Podcast
Questions and Answers
Классификация әдісі қандай жағдайларда қолданылады?
Классификация әдісі қандай жағдайларда қолданылады?
Регрессия әдісінің ерекшелігі неде?
Регрессия әдісінің ерекшелігі неде?
Неліктен деректерді нормализациялау/стандартизациялау маңызды?
Неліктен деректерді нормализациялау/стандартизациялау маңызды?
Кластерлеу әрқашан неге пайдаланылады?
Кластерлеу әрқашан неге пайдаланылады?
Signup and view all the answers
F1-мера метрикасы не үшін қолданылады?
F1-мера метрикасы не үшін қолданылады?
Signup and view all the answers
Деректерді алдын-ала өңдеу кезеңінде не қажет?
Деректерді алдын-ала өңдеу кезеңінде не қажет?
Signup and view all the answers
ROC-AUC метрикасы неге арналған?
ROC-AUC метрикасы неге арналған?
Signup and view all the answers
Глубокое обучение тәсілі неге негізделеді?
Глубокое обучение тәсілі неге негізделеді?
Signup and view all the answers
Сегментация клиенттерді анықтау үшін қайсысы қолданылады?
Сегментация клиенттерді анықтау үшін қайсысы қолданылады?
Signup and view all the answers
Кодтау әдісінің мақсаты қандай?
Кодтау әдісінің мақсаты қандай?
Signup and view all the answers
Study Notes
Машинное обучение и анализ данных
Методы обучения с учителем
- Используются метки для обучения моделей.
- Основные типы:
- Классификация: предсказание категории (например, спам/не спам).
- Регрессия: предсказание числового значения (например, цена дома).
- Алгоритмы:
- Логистическая регрессия
- Деревья решений
- Метод опорных векторов (SVM)
- Нейронные сети
Обучение без учителя
- Модели обучаются на неразмеченных данных.
- Основные задачи:
- Кластеризация: группировка схожих данных (например, K-средние).
- Снижение размерности: упрощение данных (например, PCA, t-SNE).
- Применение:
- Поиск аномалий
- Сегментация клиентов
Предобработка данных
- Необходима для повышения качества данных и модели.
- Этапы:
- Очистка данных: удаление пропусков, выбросов.
- Нормализация/стандартизация: приведение значений к единому масштабу.
- Кодирование категориальных переменных: преобразование текстовых данных в числовые (например, One-Hot Encoding).
- Разделение на обучающую и тестовую выборки: обеспечит независимость оценки модели.
Модели прогнозирования
- Применяются для предсказания будущих событий или значений.
- Примеры моделей:
- Линейные модели: простые, интерпретируемые, хорошо работают с линейными зависимостями.
- Деревья решений и ансамбли: способны моделировать сложные зависимости.
- Глубокое обучение: использование нейронных сетей для обработки больших объемов данных.
Оценка качества моделей
- Важна для понимания производительности модели.
- Метрики:
- Точность (Accuracy): доля правильных предсказаний.
- Precision: доля истинных положительных предсказаний из всех положительных.
- Recall (Чувствительность): доля истинных положительных предсказаний из всех истинных положительных.
- F1-мера: гармоническое среднее Precision и Recall.
- ROC-AUC: оценка качества классификаторов, работающих на различных порогах.
Машинное оқу және деректерді талдау
Оқу әдістері
-
Бақыланатын оқу: модельдерге таңбалармен оқыту үшін пайдаланылады.
- Классификация: категорияларды алдын ала болжамдау (мысалы, спам/спам емес).
- Регрессия: сандық мәндерді алдын ала болжамдау (мысалы, үйдің бағасы).
-
Алгоритмдер:
- Логистикалық регрессия
- Шешім ағаштары
- Опорлы векторлар әдісі (SVM)
- Нейрондық желілер
Бақыланбайтын оқу
-
Модельдер: белгісіз деректермен оқытылады.
- Кластеризация: ұқсас деректерді топтастыру (мысалы, K-орталықтар).
- Өлшемділікті төмендету: деректерді жеңілдету (мысалы, PCA, t-SNE).
-
Қолдану:
- Аномалияларды анықтау
- Клиенттерді сегментациялау
Деректерді алдын ала өңдеу
-
Қажеттілік: деректер мен модель сапасын арттыру үшін.
- Деректерді тазалау: жоғалған мәндер мен аномалияларды жою.
- Нормализация/стандарттау: мәндерді бір масштабқа келтіру.
- Категориялық айнымалыларды кодтау: мәтін деректерін сандыққа ауыстыру (мысалы, One-Hot Encoding).
- Оқу және тестілеу жиынтықтарына бөлу: модель бағалауының тәуелсіздігін қамтамасыз ету.
Болжамдық модельдер
-
Қолданылу: болашақ оқиғаларды немесе мәндерді болжамдау үшін.
- Сызықты модельдер: қарапайым, түсінікті, сызықты тәуелділіктермен тиімді жұмыс істейді.
- Шешім ағаштары және ансамбльдер: күрделі тәуелділіктерді модельдеуге қабілетті.
- Терең оқу: үлкен деректер көлемін өңдеу үшін нейрондық желілерді пайдалану.
Модельдердің сапасын бағалау
-
Маңыздылық: модельдің өнімділігін түсіну үшін.
- Дәлділік (Accuracy): дұрыс болжамдардың үлесі.
- Precision: барлық оң болжамдардан шынайы оң болжамдардың үлесі.
- Recall (Сезімталдық): барлық шынайы оң болжамдардан шынайы оң болжамдардың үлесі.
- F1-мера: Precision және Recall арифметикалық орта.
- ROC-AUC: түрлі шектерде жұмыс жасайтын классификаторлардың сапасын бағалау.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Description
Бұл тест машиналық оқытудың негіздерін, атап айтқанда, оқытумен байланысты әдістерді тексереді. Сіз классификация, регрессия, кластеризация, және деректерді алдын ала өңдеу бойынша білімдеріңізді тексере аласыз. Бәрі де деректерді тиімді пайдалану үшін жасалған.
