Читать книгу ML для новичков: Глоссарий, без которого ты не разберёшься - - Страница 3

Машинное обучение делится на несколько категорий, каждая из которых служит своей цели и решает специфические задачи. Основные типы машинного обучения – это обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Понимание этих типов не только поможет вам правильно выбрать метод для решения вашей задачи, но и даст представление о том, как работают различные алгоритмы.

Обучение с учителем

Этот тип машинного обучения основан на использовании размеченных данных, то есть данных, для которых известны выходные значения. Задача заключается в том, чтобы создать модель, способную предсказывать выходные значения на основе новых, невидимых данных.

Наиболее распространенные алгоритмы обучения с учителем включают линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений, методы опорных векторов и нейронные сети. Рассмотрим использование линейной регрессии для прогнозирования стоимости жилья. Если у нас есть набор данных, где указаны площади квартир и их стоимости, мы можем обучить модель, чтобы она предсказывала стоимость новой квартиры по её площади.

Практический пример на Python с использованием библиотеки `scikit-learn`:

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Загрузите данные

data = pd.read_csv('housing_data.csv')

X = data[['area']]..# Площадь

y = data['price']..# Стоимость

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = LinearRegression()

model.fit(X_train, y_train)

# Прогнозирование

predictions = model.predict(X_test)

print(predictions)

Обучение с учителем чаще всего проще для понимания, поскольку позволяет визуализировать входные и выходные данные, а также оценить эффективность модели с помощью метрик, таких как среднеквадратичная ошибка или точность.

Обучение без учителя

В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя работает с неразмеченными данными. Здесь модель пытается найти скрытые закономерности и структуры в данных без какого-либо внешнего контроля. Этот тип обучения часто используется для кластеризации и уменьшения размерности данных.

Примером применения обучения без учителя является алгоритм K-средних, который позволяет разбивать данные на кластеры. Рассмотрим задачу сегментации клиентов на основе их покупательского поведения. Мы можем использовать алгоритм K-средних для группировки клиентов по схожим характеристикам, таким как количество покупок и средний чек.

Применение K-средних в Python может выглядеть следующим образом:

from sklearn.cluster import KMeans

# Загрузка данных о покупках

data = pd.read_csv('customer_data.csv')

X = data[['num_purchases', 'avg_spend']]..# Количество покупок и средний чек

kmeans = KMeans(n_clusters=3)

kmeans.fit(X)

# Получение меток кластеров

labels = kmeans.labels_

data['cluster'] = labels

Обучение без учителя полезно в ситуациях, когда вы хотите выявить незаметные закономерности без предварительных допущений о взаимосвязях между данными. Однако для его оценки точность установить трудно, так как нет меток, с которыми можно сравнивать результаты.

Обучение с подкреплением

Этот тип машинного обучения, в отличие от предыдущих, базируется на системе вознаграждений и наказаний. Алгоритм обучается на основе взаимодействия с окружающей средой, где он получает положительные или отрицательные отклики в зависимости от своих действий.

Обучение с подкреплением используется в таких областях, как игры, робототехника и автономные системы. Например, рассмотрим использование обучения с подкреплением для обучения игре в шахматы. Алгоритм может исследовать различные стратегии, получая вознаграждение за выигранные партии и наказание за проигрыши.

Для простоты можно взять алгоритм Q-learning. Пример кода для реализации Q-learning может быть следующим:

import numpy as np

# Определение параметров

actions = ['left', 'right', 'up', 'down']

Q = np.zeros((state_space_size, len(actions)))

# Обучение агента

for episode in range(num_episodes):

....state = initial_state

....while not done:

........action = select_action(state, Q)

........new_state, reward = take_action(state, action)

........Q[state][action] = update_Q(Q[state][action], reward, new_state)

........state = new_state

Обучение с подкреплением – это мощный метод, особенно для динамических задач, но его реализация может быть более сложной и требовать больше вычислительных ресурсов.

Заключение

Выбор подходящего типа машинного обучения зависит от вашей задачи, имеющихся данных и ваших целей. Обучение с учителем отлично подходит для предсказательных задач, обучение без учителя подойдет для исследования данных и сегментации, а обучение с подкреплением – для сложных, многоступенчатых задач. Понимание этих основ поможет вам в дальнейшем освоении машинного обучения и в практике применения алгоритмов.