Как называется две категории классического машинного обучения

В машинном обучении выделяют две категории: обучение по прецедентам, также называемое индуктивным обучением, и дедуктивное обучение. Обучение по прецедентам основано на выявлении эмпирических закономерностей в данных, а дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний экспертов и перенос их в компьютер в виде баз знаний.

1. Разновидности машинного обучения
2. Особенности классического машинного обучения
3. Основные типы машинного обучения
4. Популярные алгоритмы машинного обучения
5. Советы по выбору алгоритмов машинного обучения
6. Заключение

Разновидности машинного обучения

Существует несколько типов алгоритмов машинного обучения, включая следующие:

• Машинное обучение с учителем, где модель обучается на маркированных данных (например, классификация изображений по категориям);
• Машинное обучение без учителя, где модель должна сама находить закономерности в данных (например, кластеризация);
• Машинное обучение с частичным привлечением учителя, где модель уже обучена частичным образом, а затем уточняет предсказания при новых данных;
• Машинное обучение с подкреплением, где модель обучается на примерах, где действия оцениваются по вознаграждению, которое может быть либо положительным, либо отрицательным.

Особенности классического машинного обучения

Классическое машинное обучение — это набор техник и методов для анализа данных, которые позволяют обучать аналитические системы путем решения типовых задач без использования программирования. Обучение классического машинного обучения, как правило, требует большого количества данных, чтобы модель могла сделать корректные выводы.

Основные типы машинного обучения

Машинное обучение разделяется на три категории: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Обучение с учителем используется для задач классификации и регрессии. Например, модель может обучаться классифицировать изображения на категории (кошки, собаки, автомобили и т.д.) или предсказывать цену на недвижимость. Обучение без учителя используется для задач кластеризации и сокращения размерности данных. Обучение с подкреплением используется для создания моделей, которые могут обучаться на базе принципа попыток и ошибок.

Популярные алгоритмы машинного обучения

Существует огромное количество алгоритмов машинного обучения, каждый из которых характеризуется своими особенностями и сферами применения. Некоторые из самых популярных алгоритмов машинного обучения включают в себя логистическую регрессию, метод k-средних, метод опорных векторов, байесовский классификатор, нейронные сети и сверточные нейронные сети.

Советы по выбору алгоритмов машинного обучения

При выборе алгоритма машинного обучения необходимо учитывать характеристики данных, с которыми он будет использоваться. Например, для задач классификации с маркированными данными можно использовать метод опорных векторов или логистическую регрессию, а для задач кластеризации — метод k-средних. Кроме того, необходимо учитывать размер данных, на которых будет обучаться модель, и ее способность к кросс-валидации.

Заключение

Машинное обучение — это самая широкая область в число парадигм и методологий искусственного интеллекта. Наиболее распространенным подходом является классическое машинное обучение, основным преимуществом которого является его способность к решению типовых задач без использования программирования. При выборе алгоритма машинного обучения необходимо учитывать характеристики конкретных данных, на которых будет обучаться модель.