Машинное обучение. Лекция №1

Август 22, 2022

Главная
Образование
Машинное обучение. Лекция №1

Содержание

2. Список литературы 1. Бурков Андрей. Машинное обучение без лишних слов. 2. Андреас Мюллер. Введение в машинное
3. Обучение без учителя Коллекция неразмеченных образцов {xi} i=1..N. Цель создать модель, которая преобразует исходный вектор в
4. Пример кластеризации
5. Обучение с подкреплением Обучение с подкреплением — это раздел машинного обучения, где предполагается, что машина «живет»
10. Процесс моделирования с машинным обучением В статистике и теории вычислительных систем целевая переменная называется откликом (
11. Процесс моделирования с машинным обучением
15. Выбор данных для алгоритмов машинного обучения
16. Пример классификации
34. Степени обученности модели
35. Примеры недообученных и переобученных моделей
43. Методология CrispDM
47. Скачать презентацию

Слайд 2

Список литературы
1. Бурков Андрей. Машинное обучение без лишних слов.
2. Андреас Мюллер.

Введение в машинное обучение с помощью Python.
3. Грас Data Science. Наука о данных с нуля, 2017 г.
4. Введение в машинное обучение. https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie/lecture/CLOS0/formal-naia-postanovka-zadachi-mashinnogho-obuchieniia

Слайд 3

Обучение без учителя
Коллекция неразмеченных образцов {xi} i=1..N.
Цель создать модель, которая преобразует

исходный вектор в другой или в значение.
Примеры:
- задача кластеризации,
- уменьшение размерности
- выявление аномалий (возвращается действительное число, которое указывает, насколько x отличается от «типичного» образца в наборе данных)

Обучение с частичным привлечением учителя

Слайд 4

Пример кластеризации

Слайд 5

Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением — это раздел машинного обучения, где

предполагается, что машина «живет» в определенном окружении и способна воспринимать состояние этого окружения как вектор характеристик. Машина может выполнять некоторые действия в каждом состоянии. Разные действия приносят разные вознаграждения, а также могут перевести машину в другое состояние окружения.
Цель алгоритма обучения с подкреплением — выучить линию поведения
Линия поведения — это стратегия (похожая на модель в обучении с учителем), которая принимает вектор признаков, описывающий состояние, и возвращает оптимальное действие для выполнения в этом состоянии. Действие является оптимальным, если приводит к максимальному ожидаемому среднему вознаграждению.
Обучение с подкреплением решает особый класс задач, когда решения принимаются последовательно, а цель является долгосрочной

Слайд 6