Машинное обучение: с учителем и без учителя

Машинное обучение: с учителем и без учителя

Машинное обучение делится на два основных типа: с учителем и без учителя. Давайте рассмотрим их отличия, сравним алгоритмы и рассмотрим примеры кода для лучшего понимания. 🤖

Машинное обучение с учителем

Машинное обучение с учителем используется для обучения моделей на размеченных данных. Это означает, что для каждого входного образца имеется соответствующий выходной результат. Алгоритмы машинного обучения с учителем включают в себя методы регрессии и классификации. Примеры таких алгоритмов включают линейную регрессию, метод опорных векторов (SVM), случайный лес и нейронные сети.

Машинное обучение без учителя

Машинное обучение без учителя используется для обучения моделей на неразмеченных данных. В этом случае алгоритмы пытаются найти скрытые закономерности или структуры в данных. Примеры алгоритмов машинного обучения без учителя включают кластеризацию, снижение размерности и правила ассоциации. Примеры таких алгоритмов включают метод k-средних, метод главных компонент (PCA) и алгоритм ассоциативных правил (Apriori).

Сравнение алгоритмов

Машинное обучение с учителем обычно используется для задач прогнозирования и классификации, когда у нас есть размеченные данные. Машинное обучение без учителя, с другой стороны, часто применяется для извлечения информации из неразмеченных данных и выявления скрытых паттернов.

Примеры кода

# Пример кода для обучения модели линейной регрессии
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Пример кода для кластеризации методом k-средних
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

Создана 14.11.2023