1.3 Таксономия задач Машинного Обучения
1.3.1 Сверхвизионное разделение: обучение с учителем, без учителя и с подкреплением
Таксономия задач в машинном обучении относится к классификации задач в соответствии с их характеристиками и типами обучения, которые они включают. Эта классификация помогает структурировать и понять различные типы задач, с которыми сталкиваются исследователи и практики машинного обучения. Она обычно основана на способе представления данных, наличии или отсутствии учителя и типе обратной связи, которую модель получает в процессе обучения.
В данном контексте три основных категории задач машинного обучения выделяются в свете их взаимодействия с данными:
Обучение с учителем (Supervised Learning)
Обучение с учителем (Supervised Learning) представляет собой один из основных типов задач в машинном обучении, при котором модель обучается на основе набора обучающих данных, где каждый пример данных сопровождается правильным ответом или меткой. Этот ответ обычно представляет собой целевую переменную, которую модель должна научиться предсказывать для новых данных. В основе обучения с учителем лежит идея "учителя", который предоставляет модели правильные ответы, по которым модель может корректировать свое поведение.
Примерами задач классификации, решаемых с помощью обучения с учителем, являются определение категории электронного письма (спам или не спам), классификация изображений (например, определение, содержит ли изображение кошку или собаку) и определение типа опухоли на медицинских изображениях.
В случае регрессионных задач, также относящихся к обучению с учителем, модель обучается предсказывать непрерывную переменную на основе имеющихся данных. Например, модель может быть обучена предсказывать цену недвижимости на основе характеристик домов, таких как количество комнат, площадь и местоположение.
Одним из ключевых преимуществ обучения с учителем является возможность получить точные предсказания для новых данных, если модель была правильно обучена на обучающем наборе данных. Однако важно обращать внимание на качество данных, правильное выбор признаков и модели, чтобы избежать переобучения или недообучения модели.
Давайте рассмотрим пример задачи классификации с использованием обучения с учителем: определение спама в электронных письмах.