Искусственный интеллект. Машинное обучение

Так определение структуры и целей обучения является важным этапом, который предшествует самому процессу обучения модели. От ясно сформулированных целей зависит успешность и эффективность всего проекта по машинному обучению, поэтому этому шагу уделяется особенно внимание и тщательный анализ имеющихся данных и требований задачи.

2. Определение входных данных (признаков) и выходных данных (целевых переменных):

Определение входных данных (признаков) и выходных данных (целевых переменных) является важным этапом в формализации задачи обучения.

На этом этапе мы определяем, какие конкретные данные будут использоваться для обучения модели и какая именно информация будет представлена в виде целевых переменных, которые мы хотим предсказать или анализировать.

В нашем примере с предсказанием цены недвижимости, входные данные, или признаки, могут включать в себя различные характеристики недвижимости, такие как количество комнат, общая площадь, район, наличие балкона, этажность здания и другие.

Эти признаки представляют собой информацию, на основе которой модель будет делать свои предсказания.

Целевая переменная в данном случае – это цена недвижимости, которую мы хотим предсказать на основе имеющихся признаков. Таким образом, модель будет обучаться на основе входных данных (признаков) с целью предсказать значение целевой переменной (цены недвижимости) для новых данных, которые не были использованы в процессе обучения.

Важно выбрать правильные признаки, которые могут влиять на целевую переменную и обеспечить ее предсказание с высокой точностью.

Это может включать в себя анализ данных и отбор наиболее информативных признаков, исключение лишних или ненужных данных, а также создание новых признаков на основе имеющихся данных для улучшения качества модели.

Таким образом, определение входных данных (признаков) и выходных данных (целевых переменных) играет ключевую роль в процессе построения модели машинного обучения и влияет на ее эффективность и точность предсказаний.

Этот этап требует внимательного анализа данных и выбора наиболее информативных признаков для успешного решения поставленной задачи.

3. Выбор подходящей модели для анализа данных и принятия решений:

Выбор подходящей модели для анализа данных и принятия решений является критическим этапом в процессе машинного обучения. Это решение определяет, каким образом данные будут анализироваться и какие выводы будут сделаны на основе этого анализа.