Обработка данных для обучения с учителем и без учителя

Обработка данных для обучения с учителем и без учителя

Обработка данных является важным этапом в машинном обучении. Она позволяет подготовить данные для дальнейшего использования в моделях машинного обучения. Существуют два основных подхода к обработке данных: обучение с учителем и обучение без учителя. 📚 Обучение с учителем (Supervised Learning): При обучении с учителем используются размеченные данные, где каждый пример имеет соответствующую метку или класс. Алгоритмы машинного обучения на основе этих данных строят модель, которая может предсказывать метки для новых, ранее неизвестных примеров. Примерами алгоритмов обучения с учителем являются линейная регрессия, деревья решений, нейронные сети и многие другие. 🔍 Обучение без учителя (Unsupervised Learning): При обучении без учителя данные не имеют разметки или классов. Алгоритмы машинного обучения на основе этих данных строят модель, которая находит скрытые закономерности, структуры или группы в данных. Примерами алгоритмов обучения без учителя являются кластеризация, снижение размерности, ассоциативные правила и многие другие. 🔄 Различия между обучением с учителем и без учителя: Основное различие между обучением с учителем и без учителя заключается в наличии или отсутствии разметки данных. В обучении с учителем используются размеченные данные, что позволяет строить модели для предсказания меток. В обучении без учителя данные не имеют разметки, и алгоритмы строят модели для нахождения скрытых закономерностей или структур в данных. 🤔 Вопросы для размышления:

1. Какие алгоритмы машинного обучения относятся к обучению с учителем?
2. Какие алгоритмы машинного обучения относятся к обучению без учителя?
3. Какие преимущества и недостатки имеют оба подхода к обработке данных?
4. Как выбрать подходящий под задачу метод обработки данных?
5. Какие еще подходы к обработке данных существуют в машинном обучении?

Создана 03.10.2023