Классическое машинное обучение

Добро пожаловать на 6-й урок по концепциям искусственного интеллекта (КОМП5511). Этот модуль выступает в качестве моста между теоретическими основами и практическими алгоритмическими реализациями. Хотя современный ИИ часто делает акцент на глубоком обучении, Классическое машинное обучение остается фундаментом анализа данных. Эти алгоритмы обеспечивают высокую интерпретируемость и вычислительную эффективность, что делает их предпочтительным выбором для структурированных данных и стандартов промышленного анализа.

1. Обучение с учителем

Этот подход включает обучение модели на наборе данных с метками, где алгоритм учится определять связь между входными признаками и конкретным целевым результатом. Это позволяет модели предсказывать результатыточно предсказывать результаты для новых, ранее не виденных данных.

Деревья решений: Модели, которые разбивают данные на ветви для достижения классификации или числового решения.
Машины опорных векторов (SVM): Алгоритмы, которые находят оптимальную гиперплоскость для максимизации разрыва между различными классами данных.

2. Обучение без учителя

Эти алгоритмы анализируют данные без меток чтобы обнаружить скрытые закономерности, структуры или группировки без каких-либо заранее заданных указаний о том, какой должен быть выход. Ключевые методы включают:

Кластеризация К-средних: Группировка точек данных в К-различных групп на основе сходства признаков.
Основной компонентный анализ (PCA): Метод снижения размерностииспользуемый для упрощения сложных данных при сохранении их основной дисперсии.

Интерпретируемость против сложности

Значительным преимуществом классического машинного обучения является его прозрачность. В отличие от «черного ящика» моделей глубокого обучения, такие алгоритмы, как деревья решений, позволяют людям прослеживать точную логику прогнозирования, что критически важно для ответственных областей, таких как медицина или финансы.

Рабочий процесс реализации Scikit-learn