Алгоритмы машинного обучения — Обучение с учителем
Машинное обучение — один из способов, с помощью которых мы пытаемся создать искусственный интеллект. То есть часть искусственного интеллекта, предоставляющая системе возможность автоматически обучаться и совершенствоваться, основываясь на существующих примерах из прошлого или на собственном опыте.
Процесс обучения начинается с наблюдения или изучения данных или приобретения опыта. Затем программа находит в них закономерности и в дальнейшем совершенствует свои решения на их основе. Основное намерение состоит в том, чтобы компьютер мог учиться самостоятельно , без помощи человека, и иметь возможность практически применять то, чему он научился.
Таким образом, машинное обучение происходит в два этапа. Первым из них является этап обучения, также называемый этапом обучения. В ходе него создается математическая модель, которую мы обучаем для выбранной задачи на обучающем наборе данных. Обученная таким образом модель затем развертывается в производственной среде на втором этапе.
В зависимости от того, как происходит процесс обучения, мы можем разделить алгоритмы машинного обучения на следующие три группы:
обучение с учителем (машинное обучение с учителем)
обучение без учителя (неконтролируемое машинное обучение)
Обучение с подкреплением
Обучение с учителем (Контролируемое машинное обучение)
Большинство используемых в настоящее время алгоритмов машинного обучения относятся к этой группе. Обязательным условием его использования является наличие достаточно большого обучающего набора данных, который содержит правильно размеченные пары вход-выход.
Затем алгоритм обучается на этих данных, чтобы он мог выдавать правильный результат для заданного ввода. Например, если мы хотим научить алгоритм распознавать рукописные цифры от 0 до 9, мы возьмем размеченные примеры в виде картинки с написанной цифрой плюс указание , какая конкретно цифра на картинке .
На основе этих изображений алгоритм узнает, как выглядят отдельные числа, и когда он получает на вход новое изображение, которое он «не видел» во время обучения, он знает, какое число он имеет на основе того, что он научился оценивать. Таким образом, обучение с учителем сильно зависит от достаточного количества качественных данных. Классификация и регрессия являются одними из основных проблем, которые мы можем решить с его помощью.
Процесс обучения модели во время обучения с учителем
В предыдущем примере мы имели дело с проблемой классификации . то есть у нас есть конечное число категорий (классов), и когда поступает новый ввод, мы хотим классифицировать, к какой категории он принадлежит. Регрессия, с другой стороны, используется для прогнозирования или оценка значения некоторой непрерывной переменной.
Наиболее популярные алгоритмы обучения с наставником включают метод опорных векторов, нейронные сети (иногда называемые глубоким машинным обучением), байесовский классификатор, деревья решений и т. д.
Клиенты ожидают персонализации. Мы помогаем сделать такие решения реальностью. Алгоритмы машинного обучения могут помочь вам обрабатывать большие объемы данных и автоматически предугадывать мысли и действия ваших клиентов.
Анализируя действия пользователя на сайте или его поведение в магазине, наш Искусственный Интеллект с применением машинного обучения может создать предложение, от которого ваш покупатель не сможет отказаться. Читайте больше на сайте