Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Типи машинного навчання | Концепції Машинного Навчання
Вступ до машинного навчання з Python

Типи машинного навчання

Свайпніть щоб показати меню

Типи машинного навчання

Кероване навчання

Note
Визначення

Кероване навчання — це техніка машинного навчання, у якій модель навчається на розміченому навчальному наборі.

Найпопулярніші завдання з навчання з учителем:

  • Регресія (наприклад, прогнозування ціни будинку): для цього потрібна навчальна вибірка з позначеними цінами інших будинків;

  • Класифікація (наприклад, класифікація електронної пошти як спам/не спам): для цього потрібна навчальна вибірка з позначенням спам/не спам.

Регресія та класифікація

Навчання без учителя

Note
Визначення

Наведене навчання (Unsupervised learning) — це техніка машинного навчання, у якій модель навчається на немаркованому навчальному наборі.

Основні завдання наведеного навчання: кластеризація, виявлення аномалій та зниження розмірності.

Кластеризація

Групування схожих точок даних у кластери без міток — наприклад, групування електронних листів без знання, чи є вони спамом.

Виявлення аномалій

Пошук точок даних, які відхиляються від нормальних шаблонів, наприклад, незвичайні транзакції з кредитної картки, без необхідності міток шахрайства.

Зниження розмірності

Зменшення кількості ознак при збереженні важливої інформації — також без міток.

Типи наведеного навчання

Підкріплювальне навчання

Підкріплювальне навчання суттєво відрізняється від двох попередніх типів. Це техніка, яку використовують для навчання самокерованих транспортних засобів, роботів, штучного інтелекту в іграх тощо.

Note
Визначення

Підкріплювальне навчання — це техніка машинного навчання, у якій агент (наприклад, робот-пилосос) навчається шляхом прийняття рішень і отримує нагороду за правильне рішення та штраф за неправильне.

Дресирування собаки приносити предмети працює подібно до підкріплювального навчання: хороші дії приносять нагороду, неправильні дії — штраф, а успішне повернення м'яча — більшу нагороду, що підсилює бажану поведінку.

Підкріплювальне навчання собаки

1. Щоб навчити модель машинного навчання для задачі з учителем, навчальний набір повинен містити цільову змінну (бути міченим). Це правильно?

2. Щоб навчити модель машинного навчання для задачі без вчителя, наявність цільової змінної (міченості) у навчальному наборі не є обов'язковою. Це правильно?

question mark

Щоб навчити модель машинного навчання для задачі з учителем, навчальний набір повинен містити цільову змінну (бути міченим). Це правильно?

Виберіть правильну відповідь

question mark

Щоб навчити модель машинного навчання для задачі без вчителя, наявність цільової змінної (міченості) у навчальному наборі не є обов'язковою. Це правильно?

Виберіть правильну відповідь

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 2

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Секція 1. Розділ 2
some-alt