ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ!. Джон Доу

Чтение книги онлайн.

      Полнота модели – Когда модели нужно обнаружить определенный тип объектов в общей выборке и важно не пропустить объекты этого типа (но при этом, допускается ошибаться и обнаружить лишние объекты, которые на самом деле не относятся к искомому типу). Эта метрика показывает, сколько случаев из выборки модель учла. Например, когда модель применяется в медицине и ей нельзя пропустить больных с определенным диагнозом (так как в этом случае человек не узнает о своем диагнозе и не получит вовремя соответствующего лечения), но вполне можно предположить наличие болезни у здорового человека (так как потом его перепроверят и снимут ошибочно поставленный диагноз).

      Перплексия (Perplexity) – это популярная метрика для оценки качества языковых моделей в задачах прогнозирования следующего слова. Перплексия интерпретируется как среднее число выборов, которые модель рассматривает при предсказании следующего слова. Например, перплексия, равная 10, означает, что при прогнозировании следующего слова модель в среднем «колеблется» между 10 словами. Меньшее значение перплексии указывает на лучшую модель. Модель с перплексией 1 была бы идеальной и всегда бы правильно предсказывала (знала вполне определенно) следующее слово.

      Кроме этого, один из основных вызовов в машинном обучении – избежать недообучения и переобучения моделей.

      Недообучение модели (Underfitting): Это происходит, когда модель слишком проста для сложности данных, и не может выучить закономерности в них. В результате такая модель плохо справляется как с обучающими, так и с тестовыми данными.

      Переобучение модели (Overfitting): Здесь проблема противоположная. Модель становится слишком «узкоспециализированной» под обучающие данные и начинает «запоминать» их, но уже не может «понять» более общую закономерность и предсказать то, чего не было в обучающих данных. Поэтому переобученная модель может идеально работать на обучающем наборе данных, но плохо на новых-тестовых данных.

      Оценка качества моделей машинного обучения – ключевой этап в процессе их создания. Выбор правильной метрики поможет понять, насколько получена правильная и эффективна модель, и, при необходимости, внести коррективы в её обучение или заменить модель.

      5. Расскажи, какие вообще есть Типы (виды) Машинного Обучения?

      Изначально в Машинном Обучении выделяли три основных типа: Обучение с учителем (Supervised Learning), Обучение без учителя (Unsupervised Learning) и Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). Со временем еще 2 типа получили развитие: Обучение с частичным привлечением учителя (Semi-supervised Learning) и Самостоятельное/автоматическое обучение (Self-supervised Learning).

      Рассмотрим все эти Виды Машинного Обучения:

      1. Обучение с учителем (Supervised Learning)

СКАЧАТЬ