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

Диагностика регрессионных моделей

Диагностика регрессионных моделей - этап регрессионного анализа, имеющий целью проверить адекватность и оценить качество обученной регрессионной модели

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

Непараметрическая регрессия и LOESS

Непараметрический регрессионный анализ – вид регрессионного анализа, не использующий предположений о виде моделируемой функции регрессии, при этом структура регрессионной модели обучается непосредственно по данным. Непараметрические регрессионные модели основаны на применении ядерных функций и включают различные методы сглаживания данных

Деревья решений и обучение ансамблей

Деревья решений – непараметрические модели машинного обучения, используемые в задачах регрессии и классификации. Дерево решений представляет собой совокупность обучаемых иерархически организованных правил, в соответствии с которыми происходит вычисление прогнозного значения моделируемой величины или отнесение объекта к одному из классов

Экзамен