Сегодня мы живем в эпоху, когда машины учатся и принимают решения почти как люди! В этом посте в блоге мы собираемся узнать об одной из самых неотъемлемых частей искусственного интеллекта: обучении под наблюдением.
Эта концепция может показаться сложной, но речь идет просто о том, чтобы научить компьютеры учиться на примерах, во многом подобно тому, как мы учим ребенка распознавать различные объекты. Давайте разберемся, как работает контролируемое машинное обучение, его приложения и почему оно меняет правила игры в области искусственного интеллекта.
Представьте, что вы учите ребенка понимать разницу между разными видами фруктов. Вы показываете ему яблоко и говорите: “Это яблоко”, затем банан и говорите: “Это банан”. На каждом примере ребенок учится распознавать яблоки и бананы и проводить различие между ними.
Контролируемое обучение или контролируемое машинное обучение работает аналогичным образом. Это метод, при котором мы учим компьютеры делать то, что естественно для людей: учиться на примерах. Точно так же, как ребенок, изучающий фрукты, компьютерная программа при обучении под наблюдением получает набор примеров (данных), которые уже “помечены”.
В этом контексте “метка” – это правильный ответ или результат, который мы хотим, чтобы компьютер научился предсказывать. Например, в наборе сообщений электронной почты каждое электронное письмо может быть помечено как “спам” или “не спам”.
Компьютерная программа с помощью алгоритма (набора правил и вычислений) изучает эти примеры и учится выявлять закономерности, которые определяют, является ли новое электронное письмо спамом или нет.
Основы контролируемого обучения в области искусственного интеллекта составляют основу многих приложений, которые мы видим и используем в нашей повседневной жизни:
По своей сути Контролируемое обучение включает в себя обучение машины или модели делать прогнозы или принимать решения на основе прошлых данных.
Это называется “контролируемым”, потому что процесс похож на то, как учитель контролирует процесс обучения ученика. “Учитель” в данном случае – это алгоритм, который обрабатывает данные.
Обучающие данные – это набор данных, используемый для обучения модели. Эти данные уже “помечены”, что означает, что каждая часть данных содержит известный ответ или результат.
Например, в модели обнаружения нежелательной почты электронные письма будут помечены как “спам” или “не спам”. Модель извлекает уроки из этих меток, чтобы идентифицировать шаблоны и характеристики нежелательных электронных писем.
Модель в контролируемом машинном обучении – это математическое представление реального процесса, который вы пытаетесь понять или предсказать.
Алгоритмы – это процедуры или формулы, которые выполняют обучение на основе обучающих данных. Они корректируют модель на основе закономерностей, наблюдаемых в данных, для улучшения ее прогнозов.
Характеристики – это индивидуальные измеримые свойства или характеристики наблюдаемых явлений. Например, при прогнозировании цен на жилье характеристики могут включать количество спален, местоположение и возраст дома.
Правильный выбор функций повышает производительность обучающей модели за счет сосредоточения внимания на релевантных данных и снижения уровня шума.
Контролируемое обучение в машинном обучении можно в широком смысле разделить на два основных типа в зависимости от характера задачи прогнозирования:
Задачи классификации в обучении под наблюдением включают предсказание отдельной метки или категории. Другими словами, алгоритм должен решить, к какой категории из набора категорий относится наблюдение.
Тип вывода: Категорический (или дискретный), такой как “да” или “нет”, “спам” или “не спам”, “кошка”, “собака” или “птица”.
Задачи регрессии в контролируемом машинном обучении включают прогнозирование непрерывной величины. Цель состоит в том, чтобы оценить функцию отображения входных переменных в непрерывную выходную переменную.
Тип выходного сигнала: Числовой (или непрерывный), такой как цена, температура или другое количество, которое может принимать любое значение в пределах диапазона.
Контролируемое обучение в области искусственного интеллекта осуществляется посредством структурированного итеративного процесса:
Первым шагом является сбор большого и релевантного набора данных. Этот набор данных должен быть помечен, что означает, что с каждой точкой данных связан известный результат или категория.
Предварительная обработка данных может потребоваться для очистки и упорядочивания данных. Это включает обработку пропущенных значений, нормализацию данных или преобразование нечисловых данных в числовой формат.
Набор данных обычно делится на две части: обучающие данные и данные тестирования. Обучающие данные используются для обучения модели. Это как учебник, по которому модель учится.
Данные тестирования используются для оценки производительности модели. Это похоже на экзаменационную работу, которая проверяет обучаемость модели.
Разные типы задач требуют разных моделей и алгоритмов. Например, деревья решений или нейронные сети могут быть выбраны на основе характера проблемы (классификация или регрессия).
Алгоритм – это набор правил и вычислений, которые модель будет использовать для извлечения уроков из обучающих данных.
