконтрольованого навчання:
from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters=3) model.fit(X) predictions = model.predict(X_new)
У цьому простому прикладі коду ми навчаємо KMeans
алгоритм від scikit-learn для ідентифікації трьох кластерів у наших даних і подальшого розміщення нових даних у цих кластерах.
Прикладом неконтрольованого навчання є сегментація клієнтів. У різних галузях підприємства прагнуть краще зрозуміти свою клієнтську базу, щоб адаптувати свої маркетингові стратегії, персоналізувати свої пропозиції та оптимізувати взаємодію з клієнтами. Алгоритми неконтрольованого навчання можна використовувати, щоб розділити клієнтів на окремі групи на основі їхніх спільних характеристик і поведінки.
Ознайомтеся з нашим практичним практичним посібником із вивчення Git з передовими методами, прийнятими в галузі стандартами та включеною шпаргалкою. Припиніть гуглити команди Git і фактично вчитися це!
Застосовуючи методи неконтрольованого навчання, такі як кластеризація, компанії можуть виявити значущі закономірності та групи в даних своїх клієнтів. Наприклад, алгоритми кластеризації можуть ідентифікувати групи клієнтів зі схожими купівельними звичками, демографічними характеристиками чи вподобаннями. Цю інформацію можна використати для створення цільових маркетингових кампаній, оптимізації рекомендацій щодо продукту та підвищення рівня задоволеності клієнтів.
Основні класи алгоритмів
Контрольовані алгоритми навчання
-
Лінійні моделі: використовуються для прогнозування неперервних змінних на основі лінійних зв’язків між функціями та цільовою змінною.
-
Деревоподібні моделі: побудовані з використанням серії бінарних рішень для прогнозування або класифікації.
-
Ансамблеві моделі: метод, який поєднує кілька моделей (деревоподібних або лінійних) для більш точних прогнозів.
-
Моделі нейронних мереж: методи, які частково базуються на людському мозку, де кілька функцій працюють як вузли мережі.
Алгоритми неконтрольованого навчання
-
Ієрархічна кластеризація: будує ієрархію кластерів шляхом їх повторного злиття або розбиття.
-
Неієрархічна кластеризація: Розділяє дані на окремі кластери на основі подібності.
-
Зменшення розмірності: зменшує розмірність даних, зберігаючи найважливішу інформацію.
Оцінка моделі
Навчання під наглядом
Для оцінки ефективності моделей навчання під наглядом використовуються різні показники, зокрема точність, точність, запам’ятовування, оцінка F1 і ROC-AUC. Методи перехресної перевірки, такі як k-кратна перехресна перевірка, можуть допомогти оцінити ефективність узагальнення моделі.
Навчання без нагляду
Оцінка алгоритмів неконтрольованого навчання часто є складнішою, оскільки немає основної правди. Для оцінки якості результатів кластеризації можна використовувати такі показники, як оцінка силуету або інерція. Методи візуалізації також можуть надати уявлення про структуру кластерів.
Поради та хитрості
Навчання під наглядом
- Попередня обробка та нормалізація вхідних даних для покращення продуктивності моделі.
- Відповідним чином обробіть відсутні значення шляхом врахування чи видалення.
- Розробка функцій може покращити здатність моделі фіксувати релевантні шаблони.
Навчання без нагляду
- Виберіть відповідну кількість кластерів на основі знань предметної області або використовуючи такі методи, як метод ліктя.
- Розгляньте різні показники відстані, щоб виміряти подібність між точками даних.
- Упорядкуйте процес кластеризації, щоб уникнути переобладнання.
Підсумовуючи, машинне навчання включає численні завдання, прийоми, алгоритми, методи оцінки моделі та корисні підказки. Розуміючи ці аспекти, фахівці-практики можуть ефективно застосовувати машинне навчання до проблем реального світу та отримувати суттєві знання з даних. Наведені приклади коду демонструють використання контрольованих і неконтрольованих алгоритмів навчання, підкреслюючи їх практичну реалізацію.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- EVM Фінанси. Уніфікований інтерфейс для децентралізованих фінансів. Доступ тут.
