Лекция
Привет, мой друг, тебе интересно узнать все про машинное обучение виды сферы применения, тогда с вдохновением прочти до конца. Для того чтобы лучше понимать что такое машинное обучение виды сферы применения , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Машинное обучение.
Машинное обучение — обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Различают два типа обучения. Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на выявлении закономерностей в эмпирических данных. Дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний. Дедуктивное обучение принято относить к области экспертных систем, поэтому термины машинное обучение и обучение по прецедентам можно считать синонимами.
Имеется множество объектов (ситуаций) и множество возможных ответов (откликов, реакций). Существует некоторая зависимость между ответами и объектами, но она не известна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «объект, ответ», называемая обучающей выборкой. На основе этих данных требуется восстановить зависимость, то есть построить алгоритм, способный для любого объекта выдать достаточно точный ответ. Для измерения точности ответов определенным образом вводится функционал качества.
Данная постановка является обобщением классических задач аппроксимации функций. В классических задачах аппроксимации объектами являются действительные числа или векторы. В реальных прикладных задачах входные данные об объектах могут быть неполными, неточными, нечисловыми, разнородными. Эти особенности приводят к большому разнообразию методов машинного обучения.
Так как раздел машинного обучения, с одной стороны, образовался в результате разделения науки о нейросетях на методы обучения сетей и виды топологий архитектуры сетей, а с другой, вобрал в себя методы математической статистики, то указанные ниже способы машинного обучения исходят из нейросетей. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . То есть базовые виды нейросетей, такие как перцептрон и многослойный перцептрон (а так же их модификации) могут обучаться как с учителем, без учителя, с подкреплением, и активно. Но некоторые нейросети и большинство статистических методов можно отнести только к одному из способов обучения. Поэтому если нужно классифицировать методы машинного обучения в зависимости от способа обучения, то, касательно нейросетей, не корректно их относить к определенному виду, а правильнее классифицировать алгоритмы обучения нейронных сетей.
- Активное обучение - отличается тем, что обучаемый алгоритм имеет возможность самостоятельно назначать следующую исследуемую ситуацию, на которой станет известен верный ответ:
- Обучение с частичным привлечением учителя - для части прецедентов задается пара «ситуация, требуемое решение», а для части - только «ситуация»
- Трансдуктивное обучение - обучение с частичным привлечением учителя, когда прогноз предполагается делать только для прецедентов из тестовой выборки
- Многозадачное обучение - одновременное обучение группе взаимосвязанных задач, для каждой из которых задаются свои пары «ситуация, требуемое решение»
- Многовариантное обучение - обучение, когда прецеденты могут быть объединены в группы, в каждой из которых для всех прецедентов имеется «ситуация», но только для одного из них (причем, неизвестно какого) имеется пара «ситуация, требуемое решение»
Типы входных данных
- Признаковое описание объектов — наиболее распространенный случай.
- Описание взаимоотношений между объектами, чаще всего отношения попарного сходства, выражаемые при помощи матрицы расстояний, ядер либо графа данных
- Временной ряд или сигнал.
- Изображение или видеоряд.
Типы функционалов качества
- При обучении с учителем - функционал качества может определяется как средняя ошибка ответов. Предполагается, что искомый алгоритм должен его минимизировать. Для предотвращения переобучения в минимизируемый функционал качества часто в явном или неявном виде добавляют регуляризатор.
- При обучении без учителя - функционалы качества могут определяться по-разному, например, как отношение средних межкластерных и внутрикластерных расстояний.
- При обучении с подкреплением - функционалы качества определяются физической средой, показывающей качество приспособления агента.
Сферы применения
Целью машинного обучения является частичная или полная автоматизация решения сложных профессиональных задач в самых разных областях человеческой деятельности. Сфера применений машинного обучения постоянно расширяется. Повсеместная информатизация приводит к накоплению огромных объемов данных в науке, производстве, бизнесе, транспорте, здравоохранении. Возникающие при этом задачи прогнозирования, управления и принятия решений часто сводятся к обучению по прецедентам. Раньше, когда таких данных не было, эти задачи либо вообще не ставились, либо решались совершенно другими методами.
Если я не полностью рассказал про машинное обучение виды сферы применения? Напиши в комментариях Надеюсь, что теперь ты понял что такое машинное обучение виды сферы применения и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Машинное обучение
Из статьи мы узнали кратко, но содержательно про машинное обучение виды сферы применения
Комментарии
Оставить комментарий
Машинное обучение
Термины: Машинное обучение