Обучение с учителем и обучение без учителя | Августовское обновление

искусственный интеллект

Это первый день моего участия в августовском испытании обновлений, подробности о мероприятии:Испытание августовского обновления


Machine Learning definition

Machine Learning: Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.

— Артур Сэмюэл (1959)

Well-posed Learning Problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by p, improves with experience E.

— Том Митчелл (1998)

Соответствующая задача обучения определяется следующим образом: компьютерная программа учится на опыте E, решает некоторую задачу T и выполняет некоторую меру производительности P, измеряемую P, производительность T улучшается в результате опыта E.

контролируемое обучение

При обучении с учителем, учитывая набор данных и каждый образец указывает правильный ответ, алгоритм используется для прогнозирования «правильного ответа».

Обучение с учителем: мы дали алгоритму набор данных, в котором были даны правильные ответы, задача алгоритма состояла в том, чтобы просто произвести больше этих правильных ответов.

  • Регрессия: предсказать непрерывный выходной результат
  • Классификация: Дискретный выходной сигнал

проблема регрессии

image.png

Зная время обучения и результаты тестов элементов данных, подбирается простая функция с одной переменной. После подгонки формулы одни данные могут быть даны по желанию, чтобы предсказать другие соответствующие данные.Например, если вы знаете, что оценка теста равна 75, вы можете сделать вывод о 3 часах обзора, и если вы знаете, что тест составляет 3 часа , вы можете сделать вывод о 75 точках.

дискретная задача

image.pngУчитывая разный рост, вес и пол, на рисунке четко видны гендерные различия из-за различий в росте и весе. Затем, учитывая данные о росте и весе, можно сделать вывод о его поле.

пример:

You're running a company and you want to develop learning algorithms to address each of two problems

Проблема 1. У вас есть большой запас одинаковых товаров, и вы хотите предсказать, сколько из них будет продано в течение следующих 3 месяцев.

Проблема 2: Вы хотите, чтобы программное обеспечение проверяло отдельные учетные записи клиентов и для каждой учетной записи решало, была ли она взломана/скомпрометирована.

Ответ: рассматривайте проблему 1 как проблему регрессии, а проблему 2 — как проблему классификации.

P1 прогнозирует продажи, его необходимо предсказать путем подбора исторических данных о продажах, чтобы получить модель кривой, поэтому это проблема регрессии.

p2 обнаруживает учетную запись, данные являются дискретными, безопасными или нет, поэтому это проблема классификации.

неконтролируемое обучение

При неконтролируемом обучении дается набор данных, и дифференциация данных не выполняется. Программа автоматически классифицирует или группирует входные данные, чтобы найти закономерности и закономерности в данных.

In Unsupervised Learning, the data that doesn't have any labels,or that all has the same labels or really no labels.

  • алгоритм кластеризации

Кластеризация данных. Моя первая реакция, как бывшего студента-биолога, заключается в том, что кластеризация широко используется в биомедицинской информации. Кластеризация в биосообщениях с учетом последовательности ДНК может автоматически разделяться на разные виды. Изображение ниже представляет собой тепловую карту.

image.png

пример:

Какие из следующих примеров вы бы рассмотрели, используя алгоритм обучения без учителя?

  • Given email labeled as spam/ not spam learn a spam filter

  • Given a set of news articles found on the web, group them into set of articles about the same story

  • Given a database of customer data, automatically discover market segments and group customers into different market segments

  • Given a dataset of patients diagnosed as either having diabetes or not, learn to classify new patients as having diabetes or not.

Отвечать:

  • Given a set of news articles found on the web, group them into set of articles about the same story
  • Given a database of customer data, automatically discover market segments and group customers into different market segments

1. Различать, является ли это спамом: обучение с учителем - дискретное

4. Определение наличия у пациента диабета: контролируемое обучение - дискретное


Я Лориан. Я мечтаю стать квалифицированным программистом.

05F3787B.png