Примеры задач для каждого подхода
Примеры задач обучения с учителем:
1. Классификация изображений: Определение класса объектов на изображениях (например, распознавание лиц или классификация животных). Модель обучается на размеченных данных, где каждое изображение имеет соответствующую метку (например, "кошка" или "собака").
2. Регрессия: Прогнозирование количественных значений, таких как цены на недвижимость или температура. Модель обучается на данных, где известны как входные признаки (например, площадь, количество комнат), так и выходные значения (например, цена).
3. Обработка естественного языка: Задачи, такие как анализ тональности текстов (положительный, отрицательный или нейтральный). Модель обучается на текстах, которые уже имеют метки о том, какова их тональность.
Примеры задач обучения без учителя:
1. Кластеризация: Группировка данных по схожести, например, сегментация клиентов в маркетинге. Модель может выявить различные группы клиентов на основе их поведения без знания, к какой группе они принадлежат.
2. Снижение размерности: Методы, такие как главные компоненты (PCA), используются для упрощения данных, сохраняя при этом основные характеристики. Это полезно для визуализации многомерных данных.
3. Ассоциативные правила: Поиск паттернов и связей в больших наборах данных, например, анализ покупательских корзин в ритейле (например, "люди, купившие молоко, часто покупают хлеб"). Модель изучает зависимости между элементами без заранее заданных меток.
Обучение с учителем и без учителя представляют собой два основных подхода в области машинного обучения, каждый из которых подходит для различных типов задач и данных. Понимание этих подходов помогает выбрать правильную стратегию для решения конкретных проблем, а также эффективно использовать доступные данные для обучения моделей.
2.2. Подготовка данных
Преобразование и нормализация данных
Преобразование и нормализация данных – это важные этапы предварительной обработки в процессе обучения моделей машинного обучения, в том числе и нейронных сетей. Эти процедуры направлены на улучшение качества входных данных и, как следствие, на повышение точности и стабильности обучения модели.
Преобразование данных включает в себя различные методы изменения формата, структуры и типа данных для повышения их пригодности для анализа. Это может включать в себя такие действия, как: