Читать ML для новичков: Глоссарий, без которого ты не разберёшься - Артем Демиденко

Машинное обучение – это область искусственного интеллекта, занимающаяся разработкой алгоритмов, способных «учиться» на данных. Вместо того чтобы программировать компьютер на выполнение конкретных задач, мы предоставляем ему данные, позволяющие самостоятельно выявлять закономерности и принимать решения. Это может показаться сложным, но понимание основных концепций поможет вам уверенно двигаться вперед.

Основные концепции машинного обучения

С развитием технологий и увеличением объёмов доступных данных машинное обучение становится всё более популярным инструментом для решения различных задач. Основные концепции, которые необходимо понимать, это обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

1. Обучение с учителем – это метод, при котором алгоритм обучается на размеченных данных. Примеры таких задач включают классификацию (например, выделение спама в электронной почте) и регрессию (например, прогнозирование цен на жилье). Здесь вам нужны наборы данных, в которых имеется как входная информация (например, текст сообщений), так и желаемый результат (например, метка «спам» или «не спам»).

2. Обучение без учителя используется, когда данные не имеют явной метки. Алгоритмы пытаются выявить структуру, закономерности и связи в данных. Это может быть полезно в задачах, таких как кластеризация пользователей или скрытая ассоциация товаров. Например, с помощью алгоритма кластеризации можно разбить пользователей на группы по схожести покупок без предварительной информации о группах.

3. Обучение с подкреплением – это метод, основанный на взаимодействии агента с окружением. Агент осуществляет действия и получает положительные или отрицательные оценки. В этом случае целью является оптимизация стратегии – например, в играх, где необходимо научить компьютер принимать наиболее выгодные решения.

Алгоритмы машинного обучения

Каждый из вышеперечисленных методов использует различные алгоритмы, каждый из которых обладает своими сильными и слабыми сторонами. Рассмотрим несколько основных алгоритмов:

– Линейная регрессия применяется в задачах регрессии для предсказания значений непрерывной переменной. Например, вы можете использовать линейную регрессию для прогнозирования стоимости недвижимости на основе площади, года постройки и других факторов. Код для выполнения линейной регрессии может выглядеть следующим образом: