Читаем Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python полностью

Во-вторых, обучение с учителем не обязательно подразумевает, что кто-то стоит над компьютером и контролирует каждое его действие. В терминах машинного обучения, обучение с «учителем» означает, что человек уже подготовил данные для дальнейшей работы над ними компьютером, то есть у каждого объекта имеется метка (на англ. label) которая выделяет этот объект от остальных объектов или дает ему какое-то именное или числовое наименование. И компьютеру остается только найти закономерности между признаками объектов и их наименованиями, основываясь на этих подготовленных или как их называют помеченных данных. На английском такие данные называются labeled data.

Обучение с учителем включает два основных типа задач: регрессия и классификация. Давайте посмотрим на типичный пример задачи классификации.



Это будет пример цветков ириса Фишера. Этот набор данных стал уже классическим, и часто используется для иллюстрации работы различных статистических алгоритмов. Вы можете найти его по следующей ссылке либо просто вбив в интернете.

В природе существует три вида цветков ириса. Они отличаются друг от друга размерами лепестка и чашелистника. Все данные по цветкам занесены в таблицу, в столбиках указаны длина и ширина лепестка, а также длина и ширина чашелистника. В последнем столбце указан вид ириса –  Ирис щетинистый (Iris setosa), Ирис виргинский (Iris virginica) и Ирис разноцветный (Iris versicolor). Тот или иной вид ириса и является в нашем случае меткой.



На основании этого набора данных требуется построить правило классификации, определяющее вид растения в зависимости от размеров. Это задача многоклассовой классификации, так как имеется три класса – три вида ириса.

В данном случае с помощью алгоритма классификации, мы разделяем наши ирисы на три вида в зависимости от длины и ширины лепестка и чашелистника. В следующий раз, если нам попадется новый представитель ирисов, с помощью нашей модели мы сможем сразу же его поместить в тот или иной из трех классов.



Почему этот пример можно считать обучение с учителем? Потому что наши данные распределены по признакам, у каждого признака есть показатель для конкретного цветка, то есть размеры длины и ширины. И имеются ответы или метки, какой вид ириса бывает при тех или иных размерах лепестка и чашелистника. То есть мы как учитель обучаем нашу модель и говорим ей, что вот окей, если ты видишь, что размер лепестка такой-то, а чашелистника – такой, то этой ирис виргинский, а если размеры такие-то и такие-то, то это ирис разноцветный. Это и называется обучение с учителем, когда мы показываем нашей модели все ответы в зависимости от признаков. Модель учится на этих данных, и создает формулу или алгоритм, который поможет нам в будущем предсказывать вид цветка в зависимости от размеров, когда нам будут поступать новые образцы цветов.

Кроме задач классификации, о которой мы только что говорили в примере с ирисами, есть еще один вид машинного обучения с учителем. Это регрессия.

Если в задачах классификации мы имеем несколько классов объектов, то в задачах регрессии, у нас один класс, но каждый объект отличается от другого и нам надо предсказать какой будет числовой показатель того или иного признака каждого объекта в зависимости от других его признаков и опять же на основании набора данных, которые мы предоставим нашему компьютеру.



Классический пример регрессии – это когда мы предсказываем цену квартиры в зависимости от ее площади.

Опять же мы имеем какую-то таблицу с данными разных квартир. В одном столбце площадь, а в другом – цены на эти квартиры. Это очень упрощенный пример регрессии, естественно, что цена квартиры будет зависеть от множества других факторов, но все же он наглядно демонстрирует, что такое регрессия. Так вот, в последнем столбце мы расположили фактические или реальные цены на квартиры с таким метражом. То есть, мы как учитель, показываем нашей модели, что вот, если видишь, что метраж такой-то, то цена будет такая-то и т.д. На основе этих данных модель учится, и потом выдает алгоритм, на основе которого мы можем предсказывать, какая будет цена квартиры, если условная площадь будет такая-то.



Таким образом, если суммировать, то в обучении с учителем – ключевая фраза – это labeled data или помеченные данные. То есть мы загружаем в нашу модель данные с ответами, будь то класс, к которому принадлежит тот или иной объект или реальная цена квартиры в зависимости от площади. На основе этой информации модель учится и создает алгоритм, который может делать прогнозы.

