Искусственный интеллект. Основные понятия. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ условиям. Вместо того чтобы переобучать модель на каждом новом наборе данных с нуля, инкрементное обучение позволяет сохранить знания, полученные на предыдущих этапах обучения, и обновить модель только в соответствии с новыми данными.

      Применение инкрементного обучения широко распространено в различных областях, включая финансовый анализ. Например, в системах анализа финансовых данных, где рыночные условия постоянно меняются, инкрементное обучение позволяет моделировать актуальные тенденции на рынке без необходимости пересмотра всей исторической информации. Модель может постоянно обновляться с учетом новых данных, отражая последние изменения и реагируя на них адекватно.

      Преимуществом инкрементного обучения является его эффективность и экономия вычислительных ресурсов. Поскольку модель обновляется только на основе новых данных, а не всего объема данных, сохраняется время и затраты, необходимые для повторного обучения модели с нуля. Это особенно важно в задачах, где данные поступают быстро и требуется оперативная реакция на изменения.

      Код для инкрементного обучения будет зависеть от конкретного метода машинного обучения и используемой библиотеки. Рассмотрим пример простого кода на Python с использованием библиотеки Scikit-learn для инкрементного обучения линейной регрессии:

      ```python

      from sklearn.linear_model import SGDRegressor

      import numpy as np

      # Создание объекта модели с использованием стохастического градиентного спуска

      model = SGDRegressor()

      # Начальное обучение модели на первом наборе данных

      X_initial = np.array([[1, 2], [3, 4]])

      y_initial = np.array([3, 7])

      model.partial_fit(X_initial, y_initial)

      # Новые данные поступают потоком

      X_new = np.array([[5, 6]])

      y_new = np.array([11])

      # Инкрементное обучение модели на новых данных

      model.partial_fit(X_new, y_new)

      # Прогнозирование на новых данных

      y_pred = model.predict(X_new)

      print("Прогноз:", y_pred)

      ```

      Это пример использования инкрементного обучения с помощью стохастического градиентного спуска для линейной регрессии. Сначала модель обучается на первом наборе данных (`X_initial`, `y_initial`) с использованием метода `partial_fit`. Затем новые данные (`X_new`, `y_new`) поступают потоком и модель обновляется с использованием того же метода `partial_fit`. В конце модель используется для прогнозирования значений на новых данных.

      Задачей было показать, как можно обновлять модель линейной регрессии по мере получения новых данных, не переобучая её на всём наборе данных заново.

      Конкретно, код делает следующее:

      1. Создаётся объект модели линейной регрессии с использованием стохастического градиентного спуска (`SGDRegressor`).

      2. Модель начально обучается на первом наборе данных (`X_initial`, `y_initial`) с помощью метода `partial_fit`.

      3. Затем поступают новые данные (`X_new`, `y_new`), которые модель использует для инкрементного обучения СКАЧАТЬ