Во время обучения алгоритм итеративно делает прогнозы на основе обучающих данных и корректируется с помощью известных результатов или меток.
Параметры модели корректируются на основе этих поправок. Этот процесс повторяется много раз, и модель постепенно совершенствуется и становится более точной.
После обучения модель тестируется с использованием тестовых данных. На этом этапе оценивается, насколько хорошо модель работает с данными, которых она раньше не видела.
Такие показатели, как точность, прецизионность, отзыв и другие, используются для оценки его производительности.
В зависимости от производительности модели могут быть внесены коррективы в параметры модели или в сам процесс обучения для повышения точности.
Это может включать изменение алгоритма, использование различных функций или получение большего количества или более качественных данных.
Как только модель заработает удовлетворительно, ее можно будет развернуть в реальной среде для принятия прогнозов или решений на основе новых данных.
Прелесть контролируемого машинного обучения заключается в его способности совершенствоваться с течением времени. По мере того, как он получает больше данных, он уточняет свои прогнозы, становясь более точным и надежным. Это непрерывное обучение и адаптация делают Контролируемое обучение мощным инструментом в области искусственного интеллекта.
Контролируемое обучение в машинном обучении включает в себя множество алгоритмов, каждый из которых подходит для различных типов задач и данных:
Оценка цен на жилье на основе таких характеристик, как размер, количество спален и местоположение.
Определение того, является ли электронное письмо спамом или нет.
Кредитный рейтинг, основанный на характеристиках клиента.
Классификация изображений и распознавание рукописного ввода.
Фильтрация спама в электронных письмах.
Рекомендательные системы, например, предлагающие похожие продукты.
Медицинский диагноз, основанный на записях пациентов.
Каждый из этих управляемых алгоритмов машинного обучения имеет свои сильные стороны и подходит для конкретных типов данных и задач. Выбор алгоритма часто зависит от размера и характера данных, решаемой задачи и доступных вычислительных ресурсов.
Контролируемое обучение, основная отрасль искусственного интеллекта, имеет широкий спектр реальных приложений в различных отраслях. Его влияние значительно и растет.
Есть несколько преимуществ контролируемого обучения в области ML и искусственного интеллекта:
Алгоритмы контролируемого обучения способны достигать высокой точности, особенно когда они обеспечены достаточным количеством соответствующих маркированных обучающих данных. Такая точность имеет решающее значение в приложениях, где требуются точные прогнозы или решения.
Многие алгоритмы контролируемого обучения просты в реализации и поставляются с хорошо зарекомендовавшими себя методологиями. Это делает их доступными даже для тех, кто является относительно новичком в машинном обучении.
Эти алгоритмы предназначены для эффективного обучения на основе данных. Это означает, что они часто могут достигать хорошей производительности при использовании относительно небольших наборов данных по сравнению с обучением без учителя или обучением с подкреплением, при условии, что данные хорошо маркированы и репрезентативны.
Определенные модели контролируемого обучения (например, деревья решений и линейная регрессия) легко поддаются интерпретации. Это означает, что их прогнозы и обоснования, стоящие за ними, могут быть легко поняты людьми, что жизненно важно в таких секторах, как здравоохранение и финансы.
Продвинутые модели контролируемого обучения, в частности сети глубокого обучения, способны решать чрезвычайно сложные задачи и использовать большие наборы данных, что делает их подходящими для таких приложений, как обработка естественного языка и автономные транспортные средства.
Поскольку модели контролируемого обучения обучаются и тестируются на помеченных наборах данных, их производительность может быть объективно измерена с помощью таких показателей, как точность, прецизионность, отзыв и т.д., Что позволяет проводить четкие сравнительные тесты.
Со временем эти модели можно переобучать и совершенствовать по мере поступления большего количества маркированных данных. Этот цикл обратной связи позволяет непрерывно совершенствовать и адаптировать модель к изменяющимся условиям или шаблонам данных.
Опираясь на исторические данные, обучение под наблюдением может помочь в прогнозировании и снижении рисков, что особенно полезно в таких областях, как финансы и кибербезопасность.
Модели обучения под наблюдением могут быть настроены и доработаны в соответствии с конкретными требованиями различных задач и отраслей, повышая их применимость и эффективность.
Что такое поисковые системы? Поисковые системы – это сложные программные комплексы, предназначенные для поиска информации…
Интернет – это невероятное пространство возможностей, но одновременно и место, где за вашей онлайн-активностью может…
В современном цифровом мире защита конфиденциальности стала первостепенной задачей. Каждый день мы оставляем следы своей…
Что это такое? Анонимность в интернете – это состояние, при котором ваша личность и действия…
Фишинг – это одна из самых распространенных киберугроз, которая ежегодно обходится пользователям интернета в миллионы…
Что такое защита данных в облаке? Защита данных в облаке – это комплекс мер, направленных…