Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python. Тимур Казанцев

они оба являются видами машинного обучения.

      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 (https://gist.github.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7) 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