Машинное обучение использует наборы данных (примеров), которые состоят из «входных» данных и связанных с ними «выходных» данных (иногда называемых «метками» или «ответами»). Модель обучается устанавливать взаимосвязи между этими входными и выходными данными.

2. Обобщение знания из примеров и решение задачи: Это способность модели использовать обучение на основе примеров для предсказания ответов на новые, ранее не виденные данные. Цель обучения модели – не просто «запомнить» примеры из обучающего набора данных, но и «обобщить» эти примеры на новые ситуации – то есть попытаться применить это знание на новых примерах.

3. Оптимизация и улучшение модели: Обучение модели обычно включает в себя процесс оптимизации, где с каждым циклом алгоритм постепенно улучшает свою производительность, минимизируя разницу между предсказанными и действительными ответами (то есть минимизирует ошибку своего предсказания).

4. Итоговое тестирование и оценка модели: Модель обучается на основе обучающих данных и затем тестируется на отдельном тестовом наборе данных для проверки ее способности обобщения и предсказания правильных ответов.

В зависимости от того, как именнообрабатываются данные и решается поставленная задача – Модель машинного обучения может быть отнесена к одному из Типов (видов) Машинного обучения:

– Supervised Learning («обучение с учителем»)

– Unsupervised Learning («обучение без учителя»)

– Semi-supervised Learning («обучение с частичным привлечением учителя»)

– Self-supervised Learning («самостоятельное/автоматическое обучение»)

– Reinforcement Learning («обучение с подкреплением»)

В зависимости от того, какая именно решается поставленная задача —можно выделить один из Типов (видов) задач Машинного обучения:

– Классификация объектов

– Кластеризация объектов

– Регрессия (предсказание непрерывного знания)

– Генерация (создание новых объектов)

и другие.

3. Расскажи мне подробнее про основные шаги и процессы в Машинном Обучении – про работу с данными, выделение признаков, алгоритмы?

Работа с машинным обучением обычно включает в себя следующие основные шаги:

1. Постановка задачи: Перед началом проекта машинного обучения важно изучить предметную область и понять задачу и бизнес-цели, точно определить, какая проблема или задача будет решаться с помощью машинного обучения, а также определить метрики качества, которые будут служить ориентирами успеха.

2. Сбор данных: В первую очередь, вам нужен большой набор данных, на котором вы будете обучать свою модель. Этот набор данных может быть собран из различных источников, таких как файлы, базы данных, логи с действиями пользователей, интернет и так далее.

3. Предварительная обработка данных: Этот этап включает в себя очистку данных (удаление ошибок, сильных отклонений, пропущенных значений), преобразование данных (например, преобразование текста в числовые значения или приведение разнородных данных к единому формату) и нормализацию данных (например, масштабирование значений на определенный диапазон).

4. Выделение признаков: Признаки – это характеристики или атрибуты, которые машина использует для обучения. Например, если вы создаете модель для классификации изображений кошек и собак, признаками могут быть размеры животных, цвета, текстуры и формы, присутствующие на изображении. Этап выделения признаков включает в себя выбор и создание эффективных признаков, которые помогут модели делать более точные прогнозы.

5. Выбор модели: В зависимости от типа проблемы и задачи (регрессия, классификация, кластеризация и т.д.) и специфики данных, вы выбираете тип (вид) Машинного обучения (Supervised, Unsupervised, Semi-supervised, Self-supervised или Reinforcement Learning) и конкретную подходящую Модель машинного обучения этого вида.