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.