Алгоритм – 1. В Машинное обучении это базис Модели (Model), такой набор функций, переменных и прочих объектов, который позволяет принять Предикторы (Predictor Variable), чтобы спрогнозировать с их помощью Целевую переменную (Target Variable). 2. В программировании это последовательность команд, предназначенная программе, в результате исполнения которой последняя решает определенную задачу.
Алгоритмы ML принято разделять на три основные группы:
Контролируемое обучение
Контролируемое обучение (Supervised Learning) требует переменных-предикторов и предсказываемого Признака (Feature). Используя такие размеченные данные, мы генерируем аппроксимирующую функцию, то есть такую, что находит паттерны и тем самым позволяет предсказать значение выходной переменной на неизведанных данных в дальнейшем.
Обучение без учителя
Неконтролируемое обучение (Unsupervised Learning) подразумевает, что данные не размечены, то есть Целевую переменную не выделили. В таком случае задачей алгоритма становится, например, кластеризация Наблюдений (Observation) в значимые группы.
Обучение с частичным привлечением учителя
Полуавтоматическое обучение (Semi-Supervised Learning) отличается от контролируемого, где используются только размеченные данные. Популярный подход здесь – это создание Графа (Graph), который группирует наблюдения в Тренировочных данных (Train Data) и присваивает соответствующие Ярлыки (Label) тем из них, что находятся поблизости.
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) подразумевает, что модель погружается в обучающую среду, где методом проб и ошибок обучается предсказывать значение выходной переменной. Такие алгоритмы активно используют свой прошлый опыт, чтобы увеличить собственную эффективность.
Распространенные алгоритмы ML
Список существующих алгоритмов не ограничивается 11, но эти используют чаще всего:
Фото: @stephenmont
Автор оригинальной статьи: Sunil Ray
Понравилась статья? Поддержите нас, поделившись статьей в социальных сетях и подписавшись на канал. И попробуйте курс «Введение в Машинное обучение» на Udemy.