- Quantum Media Group. ІЧ/ПР посилений. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- джерело: https://stackabuse.com/supervised-learning-vs-unsupervised-learning-algorithms/
- : має
- :є
- : ні
- :де
- 1
- 12
- 20
- 7
- 8
- a
- здатність
- точність
- точний
- досягнутий
- через
- насправді
- мета
- Цілі
- алгоритм
- алгоритми
- Також
- an
- аналіз
- та
- передбачити
- застосування
- Застосовувати
- Застосування
- відповідний
- відповідним чином
- ЕСТЬ
- AS
- аспекти
- автоматично
- уникнути
- база
- заснований
- BE
- ставати
- буття
- Краще
- між
- біологія
- border
- Brain
- широко
- Будує
- підприємства
- by
- Кампанії
- CAN
- захоплення
- випадок
- випадків
- певний
- складні
- характеристика
- класифікація
- класифікований
- Класифікувати
- кластер
- Кластеризація
- код
- комбінати
- загальний
- Комунікація
- компонент
- комп'ютер
- Інформатика
- безперервний
- виправити
- Відповідний
- створювати
- вирішальне значення
- клієнт
- дані про клієнтів
- Задоволеність клієнтів
- Клієнти
- дані
- точки даних
- рішення
- рішення
- Демографічна
- Виявлення
- розвивається
- різний
- дисциплін
- відкрити
- відстань
- чіткий
- розрізняти
- Різне
- розділяє
- do
- домен
- продуктивно
- або
- повідомлення електронної пошти
- з'явився
- працевлаштований
- Машинобудування
- підвищувати
- оцінити
- оцінювати
- оцінка
- приклад
- Приклади
- досвід
- Досліди
- експонентний
- експоненціальне зростання
- f1
- риси
- поле
- фільтрація
- фінансування
- знайти
- Перший
- відповідати
- Сфокусувати
- фокусується
- для
- шахрайство
- виявлення шахрайства
- від
- функція
- Функції
- отримати
- Git
- даний
- мета
- Земля
- Групи
- Зростання
- керівництво
- практичний
- допомога
- корисний
- ієрархія
- виділивши
- підказки
- hover
- Як
- How To
- HTTPS
- людина
- ідентифікувати
- ідентифікує
- зображення
- Класифікація зображень
- реалізація
- важливо
- удосконалювати
- in
- включати
- включені
- У тому числі
- Вхідний
- промисловості
- інерція
- інформація
- вхід
- розуміння
- екземпляр
- в
- Вступ
- питання
- IT
- ЙОГО
- знання
- мова
- УЧИТЬСЯ
- вивчення
- законний
- LG
- як
- машина
- навчання за допомогою машини
- Машинки для перманенту
- головний
- зробити
- Робить
- карта
- Маркетинг
- Маркетингові стратегії
- значущим
- вимір
- злиття
- повідомлення
- метод
- методика
- Метрика
- відсутній
- ML
- модель
- Моделі
- більше
- найбільш
- множинний
- Природний
- Обробка природних мов
- мережу
- Нові
- немає
- вузли
- номер
- численний
- of
- Пропозиції
- часто
- on
- один раз
- Оптимізувати
- or
- наші
- з
- вихід
- парний
- моделі
- продуктивність
- Уособлювати
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- точок
- це можливо
- Практичний
- Точність
- прогнозування
- Прогнози
- переваги
- наявність
- консервування
- процес
- обробка
- Product
- доведений
- забезпечувати
- покупка
- Python
- якість
- Реальний світ
- рекомендації
- знижує
- скорочення
- Відносини
- доречний
- видалення
- результати
- кільце
- s
- задоволення
- наука
- scikit-вчитися
- рахунок
- Шукає
- сегмент
- сегментація
- відправника
- Серія
- тінь
- загальні
- лист
- демонстрації
- значний
- аналогічний
- простий
- з
- спам
- конкретний
- Stackabuse
- стандартів
- Стоп
- стратегії
- структура
- Вивчення
- такі
- РЕЗЮМЕ
- підтримка
- Systems
- Мета
- цільове
- завдання
- методи
- тест
- Що
- Команда
- їх
- Їх
- потім
- Там.
- Ці
- це
- ті
- три
- через
- до
- інструмент
- поїзд
- навчений
- Навчання
- перехід
- Дерева
- Правда
- два
- розкрити
- розуміти
- небажаний
- використання
- використання випадку
- використовуваний
- використання
- утиліта
- використовує
- Цінності
- різний
- візуалізації
- vs
- we
- в той час як
- широко
- волі
- з
- в
- без
- Work
- X
- зефірнет