Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Общие понятия

450 байт добавлено, 21 март
Нет описания правки
''Цель'': научиться определять, к какому классу принадлежит объект. <br/>
''Примеры'': распознавание текста по рукописному вводу; определение того, находится на фотографии человек или кот; определение, является ли письмо спамом. <br/>
''Методы'': [[Метрический классификатор и метод ближайших соседей|метод ближайших соседей]], [[Дерево решений и случайный лес|дерево решений]], [[Логистическая регрессия|логистическая регрессия]], [[Метод опорных векторов (SVM)|метод опорных векторов]], [[Байесовская классификация|байесовский классификатор]], [[Сверточные нейронные сети|cверточные нейронные сети]].
'''Восстановление регрессии''' (англ. ''regression'') <br/>
''Примеры'': выдача поискового запроса; подбор интересных новостей для пользователя. <br/>
''Методы'': [[Ранжирование#Поточечный подход|поточечный подход]], [[Ранжирование#Попарный подход|попарный подход]], [[Ранжирование#Списочный подход|списочный подход]].
 
'''Кластеризация''' (англ. ''clustering'')<br/>
{{main|Кластеризация}}
''Цель'': разбить множество объектов на подмножества ('''кластеры''') таким образом, чтобы объекты из одного кластера были более похожи друг на друга, чем на объекты из других кластеров по какому-либо критерию. <br/>
''Примеры'': разбиение клиентов сотового оператора по платёжеспособности; разбиение космических объектов на похожие (галактики, планеты, звезды). <br/>
''Методы'': [[Иерархическая кластеризация|иерархическая кластеризация]], [[Эволюционные алгоритмы кластеризации|эволюционные алгоритмы кластеризации]], [[EM-алгоритм]].
 
----
 
=== Вспомогательные типы задач ===
'''Уменьшение размерности''' (англ. ''dimensionality reduction'') <br/>
''Примеры'': визуализация в двумерном или трехмерном пространстве; сжатие данных. <br/>
''Методы'': [[Вариации регрессии#Гребневая регрессия (ридж-регрессия)|гребневая регрессия]], [[Вариации регрессии#Лассо-регрессия|лассо-регрессия]], [[Метод главных компонент (PCA)|метод главных компонент]], [[Стохастическое вложение соседей с t-распределением|стохастическое вложение соседей с t-распределением]].
 
'''Кластеризация''' (англ. ''cluster analysis'')<br/>
{{main|Кластеризация}}
''Цель'': разбить множество объектов на подмножества ('''кластеры''') таким образом, чтобы объекты из одного кластера были более похожи друг на друга, чем на объекты из других кластеров по какому-либо критерию. <br/>
''Примеры'': разбиение клиентов сотового оператора по платёжеспособности; разбиение космических объектов на похожие (галактики, планеты, звезды). <br/>
''Методы'': [[Иерархическая кластеризация|иерархическая кластеризация]], [[Эволюционные алгоритмы кластеризации|эволюционные алгоритмы кластеризации]], [[EM-алгоритм]].
'''Выявление аномалий''' (англ. ''anomaly detection'')<br/>
Изучает широкий класс задач обработки данных, в которых известны только описания множества объектов (обучающей выборки), и требуется обнаружить внутренние взаимосвязи, зависимости, закономерности, существующие между объектами. Т.е. тренировочные данные доступны все сразу, но ответы для поставленной задачи неизвестны.
''Задачи, которые могут решаться этим способом:'' кластеризация, нахождение ассоциативных правил, выдача рекомендаций (например, реклама), уменьшение размерности датасета, [[Обработка естественного языка|обработка естественного языка]].
==== Обучение с частичным привлечением учителя (англ. ''Semi-supervised learning''<ref>[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A7%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5 Semi-supervised learning]</ref>) ====
Частный случай обучения с учителем, сигналы подкрепления (правильности ответа) выдаются не учителем, а некоторой средой, с которой взаимодействует программа. Размеченность данных зависит от среды.
Окружение обычно формулируется как [http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_decision_process марковский процесс принятия решений ] (МППР) с конечным множеством состояний, и в этом смысле алгоритмы обучения с подкреплением тесно связаны с динамическим программированием. Вероятности выигрышей и перехода состояний в МППР обычно являются величинами случайными, но стационарными в рамках задачи.
При обучении с подкреплением, в отличие от обучения с учителем, не предоставляются верные пары "входные данные-ответ", а принятие субоптимальных решений (дающих локальный экстремум) не ограничивается явно. Обучение с подкреплением пытается найти компромисс между исследованием неизученных областей и применением имеющихся знаний(англ. ''exploration vs exploitation tradeoff'').
==== Активное обучение (англ. ''Active learning'') ====
==== Обучение в реальном времени (англ. ''Online learning'') ====
{{main|Обучение в реальном времени}}
Может быть как обучением с учителем, так и без учителя. Специфика в том, что тренировочные данные поступают последовательно. Требуется немедленно принимать решение по каждому прецеденту и одновременно доучивать модель зависимости с учётом новых прецедентов. Здесь существенную роль играет фактор времени.
Анонимный участник

Навигация