Машинное обучение часто воспринимают как что-то сложное и «только для специалистов». Но если убрать шум, остаётся очень простая структура: разные задачи требуют разных подходов. И прежде чем запускать модель, важно понять, что именно вы хотите от неё получить.
Это похоже на разговор с умной системой: чем точнее вы формулируете задачу, тем точнее она работает. 🤝
Обучение с учителем: когда модель учится по примерам
Самый интуитивно понятный тип машинного обучения — это обучение с учителем. В этом случае все объекты обучающей выборки имеют разметку: для каждого примера заранее известно значение характеристики, которую нужно предсказать.
Так формируется «опыт», который затем используется для предсказаний.
Мы фактически «учим» модель, показывая ей множество примеров и правильных ответов. Это похоже на то, как учитель проверяет домашнее задание ученика, указывая на правильные и неправильные решения.
Классификация: определить категорию
Если задача сводится к тому, чтобы определить, к какой группе относится объект, — это классификация.
Например:
— на изображении кошкa или собака;
— отзыв о товаре положительный, нейтральный или отрицательный;
— письмо попадает в спам или не спам.
Здесь модель выбирает один вариант из ограниченного набора.
Классификация — одна из самых популярных задач машинного обучения. Она стоит за рекомендациями, фильтрацией контента, распознаванием изображений и даже анализом тональности текстов. 🐾
Регрессия: предсказать число
Когда нужно предсказать не категорию, а численное значение, речь идёт о регрессии.
Простой пример:
У нас есть квартира. Мы знаем её параметры — площадь, этаж, расположение.
И хотим предсказать цену.
Цена может принимать бесконечное множество значений, поэтому её нельзя «разложить по категориям». Модели регрессии помогают находить числовые закономерности — будь то прогноз стоимости, температуры, спроса или любого другого показателя. 📈
Обучение без учителя: поиск структуры в данных
Иногда у нас нет разметки. Никто заранее не указал, где правильные ответы.
И модель должна сама найти закономерности — как будто она исследует данные «на ощупь», пытаясь выделить в них паттерны.
Это обучение без учителя.
Кластеризация: разбить объекты на группы
Классический пример задачи без учителя — кластеризация.
Она нужна, когда необходимо разделить объекты на группы по их похожести.
Например:
У компании есть большой массив обращений клиентов. Перед сотрудником стоит задача распределить запросы по тематическим направлениям.
Алгоритм кластеризации автоматически группирует обращения по смыслу.
Дальше каждая группа отправляется в нужный отдел — и процесс становится быстрее и аккуратнее.
Другой пример: набор изображений без подписей.
На картинках — кошки и собаки, но мы не знаем, где кто.
Модель может разбить их на два кластера, ориентируясь только на визуальные особенности.
Почему важно правильно определить тип задачи
Перед запуском любой модели стоит задать простой вопрос:
Мы хотим что-то предсказать или найти в данных скрытую структуру?
Это определяет:
— нужна разметка или нет;
— какие методы подойдут;
— какой результат мы ожидаем;
— как готовить данные.
Верно определённый тип задачи — половина успеха. Это как выбрать правильную карту перед путешествием: путь становится понятнее, а цель — достижимее. ✨
Машинное обучение становится намного понятнее, когда разобрать его по кирпичикам.
Если вы только начинаете изучать тему или хотите глубже понять работу ИИ — попробуйте применить эти категории к своей задаче.