Идем дальше. Второй вид машинного обучения – это обучение без учителя. Это когда мы позволяем нашей модели обучаться самостоятельно и находить информацию, которая может быть не видна очевидно для человека.

Перейти на страницу:

Похожие книги

1С: Управление небольшой фирмой 8.2 с нуля. 100 уроков для начинающих
1С: Управление небольшой фирмой 8.2 с нуля. 100 уроков для начинающих

Книга предоставляет полное описание приемов и методов работы с программой "1С:Управление небольшой фирмой 8.2". Показано, как автоматизировать управленческий учет всех основных операций, а также автоматизировать процессы организационного характера (маркетинг, построение кадровой политики и др.). Описано, как вводить исходные данные, заполнять справочники и каталоги, работать с первичными документами, формировать разнообразные отчеты, выводить данные на печать. Материал подан в виде тематических уроков, в которых рассмотрены все основные аспекты деятельности современного предприятия. Каждый урок содержит подробное описание рассматриваемой темы с детальным разбором и иллюстрированием всех этапов. Все приведенные в книге примеры и рекомендации основаны на реальных фактах и имеют практическое подтверждение.

Алексей Анатольевич Гладкий

Экономика / Программное обеспечение / Прочая компьютерная литература / Прочая справочная литература / Книги по IT / Словари и Энциклопедии
Справочник по параметрам BIOS
Справочник по параметрам BIOS

В справочнике в алфавитном порядке приведено описание большинства параметров современных BIOS. В краткой форме описаны большинство настроек BIOS, даны рекомендуемые значения для различных конфигураций компьютеров. Также рассказано, что представляет собой BIOS, какие типы BIOS существуют, как получить доступ к BIOS и обновлять ее.Кроме того, вы научитесь использовать различные функции BIOS, узнаете, как оптимизировать их с целью улучшения производительности и надежности системы.Для более глубокого понимания работы BIOS и детального рассмотрения ее функций рекомендуем обратиться к книге «Оптимизация BIOS. Полное руководство по всем параметрам BIOS и их настройкам» А. Вонга.Книга предназначена для всех пользователей компьютера – как начинающих, которые хотят научиться правильно и грамотно настроить свою машину, используя возможности BIOS, так и профессионалов, для которых книга окажется полезным справочником по всему многообразию настроек BIOS. Перевод: А. Осипов

Адриан Вонг

Прочая компьютерная литература / Книги по IT
Основы объектно-ориентированного программирования
Основы объектно-ориентированного программирования

Фундаментальный учебник по основам объектно-ориентированного программирования и инженерии программ. В книге подробно излагаются основные понятия объектной технологии – классы, объекты, управление памятью, типизация, наследование, универсализация. Большое внимание уделяется проектированию по контракту и обработке исключений, как механизмам, обеспечивающим корректность и устойчивость программных систем.В книге Бертрана Мейера рассматриваются основы объектно-ориентированного программирования. Изложение начинается с рассмотрения критериев качества программных систем и обоснования того, как объектная технология разработки может обеспечить требуемое качество. Основные понятия объектной технологии и соответствующая нотация появляются как результат тщательного анализа и обсуждений. Подробно рассматривается понятие класса - центральное понятие объектной технологии. Рассматривается абстрактный тип данных, лежащий в основе класса, совмещение классом роли типа данных и модуля и другие аспекты построения класса. Столь же подробно рассматриваются объекты и проблемы управления памятью. Большая часть книги уделена отношениям между классами – наследованию, универсализации и их роли в построении программных систем. Важную часть книги составляет введение понятия контракта, описание технологии проектирования по контракту, как механизма, обеспечивающего корректность создаваемых программ. Не обойдены вниманием и другие важные темы объектного программирования – скрытие информации, статическая типизация, динамическое связывание и обработка исключений. Глубина охвата рассматриваемых тем делает книгу Бертрана Мейера незаменимой для понимания основ объектного программирования.

Бертран Мейер

Прочая компьютерная литература / Книги по IT