Классификация методов машинного обучения

Машинное обучение – это сфера искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и моделей, позволяющих компьютеру обучаться на основе данных и принимать решения без явного программирования. Различные задачи машинного обучения решаются с помощью разных методов, которые можно классифицировать по различным признакам.

Далее в статье будет рассмотрена классификация методов машинного обучения по типу обучения (наблюдаемому и обучению с учителем), по способу представления знаний (символьные и нейронные сети), по характеру данных (структурированные и неструктурированные), по способу образования обучающей выборки (онлайн и оффлайн обучение) и по области применения (классификация, регрессия, кластеризация и пр.). Каждый раздел даст читателю подробное представление о методах машинного обучения, и поможет выбрать подходящий метод для решения конкретной задачи.

Регрессионные модели

Регрессионные модели — один из основных типов методов машинного обучения, направленных на решение задачи предсказания числового значения (целевой переменной) на основе набора входных данных (признаков).

Регрессионные модели применяются для построения функциональной зависимости между входными данными и выходными значениями с целью предсказания значений целевой переменной для новых наблюдений. Данные для обучения модели представляются в виде пары значений: вектора признаков и соответствующего значения целевой переменной.

Линейная регрессия

Одним из наиболее распространенных методов регрессии является линейная регрессия. Он основан на представлении зависимости между признаками и целевой переменной в виде линейной функции.

Модель линейной регрессии строит гиперплоскость в пространстве признаков, которая наилучшим образом аппроксимирует зависимость между признаками и целевой переменной. Для обучения модели находятся коэффициенты признаков, которые минимизируют сумму квадратов разностей между предсказанными и фактическими значениями целевой переменной.

Регрессия деревьев решений

Другим популярным методом регрессии является регрессия деревьев решений. В отличие от линейной регрессии, где модель представляется гиперплоскостью, деревья решений представляют собой иерархическую структуру разделения пространства признаков на более простые области.

Каждый узел дерева решений содержит условие на одном из признаков, которое разделяет данные на две подгруппы. Целевая переменная предсказывается путем усреднения значений в листьях дерева, соответствующих конечным подгруппам данных.

Регрессия машинного обучения на основе ядер

Регрессия машинного обучения на основе ядер (Kernel regression) — это метод, основанный на преобразовании признакового пространства с использованием ядерной функции.

Метод является заменой линейной модели на нелинейную, позволяя учитывать сложные нелинейные зависимости в данных. Чтобы получить предсказание, используются ближайшие соседи в преобразованном пространстве признаков.

#36. Логические методы классификации | Машинное обучение

Классификационные модели

Классификационные модели – это методы машинного обучения, которые обучаются разделять объекты на заранее определенные классы. Они используются для решения задач классификации, где необходимо присвоить объектам одну из нескольких предопределенных категорий.

Существует несколько различных классификационных моделей, каждая из которых имеет свои особенности и применяется в разных ситуациях. Рассмотрим некоторые из них:

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия – это классификационная модель, которая предсказывает вероятность принадлежности объекта к определенному классу. Она основывается на линейной регрессии, но использует сигмоидную функцию для ограничения значений выходной переменной от 0 до 1. Логистическая регрессия широко применяется в бинарной классификации.

Метод ближайших соседей

Метод ближайших соседей – это классификационная модель, которая основывается на принципе «похоже на похожее». Он классифицирует новый объект на основе классов его ближайших соседей в пространстве признаков. Количество и расстояние до ближайших соседей определяются заранее.

Дерево решений

Дерево решений – это классификационная модель, которая использует древовидную структуру для принятия решений. Каждый узел дерева представляет условие на один из признаков, а каждое ребро соединяет узлы с возможными значениями этого признака. Дерево решений можно интерпретировать и визуализировать, что делает его привлекательным для понимания принимаемых решений.

Случайный лес

Случайный лес – это ансамбль деревьев решений, который комбинирует предсказания каждого дерева для получения более точных результатов. Каждое дерево строится на основе случайной выборки данных и случайного набора признаков. При классификации, случайный лес суммирует предсказания каждого дерева и принимает решение на основе наиболее популярного класса.

Это лишь некоторые из классификационных моделей, которые используются в машинном обучении. Каждая модель имеет свои преимущества и недостатки, поэтому выбор модели зависит от специфики задачи и доступных данных.

Кластеризация

Кластеризация — это один из методов машинного обучения, который позволяет разделить набор данных на группы (кластеры) в соответствии с их схожестью. Она используется для выявления внутренних закономерностей и структуры данных, применяется в различных областях, включая биологию, маркетинг, финансы, медицину и др.

Основные понятия

В задаче кластеризации мы имеем набор объектов, которые нужно разделить на группы. Каждый объект описывается набором признаков, которые могут быть числовыми или категориальными. Кластеризация позволяет определить, какие объекты подобны друг другу, а какие — различны.

Основные понятия, связанные с кластеризацией:

• Кластер — это группа объектов, которые близки друг к другу по некоторым характеристикам.
• Центроид — это центральная точка кластера, которая характеризует его средние значения признаков.
• Расстояние — мера схожести или различия между объектами. Чаще всего используется Евклидово расстояние или косинусное расстояние.

