Найти в Дзене
Хочу стать ML - инженером!
39 подписчиков

Основные методы машинного обучения: краткий обзор и применение в работе ИИ

1 мин
Машинное обучение — это процесс, когда компьютеры учатся самостоятельно, без инструкций человека. Оно основано на анализе данных и использовании алгоритмов для выявления закономерностей и предсказания результатов. В этой статье мы рассмотрим основные методы машинного обучения, которые используются в повседневной жизни. 1. Классификация: * Байесовская классификация — метод, основанный на теореме Байеса, который использует вероятность для определения наиболее вероятного класса объекта. * Деревья решений — метод, который создаёт древовидную структуру для определения класса объекта на основе его характеристик. * Логистическая регрессия — метод, основанный на логистической функции, который используется для предсказания вероятности принадлежности объекта к определённому классу. 2. Регрессия: * Линейная регрессия — метод, который использует линейную функцию для предсказания значения зависимой переменной на основе независимых переменных. * Нелинейная регрессия — метод, который использует не

Машинное обучение — это процесс, когда компьютеры учатся самостоятельно, без инструкций человека. Оно основано на анализе данных и использовании алгоритмов для выявления закономерностей и предсказания результатов. В этой статье мы рассмотрим основные методы машинного обучения, которые используются в повседневной жизни.

1. Классификация:

* Байесовская классификация — метод, основанный на теореме Байеса, который использует вероятность для определения наиболее вероятного класса объекта.

* Деревья решений — метод, который создаёт древовидную структуру для определения класса объекта на основе его характеристик.

* Логистическая регрессия — метод, основанный на логистической функции, который используется для предсказания вероятности принадлежности объекта к определённому классу.

2. Регрессия:

* Линейная регрессия — метод, который использует линейную функцию для предсказания значения зависимой переменной на основе независимых переменных.

* Нелинейная регрессия — метод, который использует нелинейные функции для предсказания значения зависимой переменной.

3. Кластеризация:

* K-средних — метод, который разделяет данные на k кластеров, где каждый кластер имеет свой центр (среднее значение).

* DBSCAN — метод, который разделяет данные на кластеры на основе плотности точек.

4. Снижение размерности:

* PCA (метод главных компонент) — метод, который уменьшает размерность данных, сохраняя при этом наибольшую информацию.

* LDA (метод дискриминантного анализа) — метод, который разделяет данные на классы на основе их средних значений и ковариационных матриц.

5. Машинное обучение без учителя:

* Самоорганизующиеся карты признаков (SOM) — метод, который создаёт карту признаков, где каждый узел представляет собой объект, а расстояние между узлами отражает сходство между объектами.

Машинное обучение играет важную роль в повседневной жизни, помогая нам автоматизировать процессы, предсказывать результаты и улучшать качество услуг. Знание основных методов машинного обучения позволит вам лучше понимать работу алгоритмов и применять их в различных областях.