Обучение с учителем — это тип алгоритма машинного обучения, в котором сопоставление ввода/вывода изучается из помеченного набора данных. Другими словами, алгоритм обучается на наборе данных, где каждый пример помечен правильным выходом, что позволяет ему изучить взаимосвязь между входными и выходными данными. Этот тип обучения обычно используется в различных приложениях, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и прогнозное моделирование.
Фундаментальный принцип обучения с учителем заключается в построении модели, которая может прогнозировать результаты для новых неизвестных входных данных с использованием размеченного набора данных. Для этого используется алгоритм, который изучает взаимосвязь между входными объектами и выходными метками. Чтобы узнать взаимосвязь между входом и выходом, алгоритму предоставляется набор обучающих данных, состоящий из пар вход/выход.
Сбор и маркировка данных — это первые шаги в процессе контролируемого обучения. Набор для обучения и набор для тестирования создаются из размеченных данных. Тестовый набор используется для оценки того, насколько хорошо модель работает с новыми данными, тогда как обучающий набор используется для обучения модели.
Следующим этапом является выбор подходящего алгоритма для изучения отображения ввода/вывода. Для обучения с учителем можно использовать несколько различных типов алгоритмов, таких как деревья решений, машины опорных векторов и нейронные сети. Выбор алгоритма будет зависеть от конкретной решаемой проблемы, поскольку каждый алгоритм имеет свои сильные и слабые стороны.
Процедура обучения начинается после выбора алгоритма. Обучающие данные предоставляются алгоритму, и он использует эту информацию, чтобы понять, как связаны входные и выходные данные. Это влечет за собой изменение параметров алгоритма для уменьшения несоответствия между прогнозируемым выходом и фактическим выходом. Оптимизация — это процесс изменения параметров, и в нем часто используется метод, называемый градиентным спуском.
Модель тестируется на тестовых данных после того, как она была обучена для оценки ее производительности. Точность, воспроизводимость, полнота и оценка F1 являются общими мерами, используемыми для оценки производительности модели. Эти меры показывают, насколько хорошо модель может прогнозировать правильный результат для новых, ненаблюдаемых входных данных.
По сравнению с другими формами машинного обучения контролируемое обучение имеет много преимуществ. Одно из его ключевых преимуществ заключается в том, что с его помощью можно решить множество задач, включая вопросы регрессии и классификации. Еще одним преимуществом является то, что его довольно просто понять и использовать, что делает его доступным для самых разных людей.
Тем не менее, контролируемое обучение имеет и определенные недостатки. Его требование к помеченным данным, сбор которых может быть дорогостоящим и трудоемким, является одним из его ограничений. Еще один недостаток заключается в том, что эффективность модели очень зависит от калибра и объема обучающих данных. Модель может работать неэффективно при дополнительных непредвиденных входных данных, если обучающие данные не являются точным представлением реального распределения данных.
В заключение, изучение сопоставлений ввода/вывода из размеченных данных с использованием обучения с учителем является сильной техникой. Существует множество различных алгоритмов, которые можно использовать для такого обучения, и они часто используются в различных приложениях. Хотя контролируемое обучение имеет существенные недостатки, его преимущества делают его важным инструментом для практиков машинного обучения.