Методы кластеризации

Существует множество методов кластеризации, которые можно разделить на два больших класса: иерархические и неразмеченные.

1. Иерархическая кластеризация

Иерархическая кластеризация строит иерархическую структуру кластеров, начиная от отдельных объектов и объединяя их постепенно. Иерархия может быть представлена в виде дерева, называемого дендрограммой. Есть два вида иерархической кластеризации: агломеративная и дивизионная. В агломеративной кластеризации каждый объект начинает собственный кластер, а затем постепенно объединяется с другими кластерами, пока не будет достигнуто заданное условие остановки. В дивизионной кластеризации наоборот, исходное множество объектов разделяется на все более мелкие кластеры путем разделения уже существующих кластеров.

2. Неразмеченная кластеризация

Неразмеченная кластеризация, также известная как алгоритмы кластеризации без учителя, не требует заранее известных категорий или меток. Они основываются на оценке схожести объектов и их группировке в соответствии с этой схожестью. Самые популярные методы неразмеченной кластеризации включают метод k-средних и DBSCAN.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением – это один из методов машинного обучения, который используется для обучения агента принимать решения в некоторой среде. В отличие от других методов, где алгоритм принимает решения на основе предоставленных обучающих примеров, в обучении с подкреплением агент самостоятельно исследует среду и через проб и ошибок улучшает свои действия.

В обучении с подкреплением агент взаимодействует со средой, которая представляет собой некоторую модель реального мира. Агент выполняет действия в среде и получает за них награду или наказание. Целью агента является максимизация общей награды, которую он получает за свои действия.

Ключевые понятия обучения с подкреплением

• Агент – это сущность, которая принимает решения и выполняет действия в среде.
• Среда – это модель реального мира, с которой агент взаимодействует.
• Состояние – это описание текущего состояния среды и агента.
• Действие – это выбор агентом определенной операции, которую он выполняет в среде.
• Награда – это числовая оценка, которую агент получает за выполненное действие. Награда может быть положительной или отрицательной.
• Политика – это стратегия, по которой агент выбирает действие в определенном состоянии среды.

Процесс обучения с подкреплением

Процесс обучения с подкреплением состоит из следующих шагов:

1. Агент наблюдает состояние среды.
2. На основе текущего состояния агент выбирает действие с помощью своей политики.
3. Агент выполняет выбранное действие в среде.
4. Агент получает награду за выполненное действие.
5. Агент обновляет свою политику на основе полученной награды.
6. Процесс повторяется до достижения определенного условия окончания обучения.

Практическое применение обучения с подкреплением

Обучение с подкреплением находит широкое применение во многих областях, включая:

• Робототехнику: обучение роботов выполнять сложные действия в окружающей среде.
• Игровую индустрию: обучение компьютерных агентов играть в игры и улучшать свою игровую стратегию.
• Управление процессами: оптимизация работы системы управления на основе полученной награды.
• Финансовый сектор: прогнозирование финансовых рынков и оптимизация инвестиционных стратегий.

Деревья решений

Деревья решений являются одним из самых популярных методов машинного обучения, используемых для классификации и регрессии. Они представляют собой графическую модель, которая использует древовидную структуру для принятия решений на основе входных данных.

Основная идея деревьев решений заключается в разбиении данных на группы, исходя из значимости различных признаков. Каждый узел дерева представляет собой тест на один из признаков, а каждое ребро — возможный результат этого теста. Листья дерева представляют собой конечные решения или прогнозы.

Преимущества деревьев решений:

• Простота интерпретации: деревья решений легко понять и интерпретировать, особенно визуально.
• Хорошая масштабируемость: деревья решений хорошо работают с большими объемами данных и обучаются быстро.
• Могут обрабатывать как категориальные, так и числовые данные.
• Могут использоваться для классификации и регрессии.

Недостатки деревьев решений:

• Склонность к переобучению: деревья решений могут создавать слишком сложные модели, которые переобучаются на тренировочных данных и плохо обобщаются на новые данные.
• Неустойчивость к изменениям в данных: небольшие изменения в данных могут привести к значительным изменениям в построенной модели дерева.
• Необходимость правильной настройки параметров, таких как глубина дерева или критерии разделения.
• Не всегда дают оптимальное решение.

Деревья решений могут быть применены в различных областях, таких как медицина, финансы, маркетинг и другие. Они обладают простотой интерпретации, хорошей масштабируемостью и могут обрабатывать как категориальные, так и числовые данные. Однако, они имеют некоторые недостатки, такие как склонность к переобучению и неустойчивость к изменениям в данных. В целом, деревья решений являются эффективным инструментом машинного обучения, который может быть использован для решения широкого спектра задач.

Ансамблевые методы

Ансамблевые методы в машинном обучении представляют собой подход, при котором несколько моделей комбинируются для достижения лучшей точности и стабильности предсказаний. Вместо использования одной модели, ансамблевые методы сочетают множество слабых моделей, чтобы получить более сильную и устойчивую модель.

