Искусственный интеллект. Машинное обучение. Джейд Картер

обычно представляет собой целевую переменную, которую модель должна научиться предсказывать для новых данных. В основе обучения с учителем лежит идея "учителя", который предоставляет модели правильные ответы, по которым модель может корректировать свое поведение.

      Примерами задач классификации, решаемых с помощью обучения с учителем, являются определение категории электронного письма (спам или не спам), классификация изображений (например, определение, содержит ли изображение кошку или собаку) и определение типа опухоли на медицинских изображениях.

      В случае регрессионных задач, также относящихся к обучению с учителем, модель обучается предсказывать непрерывную переменную на основе имеющихся данных. Например, модель может быть обучена предсказывать цену недвижимости на основе характеристик домов, таких как количество комнат, площадь и местоположение.

      Одним из ключевых преимуществ обучения с учителем является возможность получить точные предсказания для новых данных, если модель была правильно обучена на обучающем наборе данных. Однако важно обращать внимание на качество данных, правильное выбор признаков и модели, чтобы избежать переобучения или недообучения модели.

      Давайте рассмотрим пример задачи классификации с использованием обучения с учителем: определение спама в электронных письмах.

      Задача: Определить, является ли электронное письмо спамом или не спамом.

      Обучающие данные: У нас есть набор обучающих данных, который состоит из множества электронных писем, каждое из которых имеет метку о том, является ли оно спамом или не спамом.

      Признаки: Каждое письмо представлено набором признаков, таких как слова, фразы, частота встречаемости определенных слов или символов. Эти признаки могут быть представлены в виде векторов или числовых значений, например, с использованием метода "мешка слов" (bag of words).

      Модель: Для решения задачи классификации мы можем использовать алгоритм, такой как наивный байесовский классификатор или метод опорных векторов. В данном случае, давайте выберем наивный байесовский классификатор.

      Обучение модели: Мы обучаем наивный байесовский классификатор на обучающем наборе данных, подавая на вход признаки (тексты писем) и соответствующие метки (спам или не спам). Модель анализирует признаки и на основе обучающих данных учится определять, какие слова или фразы чаще встречаются в спамовых письмах, а какие – в нормальных.

      Тестирование модели: После обучения модели мы можем протестировать ее на отдельном тестовом наборе данных, который не использовался в процессе обучения. Мы подаем электронные письма из тестового набора на вход модели, и она предсказывает, является ли каждое письмо спамом или не спамом.

      Оценка модели: Мы оцениваем качество работы модели, сравнивая ее предсказания с известными правильными ответами из тестового набора данных. Мы можем использовать метрики, такие как точность (accuracy), полнота (recall), точность (precision) и F1-мера, чтобы оценить производительность модели.

      Применение