ML для новичков: Глоссарий, без которого ты не разберёшься - стр. 4

Применение K-средних в Python может выглядеть следующим образом:

from sklearn.cluster import KMeans

# Загрузка данных о покупках

data = pd.read_csv('customer_data.csv')

X = data[['num_purchases', 'avg_spend']]..# Количество покупок и средний чек

kmeans = KMeans(n_clusters=3)

kmeans.fit(X)

# Получение меток кластеров

labels = kmeans.labels_

data['cluster'] = labels

Обучение без учителя полезно в ситуациях, когда вы хотите выявить незаметные закономерности без предварительных допущений о взаимосвязях между данными. Однако для его оценки точность установить трудно, так как нет меток, с которыми можно сравнивать результаты.

Обучение с подкреплением

Этот тип машинного обучения, в отличие от предыдущих, базируется на системе вознаграждений и наказаний. Алгоритм обучается на основе взаимодействия с окружающей средой, где он получает положительные или отрицательные отклики в зависимости от своих действий.

Обучение с подкреплением используется в таких областях, как игры, робототехника и автономные системы. Например, рассмотрим использование обучения с подкреплением для обучения игре в шахматы. Алгоритм может исследовать различные стратегии, получая вознаграждение за выигранные партии и наказание за проигрыши.

Для простоты можно взять алгоритм Q-learning. Пример кода для реализации Q-learning может быть следующим:

import numpy as np

# Определение параметров

actions = ['left', 'right', 'up', 'down']

Q = np.zeros((state_space_size, len(actions)))

# Обучение агента

for episode in range(num_episodes):

....state = initial_state

....while not done:

........action = select_action(state, Q)

........new_state, reward = take_action(state, action)

........Q[state][action] = update_Q(Q[state][action], reward, new_state)

........state = new_state

Обучение с подкреплением – это мощный метод, особенно для динамических задач, но его реализация может быть более сложной и требовать больше вычислительных ресурсов.

Заключение

Выбор подходящего типа машинного обучения зависит от вашей задачи, имеющихся данных и ваших целей. Обучение с учителем отлично подходит для предсказательных задач, обучение без учителя подойдет для исследования данных и сегментации, а обучение с подкреплением – для сложных, многоступенчатых задач. Понимание этих основ поможет вам в дальнейшем освоении машинного обучения и в практике применения алгоритмов.

Классификация, регрессия и кластеризация – это ключевые типы задач в машинном обучении, которые требуют различных подходов и алгоритмов. Давайте подробно обсудим каждую из этих задач и узнаем, как они применяются на практике.

Классификация

Классификация используется, когда цель состоит в том, чтобы предсказать категорию для данного наблюдения. Эта задача включает в себя работу с размеченными данными, где каждому примеру соответствует класс. Наиболее распространённые алгоритмы классификации включают логистическую регрессию, деревья решений и нейронные сети.

Пример: Рассмотрим задачу классификации электронных писем. Мы можем обучить модель на наборе писем, где каждое письмо размечено как "спам" или "не спам". Алгоритмы классификации будут анализировать различные характеристики писем – такие как наличие определённых слов, длина текста и другие метрики – чтобы создать модель, которая сможет определить, к какому классу принадлежит новое письмо.