Основная идея ансамблевых методов базируется на концепции «мудрости толпы». По аналогии с тем, как множество людей может дать мудрый ответ на сложный вопрос, ансамбль моделей может принести более точный ответ, чем отдельная модель.

Преимущества ансамблевых методов:

• Улучшенная точность: ансамблевые методы способны дать более точные предсказания, чем отдельные модели;
• Устойчивость к переобучению: комбинирование нескольких моделей помогает уменьшить вероятность переобучения и повысить обобщающую способность;
• Универсальность: ансамблевые методы применимы к различным типам задач машинного обучения, включая классификацию, регрессию и кластеризацию;
• Возможность использования разных методов: в ансамблевых методах можно комбинировать разные модели, например, деревья решений, нейронные сети или алгоритмы бустинга, чтобы получить наилучший результат.

Типы ансамблевых методов:

Существует несколько типов ансамблевых методов, которые отличаются способом комбинирования моделей и данных:

Каждый из этих типов имеет свои преимущества и может быть эффективен в различных сценариях. Выбор конкретного типа ансамблевого метода зависит от задачи, доступных данных и ограничений.

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой и применением алгоритмов и методов для анализа, обработки и интерпретации изображений и видео.

Основная цель компьютерного зрения заключается в создании систем, способных воспринимать и понимать содержание изображений, а также анализировать их с точки зрения формы, структуры, цвета и других характеристик.

Применение компьютерного зрения

Компьютерное зрение имеет широкий спектр применений в различных отраслях и областях, включая:

• Робототехнику: компьютерное зрение позволяет роботам распознавать и взаимодействовать с окружающей средой;
• Медицину: системы компьютерного зрения помогают в диагностике и анализе медицинских изображений, таких как рентгенограммы или снимки с МРТ;
• Автоматизацию: компьютерное зрение используется для контроля качества продукции на производстве, определения дефектов на поверхности и т.д.;
• Безопасность: системы видеонаблюдения на основе компьютерного зрения помогают распознавать и анализировать объекты и ситуации;
• Распознавание лиц: в системах безопасности, идентификации и анализе поведения людей;
• Автомобильную промышленность: компьютерное зрение необходимо для систем автоматического распознавания объектов на дороге и управления автомобилем;
• Интернет: системы компьютерного зрения используются для обработки и анализа изображений в социальных сетях, поиске по картинке и т.д.

Методы компьютерного зрения

В области компьютерного зрения существует множество методов и алгоритмов. Некоторые из них включают в себя:

• Сегментация изображений: разделение изображения на отдельные части или объекты;
• Извлечение признаков: выделение характеристик и особенностей изображения для дальнейшей обработки;
• Классификация и распознавание: определение объектов и их классов на изображении;
• Сопоставление шаблонов: поиск и сравнение изображения с заданными шаблонами;
• Реконструкция 3D-моделей: воссоздание трехмерных моделей по изображениям;
• Отслеживание движения: анализ и отслеживание движущихся объектов на видео;
• Распознавание и анализ текста: извлечение и анализ текстовой информации на изображении.

Каждый метод имеет свои преимущества и ограничения, и выбор подходящего метода зависит от конкретной задачи и условий применения.

#29. Метрические методы классификации. Метод k ближайших соседей | Машинное обучение

Естественный язык

Естественный язык — это форма коммуникации, которую используют люди для общения друг с другом. Это язык, который они говорят на повседневной основе, включая разговоры, письма и тексты. Естественный язык имеет свои особенности, которые необходимо учитывать при работе с ним в рамках машинного обучения.

В контексте машинного обучения, естественный язык является предметом исследования и разработки. Цель состоит в том, чтобы научить компьютеры понимать и генерировать тексты на естественных языках. Это может понадобиться для таких задач, как автоматический перевод, суммирование текстов, ответы на вопросы и многое другое.

Методы обработки естественного языка

Для работы с естественным языком в машинном обучении существуют различные методы. Некоторые из них включают:

• Токенизация: процесс разбивки текста на отдельные слова или токены. Это позволяет компьютеру анализировать и понимать отдельные слова в контексте.
• Стемминг: процесс сведения разных форм слова к одной основе. Например, слова «бегущий» и «бежать» будут приведены к одной форме «беж». Это позволяет упростить анализ текста.
• Лемматизация: процесс приведения слова к его нормальной форме. Например, слова «лето» и «летающий» будут приведены к форме «лето».
• Выделение ключевых слов: процесс определения наиболее важных слов или фраз в тексте. Это может помочь в суммировании текста или определении его темы.
• Анализ синтаксиса: процесс разбора предложения на составные его элементы, такие как подлежащее, сказуемое и т.д. Это позволяет понимать структуру предложения и его значимость.
• Классификация текстов: процесс определения категории или класса, к которому принадлежит текст. Например, определение, является ли письмо спамом или нет.

Это только некоторые из методов обработки естественного языка, которые находят применение в машинном обучении. С их помощью компьютеры могут анализировать, понимать и генерировать тексты на естественных языках в зависимости от поставленных задач.