МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ С УЧИТЕЛЕМ

​MACHINE LEARNING WITH A TEACHER

Sergey Plotnikov

master's student, Department of Theoretical Physics and Computer Technologies, Kuban State University,

Russia, Krasnodar

Alexander Karagishiev

master's student, Department of Theoretical Physics and Computer Technologies, Kuban State University,

Russia, Krasnodar

Nikolay Slesarev

master's student, Department of Theoretical Physics and Computer Technologies, Kuban State University,

Russia, Krasnodar

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассматривается обучение с учителем в контексте машинного обучения, представляющее собой процесс создания моделей на основе размеченных данных. Описываются основные алгоритмы, процесс обучения, а также преимущества и недостатки данного подхода. Приведены примеры практического применения обучения с учителем.

ABSTRACT

This article explores supervised learning in the context of machine learning, which is the process of creating models based on labeled data. The main algorithms, the learning process, as well as the advantages and disadvantages of this approach are described. Practical examples of supervised learning applications are provided.

Ключевые слова: алгоритм, модель, классификация, регрессия, обучение.

Keywords: algorithm, model, classification, regression, learning.

В настоящее время проблема создания и понимания моделей машинного обучения является одной из важных задач в области информационных технологий. Одним из наиболее эффективных методов является обучение с учителем, которое позволяет строить точные предсказательные модели на основе размеченных данных. Основываясь на этой методике, можно решать широкий спектр задач, от классификации изображений до прогнозирования цен.

Обучающая выборка (Training Set)

Обучающая выборка представляет собой набор данных, где каждый элемент содержит входные величины (признаки) и соответствующие выходные метки (целевые значения). Обучение модели происходит на основе этих данных, что позволяет ей научиться делать точные предсказания.

Модель (Model)

Модель в машинном обучении представляет собой математическое или статистическое представление зависимости между входными величинами и выходными метками. Примеры моделей включают линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений и нейронные сети.

Функция потерь (Loss Function)

Функция потерь измеряет, насколько предсказания модели отклоняются от реальных значений. Цель обучения — минимизировать значение этой функции. Например, среднеквадратичная ошибка (MSE) часто используется для задач регрессии, а кросс-энтропия — для задач классификации.

Процесс обучения (Training Process)

Процесс обучения заключается в настройке параметров модели (весов) таким образом, чтобы минимизировать функцию потерь. Это достигается с помощью методов оптимизации, таких как градиентный спуск.

Пример обучения с учителем

Рассмотрим задачу классификации изображений. Данные: имеется набор изображений, каждое из которых размечено как "кот" или "собака". Входными данными являются пиксели изображений, а выходными метками — классы (0 для кошек и 1 для собак).

Обучение модели

1. Подготовка данных: Данные разделяются на обучающую и тестовую выборки.

2. Выбор модели: Например, простая нейронная сеть.

3. Определение функции потерь: В данном случае используется кросс-энтропийная функция потерь.

4. Обучение: Модель обучается на обучающей выборке, минимизируя функцию потерь с помощью градиентного спуска.

Преимущества и недостатки обучения с учителем:

Преимущества:

- Высокая точность: Модели, обученные с учителем, обычно дают высокую точность предсказаний.

- Прозрачность: Легко интерпретировать влияние различных признаков на предсказания.

Недостатки:

- Необходимость размеченных данных: Сбор и разметка данных могут быть дорогостоящими.

- Низкая гибкость: Модель может потребовать переобучения при изменении данных или появлении новых классов.

Примеры применения:

1. Распознавание образов: Применяется в системах распознавания лиц и объектов.

2. Обработка естественного языка (NLP): Используется для анализа текста, чат-ботов, автоматического перевода.

3. Рекомендательные системы: Онлайн-магазины и стриминговые сервисы используют для персонализированных рекомендаций.

4. Медицинская диагностика: Помогает в диагностике заболеваний на основе медицинских изображений и данных пациентов.

5. Финансовые рынки: Прогнозирование цен акций и автоматическая торговля.

Математические основы обучения с учителем

Линейная регрессия

Линейная регрессия является одним из простейших и наиболее используемых методов регрессии в обучении с учителем. Она моделирует зависимость выходной переменной \( y \) от одной или нескольких входных переменных \( X \) с использованием линейной функции. Модель можно представить уравнением:

где  — коэффициенты модели, а — ошибка модели.

Логистическая регрессия используется для задач бинарной классификации и предсказывает вероятность принадлежности наблюдения к одному из двух классов. Модель представляется как:

​где  — вероятность того, что целевая переменная \( Y \) примет значение 1.

Деревья решений

Деревья решений разбивают пространство признаков на области, в которых осуществляется предсказание целевой переменной. Каждое разбиение представляет собой вопрос на основе одного из признаков, а ветви дерева представляют возможные ответы. Конечные листья дерева представляют собой предсказанные значения.

Современные методы и перспективы

В последние годы обучение с учителем значительно эволюционировало благодаря развитию глубокого обучения и методов ансамблей. Глубокие нейронные сети и методы ансамблей, такие как случайный лес (Random Forest) и градиентный бустинг (Gradient Boosting), позволяют достигать высокой точности предсказаний в сложных задачах.

Глубокие нейронные сети

Глубокие нейронные сети (Deep Neural Networks) состоят из множества скрытых слоев, каждый из которых обрабатывает входные данные и передает информацию следующему слою. Эти сети особенно эффективны в задачах распознавания образов, обработки речи и текста.

Методы ансамблей

Методы ансамблей комбинируют предсказания нескольких моделей для улучшения точности и устойчивости. Примером таких методов являются случайные леса, которые используют множество деревьев решений, и градиентный бустинг, который строит последовательность моделей, каждая из которых исправляет ошибки предыдущей.

Таким образом обучение с учителем является основополагающим методом в машинном обучении, позволяющим создавать эффективные предсказательные модели. Понимание этого метода открывает возможности для решения широкого круга задач, от классификации и регрессии до сложных систем анализа данных.

Список литературы:

1. Боровиков В.П. Популярное введение в современный анализ данных и машинное обучение на Statistica / В.П. Боровиков. – Москва : Популярное введение в современный анализ данных и машинное обучение на Statistica В.П. Боровиков, 2018. – 288 с.
2. Бринк Х., Машинное обучение / Х., Бринк, Д., Ричардс, М., Феверолф. – Санкт-Петербург : Питер, 2017. – 338 с.
3. Бурков А. Машинное обучение без лишних слов / А. Бурков. – Санкт-Петербург : Питер, 2020. – 192 с.