Искусственный интеллект. Машинное обучение

В данном контексте три основных категории задач машинного обучения выделяются в свете их взаимодействия с данными:

Обучение с учителем (Supervised Learning)

Обучение с учителем (Supervised Learning) представляет собой один из основных типов задач в машинном обучении, при котором модель обучается на основе набора обучающих данных, где каждый пример данных сопровождается правильным ответом или меткой. Этот ответ обычно представляет собой целевую переменную, которую модель должна научиться предсказывать для новых данных.

В основе обучения с учителем лежит идея "учителя", который предоставляет модели правильные ответы, по которым модель может корректировать свое поведение.

Примерами задач классификации, решаемых с помощью обучения с учителем, являются определение категории электронного письма (спам или не спам), классификация изображений (например, определение, содержит ли изображение кошку или собаку) и определение типа опухоли на медицинских изображениях.

В случае регрессионных задач, также относящихся к обучению с учителем, модель обучается предсказывать непрерывную переменную на основе имеющихся данных.

Например, модель может быть обучена предсказывать цену недвижимости на основе характеристик домов, таких как количество комнат, площадь и местоположение.

Одним из ключевых преимуществ обучения с учителем является возможность получить точные предсказания для новых данных, если модель была правильно обучена на обучающем наборе данных. Однако важно обращать внимание на качество данных, правильное выбор признаков и модели, чтобы избежать переобучения или недообучения модели.

Давайте рассмотрим пример задачи классификации с использованием обучения с учителем: определение спама в электронных письмах.

Задача: Определить, является ли электронное письмо спамом или не спамом.

Обучающие данные: У нас есть набор обучающих данных, который состоит из множества электронных писем, каждое из которых имеет метку о том, является ли оно спамом или не спамом.

Признаки: Каждое письмо представлено набором признаков, таких как слова, фразы, частота встречаемости определенных слов или символов.

Эти признаки могут быть представлены в виде векторов или числовых значений, например, с использованием метода "мешка слов" (bag of words).

Модель: Для решения задачи классификации мы можем использовать алгоритм, такой как наивный байесовский классификатор или метод опорных векторов. В данном случае, давайте выберем наивный байесовский классификатор.