AI для всех?. Dmitriy Inspirer

Чтение книги онлайн.

      2. Модели машинного обучения

      Модели – это алгоритмы, которые обучаются на данных и делают прогнозы или принимают решения. Каждая модель имеет свои особенности, которые делают её более подходящей для определенных типов задач.

      a) Линейные модели

      Линейные модели – это простые модели, которые пытаются провести прямую линию (или гиперплоскость в многомерном пространстве), которая разделяет данные. Это позволяет сделать прогнозы на основе линейных зависимостей между входными и выходными данными.

      Пример: Линейная регрессия, где модель пытается предсказать значение (например, стоимость дома) на основе линейной комбинации факторов (например, площади дома, количества комнат).

      b) Деревья решений

      Дерево решений – это структура, которая принимает решения на основе нескольких вопросов, каждый из которых делит данные на два или больше вариантов. Деревья решений просты для понимания и часто используются в задачах классификации.

      Пример: При классификации клиентов банка на тех, кто вероятно погасит кредит, и тех, кто не погасит, модель может задавать вопросы типа: «Есть ли у клиента стабильный доход?», «Есть ли у клиента задолженности?», и так далее, пока не достигнет заключения.

      c) Нейронные сети

      Нейронные сети – это сложные модели, состоящие из множества связанных между собой «нейронов», которые обрабатывают данные. Они способны выявлять сложные зависимости в данных, что делает их подходящими для задач, таких как распознавание изображений или обработка естественного языка.

      Пример: Система распознавания лиц в социальной сети использует нейронные сети для определения, кто изображен на фотографии, на основе обучения на огромном количестве размеченных данных.

      d) Случайные леса и бустинг

      Случайный лес (Random Forest) – это ансамблевый метод, который использует несколько деревьев решений для улучшения качества предсказания. В отличие от одиночных деревьев, случайный лес объединяет предсказания множества деревьев, что делает модель более устойчивой к ошибкам.

      Бустинг – это метод, при котором несколько слабых моделей (например, слабых деревьев решений) комбинируются в одну сильную модель, что позволяет значительно повысить точность предсказаний.

      3. Оценка и улучшение моделей

      После того как модель обучена, важно оценить её точность и способность делать прогнозы на новых, невиданных данных. Для этого существуют различные метрики, такие как точность, полнота, F1-скор, площадь под кривой ROC (AUC-ROC) и другие.

      Процесс улучшения модели включает в себя:

      – Тюнинг гиперпараметров: настройка параметров модели (например, глубины дерева решений или числа слоев в нейронной сети), чтобы достичь лучшей производительности.

      – Кросс-валидация: процесс разделения данных на несколько подмножеств, СКАЧАТЬ