Добрый день, дорогие друзья!
Добро пожаловать на ознакомительный курс по машинному обучению! Если вам давно интересна эта область, и вы не знали с чего начать - эти мини-статьи подготовлены специально для Вас!
В данном микро-курсе мы пройдём основы классического машинного обучения.
Это первый мини-урок. Мы познакомимся с базовыми понятиями:
- Пространство объектов
- Задача классификации в машинном обучении
Приступим!
1. Задача классификации
Задача классификации максимально приближена к реальности. Представьте себе тарелку с фруктами. Вам же не составит труда отличить апельсин от банана? Но как именно Вы поняли, что есть что? Очевидно, по набору характерных признаков:
Банан - сладкий, жёлтый,
Апельсин - с кислинкой и оранжевый
Задача классификации в машинном обучении в этом и состоит. Давайте разложим всё по полочкам:
- Тарелка с фруктами в данном примере - это пространство объектов.
- Каждый фрукт - это объект определённого класса (банан, апельсин, яблоко). Несколько яблок разных сортов - это различные объекты одного класса ("Яблоко")
- У каждого фрукта-объекта есть набор характерных признаков (цвет, вкус, размер, сорт, и т.п.)
- Каждому фрукту-объекту сопоставлен правильный ответ - ответ на вопрос "Что это за фрукт?"
Теперь, используя эти понятия, объясним задачу классификации:
Рассмотрим пространство объектов и пространство правильных ответов. Необходимо настроить алгоритм машинного обучения. Алгоритм берёт на вход некоторый набор признаков (жёлтый, сладкий) и выдаёт ответ - "это банан". Главная задача - настроить алгоритм так, чтобы количество ошибок было минимально.
Друзья, я хочу сделать материал максимально увлекательным! Поэтому, нас первый мини-урок окончен, чтоб не перегрузиться! Далее по плану у нас:
- Виды классификации
(бинарная, многоклассовая) - Признаки объектов
(бинарный, категориальный, порядковый, количественный) - Матрица объект-признак
Подписывайтесь на канал! Рад буду услышать ваши рекомендации!
С уважением, Dr. Machine Learning
