Сегодня машинное обучение (machine learning) – это одна из самых динамично развивающихся областей в науке о данных. В машинном обучении применяются три основных метода: машинное обучение с учителем, без учителя и с подкреплением. Рассмотрим каждый из этих методов подробнее и узнаем, когда лучше использовать каждый из них.
Машинное обучение с учителем (supervised learning) – это метод машинного обучения, при котором алгоритм обрабатывает размеченные данные (данные, для которых известен правильный ответ), чтобы выявить паттерны и создать математическую модель, которая может использоваться для предсказания ответа на новых входных данных. Некоторые из наиболее распространенных алгоритмов машинного обучения с учителем включают в себя линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья принятия решений и метод опорных векторов.
Машинное обучение с учителем широко применяется в различных областях, таких как анализ данных, распознавание образов, классификация текстов и медицинский диагноз. Одно из наиболее распространенных применений машинного обучения с учителем – это предсказание цены на недвижимость на основе данных о продажах за прошлый год.
Машинное обучение без учителя (unsupervised learning) – это метод машинного обучения, при котором алгоритм обрабатывает неразмеченные данные (данные, для которых не известны правильные ответы), чтобы выявить внутренние зависимости и создать кластеры или группы входных данных. Некоторые из наиболее распространенных алгоритмов машинного обучения без учителя включают в себя методы кластеризации, такие как k-средних и DBSCAN, а также методы понижения размерности, такие как PCA и t-SNE.
Машинное обучение без учителя используется в таких областях, как маркетинговые исследования, диагностика заболеваний, распознавание образов и многих других. Одно из наиболее распространенных применений машинного обучения без учителя – это кластеризация покупателей в интернет магазине на основе их покупок и поведения на сайте.
Машинное обучение с подкреплением (reinforcement learning) – это метод машинного обучения, при котором алгоритм обучается на основе обратной связи, которую он получает, взаимодействуя с некоторой средой и осуществляя некоторые действия. Результатом взаимодействия является выдача награды или штрафа, что позволяет алгоритму узнавать, какие действия приводят к положительным результатам, а какие – нет. Некоторые из наиболее распространенных алгоритмов машинного обучения с подкреплением включают в себя Q-обучение, SARSA и модификацию SARSA – Deep Q-Network.
Машинное обучение с подкреплением используется в различных областях, включая управление человеко-машинными системами, автономную навигацию и игры. Одно из наиболее известных применений машинного обучения с подкреплением – это AlphaGo – программа, которая победила чемпиона мира по игре в го.
Когда лучше использовать тот или иной метод? Машинное обучение с учителем применяют, когда есть явная цель и достаточно данных для обучения. Машинное обучение без учителя используют, когда данные не имеют явной структуры и новая задача ориентирована на эксплоративный анализ данных. Машинное обучение с подкреплением применяется, когда существует необходимость в принятии решений на основе последствий действий на определенной среде. Все виды машинного обучения вы можете освоить на программе "Аналитика данных" в Академии прикладной информатики, где опытные преподаватели помогут вам освоить ключевые навыки аналитика.
Выбор метода машинного обучения зависит от конкретной задачи и имеющихся данных. Хотя каждый из этих методов имеет свои преимущества, часто можно производить сравнительный анализ, чтобы выяснить, какой метод лучше всего подходит для конкретной задачи.