Читать книгу Искусственный интеллект. Машинное обучение онлайн

Одним из ключевых преимуществ обучения с учителем является возможность получить точные предсказания для новых данных, если модель была правильно обучена на обучающем наборе данных. Однако важно обращать внимание на качество данных, правильное выбор признаков и модели, чтобы избежать переобучения или недообучения модели.

Давайте рассмотрим пример задачи классификации с использованием обучения с учителем: определение спама в электронных письмах.

Задача: Определить, является ли электронное письмо спамом или не спамом.

Обучающие данные: У нас есть набор обучающих данных, который состоит из множества электронных писем, каждое из которых имеет метку о том, является ли оно спамом или не спамом.

Признаки: Каждое письмо представлено набором признаков, таких как слова, фразы, частота встречаемости определенных слов или символов. Эти признаки могут быть представлены в виде векторов или числовых значений, например, с использованием метода "мешка слов" (bag of words).

Модель: Для решения задачи классификации мы можем использовать алгоритм, такой как наивный байесовский классификатор или метод опорных векторов. В данном случае, давайте выберем наивный байесовский классификатор.

Обучение модели: Мы обучаем наивный байесовский классификатор на обучающем наборе данных, подавая на вход признаки (тексты писем) и соответствующие метки (спам или не спам). Модель анализирует признаки и на основе обучающих данных учится определять, какие слова или фразы чаще встречаются в спамовых письмах, а какие – в нормальных.

Тестирование модели: После обучения модели мы можем протестировать ее на отдельном тестовом наборе данных, который не использовался в процессе обучения. Мы подаем электронные письма из тестового набора на вход модели, и она предсказывает, является ли каждое письмо спамом или не спамом.

Оценка модели: Мы оцениваем качество работы модели, сравнивая ее предсказания с известными правильными ответами из тестового набора данных. Мы можем использовать метрики, такие как точность (accuracy), полнота (recall), точность (precision) и F1-мера, чтобы оценить производительность модели.