Классическое машинное обучение

Добро пожаловать на 6-й урок Концепций Искусственного Интеллекта (COMP5511). Этот сеанс служит мостом от теоретических основ к практическим, алгоритмическим реализациям. В то время как современный ИИ часто делает акцент на глубоком обучении, Классическое машинное обучение остается основой аналитики данных. Эти алгоритмы предлагают высокую интерпретируемость и вычислительную эффективность, что делает их предпочтительным выбором для структурированных данных и отраслевых стандартов аналитики.

1. Обучение с учителем

Эта парадигма включает обучение модели на размеченном наборе данных, где алгоритм изучает связь между входными признаками и конкретным целевым выходом. Это позволяет модели предсказывать результаты для новых, ранее не виденных данных с высокой точностью.

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

2. Обучение без учителя

Эти алгоритмы анализируют неразмеченные данные для обнаружения скрытых закономерностей, структур или группировок без какого-либо предварительного указания на то, каким должен быть результат. Основные методы включают:

Кластеризация K-средних: Группировка точек данных в K-различимых кластеров на основе сходства признаков.
Метод главных компонент (PCA): снижения размерности техника, используемая для упрощения сложных данных при сохранении их существенной дисперсии.

Интерпретируемость против сложности

Значительным преимуществом классического машинного обучения является его прозрачность. В отличие от моделей глубокого обучения "черного ящика", алгоритмы, такие как деревья решений, позволяют людям отслеживать точную логику, стоящую за предсказанием, что жизненно важно для таких ответственных областей, как медицина или финансы.

Рабочий процесс реализации в Scikit-learn