Машинное обучение



Введение

Машинное обучение (machine learning) - подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения моделей и алгоритмов, способных обучаться. Машинное обучение включает множество парадигм обучения, среди которых обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением, глубокое обучение и многие другие



Обучение с учителем

Обучение с учителем (supervised learning) - один из способов машинного обучения, при котором модель обучается на данных типа "вход-выход". От модели требуется восстановить это отображение. Обучение с учителем используется для решения задач классификации, регрессии, прогнозирования и пр.



Регрессия

Регрессия (regression) - один из классов задач машинного обучения с учителем, в котором откликом модели является действительное число или числовой вектор



Бинарная классификация

В задачах классификации (classification) каждому обучающему примеру сопоставлена метка класса. Если число классов равно двум, то классификация называется бинарной. Требуется построить алгоритм, способный классифицировать (относить к одному из классов) произвольный объект из исходного множества



Многоклассовая классификация

Если в задаче классификации число классов больше двух, то классификация называется многоклассовой. Требуется построить алгоритм, способный классифицировать произвольный объект из исходного множества



Байесовская классификация

Байесовский подход к классификации основан на вычислении плотностей распределений вероятностей данных каждого класса и последующем применении теоремы Байеса. Вычисление плотностей может проводиться как при предположениях о вероятностной модели данных, так и оцениваться по обучающей выборке



Непараметрическое оценивание плотности распределения

Непараметрическое оценивание плотности распределения основано на применении ядерных функций (парзеновских окон). В окрестности каждой точки формируется локальное парзеновское окно, а итоговая плотность получается путём агрегирования локальных оценок



Логистическая регрессия

Логистическая регрессия - класс моделей, используемых для классификации данных. В отличие от байесовского подхода, логистическая регрессия не требует предположений о вероятностной модели данных, в то же время, как и байесовские классификаторы, позволяет оценить вероятности принадлежности классам


Лекции
Методы машинного обучения. Обзор
Обучение с учителем: основные принципы, регрессия
Обучение с учителем: классификация
Байесовская классификация
Логистическая регрессия

Preparing Figures for Scientific Presentations and Papers

Контроль знаний

Экзамен

Экзамен

(Для зарегистрированных пользователей)