Читать книгу Нейросети. Основы онлайн

Основные шаги супервайзингового обучения:

1. Сбор данных: Подготовка набора данных с входными данными и соответствующими метками. Например, для задачи классификации изображений кошек и собак необходимо собрать множество изображений кошек и собак и пометить каждое изображение соответствующей меткой.

2. Разделение данных: Данные делятся на обучающий набор и тестовый набор. Обучающий набор используется для обучения модели, а тестовый – для оценки её производительности.

3. Обучение модели: Модель обучается на обучающем наборе данных, используя алгоритмы, такие как линейная регрессия, деревья решений, случайные леса, нейронные сети и другие.

4. Оценка модели: После обучения модель проверяется на тестовом наборе данных для оценки её точности и способности обобщать новые данные.

5. Корректировка и оптимизация: Модель может быть доработана и оптимизирована с использованием различных техник, таких как кросс-валидация, настройка гиперпараметров и выбор лучших признаков.

Супервайзинговое обучение широко используется в задачах классификации (например, распознавание изображений, анализ текста) и регрессии (например, прогнозирование цен на жильё).

Практический пример супервайзингового обучения

Задача: Классификация изображений кошек и собак с использованием библиотеки scikit-learn и нейронной сети Keras.

– Сбор данных

Для этого примера мы будем использовать датасет изображений кошек и собак, который можно найти на платформе Kaggle. Датасет содержит тысячи изображений кошек и собак, размеченных соответствующими метками.

– Разделение данных

Разделим данные на обучающий и тестовый наборы. Обычно используется соотношение 80:20, где 80% данных идут на обучение, а 20% на тестирование.

– Обучение модели

Для обучения модели мы будем использовать простой CNN (сверточную нейронную сеть), подходящую для классификации изображений.

– Оценка модели

Оценим точность модели на тестовом наборе данных.

– Корректировка и оптимизация

Настроим гиперпараметры модели, проведем кросс-валидацию и выберем лучшие признаки для улучшения производительности.