В обширной области машинного обучения обучение с учителем является одним из наиболее фундаментальных и широко используемых методов. Он формирует основу для многих практических приложений и дает ценную информацию для понимания самой концепции машинного обучения. В этой статье мы углубимся в мир обучения с учителем, изучим его принципы, алгоритмы и примеры из реальной жизни, чтобы получить полное представление об этой важной отрасли машинного обучения.
Что такое контролируемое обучение?
Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором алгоритм учится на помеченных обучающих данных, чтобы делать прогнозы или решения. В этой парадигме каждый пример обучения состоит из входных данных и соответствующих им правильных выходных данных, или, другими словами, «учитель» предоставляет алгоритму правильные ответы во время обучения. Основная цель обучения с учителем — изучить функцию отображения, которая может точно предсказывать выходные данные для новых, невидимых данных.
Компоненты контролируемого обучения
Чтобы лучше понять контролируемое обучение, давайте разберем его ключевые компоненты:
1. Входные данные (функции): это переменные или атрибуты, описывающие характеристики данных. Функции могут быть простыми, например числовые значения, или сложными, например изображения, текст или аудио.
2. Выходные данные (метки): Выходные данные представляют собой желаемый прогноз или классификацию для данного входного сигнала. Оно служит целью или основной истиной, которую стремится изучить модель.
3. Обучающие данные: Набор обучающих данных состоит из пар входных данных и соответствующих им выходных меток. Этот набор данных используется для обучения модели машинного обучения.
4. Модель: Модель – это алгоритм или математическая функция, которая сопоставляет входные данные с выходными прогнозами. На основе обучающих данных он учится делать прогнозы на основе новых, ранее неизвестных данных.
5. Функция потерь: Функция потерь определяет, насколько хорошо прогнозы модели соответствуют фактическим выходным меткам. Цель во время тренировки — минимизировать эту потерю.
6. Алгоритм оптимизации: Алгоритм оптимизации корректирует параметры модели, чтобы минимизировать потери…
