Навчання з учителем (Supervised Machine Learning) — це категорія машинного навчання, де модель навчається на мічених даних для прогнозування або класифікації. В навчанні з учителем ви надаєте машині мічені дані.
Наприклад, набір фотографій, мічених як «собака» або «кіт».
У цьому пості ми розглянемо деякі з найпоширеніших алгоритмів навчання з учителем та пояснимо, як вони працюють простими словами.
1. Метод найближчих сусідів (K-Nearest Neighbors, KNN)
KNN — це один з найпростіших і найбільш інтуїтивно зрозумілих алгоритмів навчання з учителем. Він працює, знаходячи «k» найближчих точок даних до заданої точки, а потім робить прогнози на основі більшості класу цих сусідів (для класифікації) або середнього значення (для регресії) цих сусідів.
Застосування : Класифікація (наприклад, класифікація електронної пошти як спам чи не спам), регресія (наприклад, прогнозування ціни на золото).
2. Наївний Байєс (Naive Bayes)
Наївний Байєс — це ймовірнісний алгоритм, заснований на теоремі Байєса. Він робить прогнози, обчислюючи ймовірність кожного класу на основі вхідних ознак, припускаючи, що ознаки є незалежними (отже, «наївні»). Добре працює з категоріальними даними.
Застосування : Класифікація текстів, наприклад, для виявлення спаму або аналізу настроїв.
3. Дерево рішень (Decision Tree)
Дерево рішень — це структура, подібна до діаграми, де кожен вузол представляє ознаку, а кожна гілка — це правило рішення. Воно розбиває дані на все менші підмножини, поки не прийме рішення. Дерева рішень легко інтерпретувати та візуалізувати.
Застосування : Класифікація та регресія (наприклад, прогнозування відтоку клієнтів).
4. Лінійна регресія (Linear Regression)
Лінійна регресія — це простий алгоритм для прогнозування неперервної змінної. Він припускає лінійний зв'язок між вхідними ознаками та цільовою змінною, де результат — це пряма лінія.
Застосування : Прогнозування цін на нерухомість або ціни на акції.
5. Логістична регресія (Logistic Regression)
Логістична регресія використовується для двокласових задач класифікації, де результат може бути або одним класом, або іншим (наприклад, так/ні або істинно/хибно). Вона використовує логістичну функцію для перетворення виходу в ймовірність між 0 та 1.
Застосування : Прогнозування того, чи купить клієнт продукт (так чи ні).
6. Машина опорних векторів (Support Vector Machine, SVM)
SVM — це потужний алгоритм, який намагається знайти найкращу межу (або «гіперплощину»), що розділяє точки даних різних класів. Його мета — максимізувати відстань між класами. SVM може працювати як для класифікації, так і для задач регресії.
Застосування : Розпізнавання зображень та класифікація текстів.
7. Випадковий ліс (Random Forest)
Випадковий ліс — це метод ансамблю, який комбінує кілька дерев рішень для покращення точності. Він будує ліс з дерев, де кожне дерево навчається на випадковій підмножині даних. Остаточний прогноз робиться шляхом усереднення прогнозів усіх дерев.
Застосування : Прогнозування поведінки клієнтів, виявлення шахрайства.
8. Адаптивне підсилення (AdaBoost)
AdaBoost — це ще одна техніка ансамблю, яка комбінує прогнози кількох слабких учнів (зазвичай дерев рішень) для створення більш потужної моделі. Вона працює, зосереджуючись на помилках попередніх учнів і надаючи їм більшу вагу.
Застосування : Виявлення облич та задачі класифікації.
9. Підсилення градієнта (Gradient Boosting)
Підсилення градієнта — це метод ансамблю, де дерева будуються послідовно, при цьому кожне нове дерево виправляє помилки попереднього. Він оптимізує модель шляхом мінімізації залишкових помилок.
Застосування : Прогнозування продажів, цін на акції та багато задач регресії.
10. Екстремальне підсилення градієнта (XGBoost)
XGBoost — це покращена версія підсилення градієнта. Він працює швидше та ефективніше, оскільки включає регуляризацію для запобігання перенавчанню, що робить його популярним вибором для участі в змаганнях з машинного навчання.
Висновок
Ці алгоритми є основою навчання з учителем і широко використовуються в реальних застосуваннях.
Вибір правильного алгоритму залежить від вашої задачі, характеру даних і наявних обчислювальних ресурсів.
Розуміючи, як працюють ці алгоритми, ви зможете краще вибрати підходящий для ваших проектів з машинного навчання.
Кожен алгоритм має свої переваги та недоліки, і важливо експериментувати з кількома алгоритмами, щоб визначити, який з них найкраще підходить для вашого конкретного завдання.
Перекладено з: Understanding Supervised Machine Learning Algorithms