Принципы машинного обучения

Определение: Машинное обучение (МЛ) — это раздел информатики, который изучает методы и алгоритмы, позволяющие компьютерам обучаться на основе данных.
Типы машинного обучения:
1. Обучение с учителем:
  - Используются размеченные данные.
  - Модель обучается на входных данных и соответствующих выходах.
  - Примеры: классификация, регрессия.
2. Обучение без учителя:
  - Работает с неразмеченными данными.
  - Модель ищет скрытые структуры в данных.
  - Примеры: кластеризация, ассоциация.
3. Обучение с частичным учителем:
  - Сочетает размеченные и неразмеченные данные.
  - Используется для улучшения качества обучения модели.
Алгоритмы машинного обучения:
- Линейная регрессия: для предсказания числовых значений.
- Логистическая регрессия: для бинарной классификации.
- Деревья решений: для принятия решений на основе условий.
- Сетевые нейронные сети: для сложных задач, таких как обработка изображений и речи.
- Методы ансамблей: использование нескольких моделей для улучшения прогноза (например, случайный лес, градиентный бустинг).
Этапы применения машинного обучения:
1. Сбор данных: сбор необходимых данных для анализа.
2. Предварительная обработка данных: очистка и преобразование данных.
3. Разделение данных: деление на обучающую и тестовую выборки.
4. Обучение модели: применение алгоритма к обучающим данным.
5. Оценка модели: проверка точности модели на тестовых данных.
6. Применение модели: использование модели для предсказания на новых данных.
Принципы работы моделей:
- Обобщение: способность модели делать предсказания на новых данных.
- Переобучение и недообучение:
  - Переобучение: модель слишком точно подстраивается под обучающие данные, теряя обобщающую способность.
  - Недообучение: модель недостаточно обучена, не захватывает сложные зависимости.
Метрики оценки качества:
- Точность: доля правильных предсказаний от общего числа.
- Полнота: доля правильно предсказанных положительных примеров.
- F1-мера: гармоническое среднее точности и полноты.
- ROC-AUC: оценка качества бинарной классификации.
Современные тенденции:
- Углубленное обучение: использование глубоких нейронных сетей для сложных задач.
- Обработка естественного языка (NLP): применение МЛ для работы с текстами.
- Генеративные модели: создание новых данных (например, GANs).

Определение машинного обучения

Машинное обучение (МЛ) — раздел информатики, изучающий методы, позволяющие компьютерам обучаться на основе данных.

Типы машинного обучения

Обучение с учителем:
- Используются размеченные данные для обучения.
- Модель обучается на входных данных с известными выходами.
- Примеры: классификация и регрессия.
Обучение без учителя:
- Работает с неразмеченными данными.
- Модель ищет скрытые структуры и паттерны в данных.
- Примеры: кластеризация и ассоциация.
Обучение с частичным учителем:
- Сочетает размеченные и неразмеченные данные.
- Используется для улучшения качества модели.

Алгоритмы машинного обучения

Линейная регрессия:
- Используется для предсказания числовых значений.
Логистическая регрессия:
- Применяется для бинарной классификации.
Деревья решений:
- Позволяют принимать решения на основе заданных условий.
Сетевые нейронные сети:
- Эффективны для сложных задач, таких как обработка изображений и речи.
Методы ансамблей:
- Использование нескольких моделей для улучшения прогноза (например, случайный лес и градиентный бустинг).

Этапы применения машинного обучения

Сбор данных:
- Сбор необходимых данных для последующего анализа.
Предварительная обработка данных:
- Очистка и преобразование данных для удобства анализа.
Разделение данных:
- Деление данных на обучающую и тестовую выборки.
Обучение модели:
- Применение алгоритма к подготовленным обучающим данным.
Оценка модели:
- Проверка точности модели на тестовых данных.
Применение модели:
- Использование модели для предсказаний на новых данных.

Принципы работы моделей

Обобщение:
- Способность модели делать предсказания на ранее невидимых данных.
Переобучение и недообучение:
- Переобучение: модель теряет обобщающую способность, слишком точно подстраиваясь под данные.
- Недообучение: модель недостаточно обучена и не захватывает сложные зависимости.

Метрики оценки качества

Точность:
- Доля правильных предсказаний от общего числа.
Полнота:
- Доля правильно предсказанных положительных примеров.
F1-мера:
- Гармоническое среднее между точностью и полнотой.
ROC-AUC:
- Оценка качества для бинарной классификации.

Современные тенденции

Углубленное обучение:
- Использование глубоких нейронных сетей для решения сложных задач.
Обработка естественного языка (NLP):
- Применение машинного обучения для работы с текстами.
Генеративные модели:
- Создание новых данных, например, с помощью генеративно-состязательных сетей (GANs).