Задачи и методы машинного обучения

Август 20, 2022

Главная
Разное
Задачи и методы машинного обучения

Содержание

2. Подходы к МО
3. Подходы и методы Каждый подход к машинному обучению использует определенные методы, что позволяет решать определенные типы
4. С учителем и без учителя С учителем – параметры определены, а данные размечены. Без учителя –
5. Классическое обучение Характеристики классического обучения С учителем: Классификация Регрессия Без учителя: Кластеризация Обобщение Ассоциация
6. Обучение с учителем
7. Классификация Цель: определить класс объектов и разделить их на основе каких-то параметров. Данный тип задач лежит
8. Решение классификации В задаче классификации строится классификатор, который по вектору признаков x возвращает ответ, к какому
9. График классификации
10. Регрессия Цель: прогнозирование непрерывных параметров какого-либо объекта. Данный тип задач лежит в основе решения следующих проблем:
11. Решении регрессии Чтобы решить задачу регрессии, требуется построить алгоритм, так называемый регрессор. Этот алгоритм сможет спрогнозировать
12. График регрессии
13. Обучение без учителя
14. Кластеризация
15. Кластеризация Цель: группировка схожих объектов на основе их параметров. Данный тип задач лежит в основе решения
16. Обобщение Другое название – уменьшение размерности. Данный тип задач лежит в основе решения следующих проблем: Системы
17. Ассоциация Поиск правил Данный тип задач лежит в основе решения следующих проблем: Прогноз стоимости акций Анализ
19. Скачать презентацию

Слайд 2

Подходы к МО

Слайд 3

Подходы и методы
Каждый подход к машинному обучению использует определенные методы, что

позволяет решать определенные типы задач.

Слайд 4

С учителем и без учителя
С учителем – параметры определены, а данные

размечены.
Без учителя – параметры не определены, а данные не размечены.

Слайд 5

Классическое обучение
Характеристики классического обучения
С учителем:
Классификация
Регрессия
Без учителя:
Кластеризация
Обобщение
Ассоциация

Слайд 6

Обучение с учителем

Слайд 7

Классификация
Цель: определить класс объектов и разделить их на основе каких-то параметров.
Данный

тип задач лежит в основе решения следующих проблем:
Классификация вещей
Работа спам-фильтров
Определение языка
Распределение музыки по жанрам
Поиска похожих документов
Распознавания рукописных букв и цифр

Слайд 8

Решение классификации
В задаче классификации строится классификатор, который по вектору признаков x возвращает

ответ, к какому из классов принадлежит объект, или вероятность принадлежности к классам.
На изображении график с результатом работы бинарного линейного классификатора: линия выступает как граница между двумя классами объектов.

Слайд 9

График классификации

Слайд 10

Регрессия
Цель: прогнозирование непрерывных параметров какого-либо объекта.
Данный тип задач лежит в основе

решения следующих проблем:
Прогнозирование стоимости ценных бумаг
Анализ спроса или объёма продаж
Установление медицинских диагнозов
Выявление любых зависимостей числа от времени
Определение стоимости автомобиля по его пробегу
Прогнозирование количества пробок на дорогах в зависимости от времени суток.

Слайд 11

Решении регрессии
Чтобы решить задачу регрессии, требуется построить алгоритм, так называемый регрессор.
Этот

алгоритм сможет спрогнозировать значение интересующей переменной. Это и будет результат работы машинного обучения — предсказание или, как обычно говорят, прогноз.
Обработав набор данных, алгоритм вернет число, максимально близкое к настоящему ответу.

Слайд 12

График регрессии

Слайд 13

Обучение без учителя

Слайд 14

Кластеризация

Слайд 15

Кластеризация
Цель: группировка схожих объектов на основе их параметров.
Данный тип задач лежит

в основе решения следующих проблем:
Разделение пользователей магазина на маркетинговые группы по их поведению
Объединение близких точек на карте
Сжатие изображений
Для нахождения лиц людей на фотографиях и группировки их в альбомы
Сегментации рынка

Слайд 16

Обобщение
Другое название – уменьшение размерности.
Данный тип задач лежит в основе решения

следующих проблем:
Системы рекомендации в областях музыки, кино и других
Можно осуществить ограниченный отбор объектов из большего множества (товары из магазина определенным пользователям)
Определение тематики документов и поиск похожих

Слайд 17

Ассоциация
Поиск правил
Данный тип задач лежит в основе решения следующих проблем:
Прогноз стоимости

акций
Анализ покупаемых вместе товаров
Анализ последующих покупок
Расстановка товаров на полке

Задачи и методы машинного обучения

Содержание

Подходы к МО

Подходы и методыКаждый подход к машинному обучению использует определенные методы, что

С учителем и без учителяС учителем – параметры определены, а данные

Классическое обучениеХарактеристики классического обученияС учителем:КлассификацияРегрессияБез учителя:КластеризацияОбобщениеАссоциация

Обучение с учителем

КлассификацияЦель: определить класс объектов и разделить их на основе каких-то параметров.Данный

Решение классификацииВ задаче классификации строится классификатор, который по вектору признаков x возвращает