Көзөмөлдөнгөн окуу
Көзөмөлдөнгөн окутуу белгиленген маалымат топтому боюнча моделди үйрөтүүнү камтыйт. Белгиленген маалыматтар киргизүү маалыматтары туура чыгаруу менен жупташкан дегенди билдирет. Максаты, моделдин болжолдоолорду жасай алышы үчүн же жаңы, көрүнбөгөн маалыматтарды так классификациялоо үчүн киргизүүлөр менен жыйынтыктардын ортосундагы картаны же байланышты үйрөнүү. Көзөмөлгө алынган окутуунун эки негизги түрү бар:
-
Классификация: Бул категориялык белги алдын ала айтууну камтыйт. Мисалы, белгилүү бир өзгөчөлүктөргө (мисалы, колдонулган сөздөр, жөнөтүүчү ж. Классификациялоо үчүн колдоо вектордук машиналары (SVM), чечим дарактары жана нейрон тармактары сыяктуу алгоритмдер колдонулат.
-
Регрессия: үзгүлтүксүз маанини болжолдоону камтыйт. Мисалы, үйдүн баасын анын аянты, уктоочу бөлмөлөрдүн саны ж.б.у.с. өзгөчөлүктөрүнүн негизинде болжолдоо. Регрессия тапшырмалары үчүн Сызыктуу регрессия, кокус токой жана градиентти жогорулатуу сыяктуу алгоритмдер колдонулат.
Көзөмөлсүз окуу
Көзөмөлсүз окутуу белгисиз берилиштер топтому боюнча моделди үйрөтүүнү камтыйт. Бул жерде алгоритм эч кандай ачык көзөмөлсүз маалыматтардан жашыруун калыптарды же ички структураларды табууга аракет кылат. Максаты маалыматтарды изилдөө, анын структурасын түшүнүү жана маанилүү түшүнүктөрдү алуу болуп саналат. Көзөмөлсүз окутуунун кеңири таралган түрлөрүнө төмөнкүлөр кирет:
-
Кластерлөө: Окшош маалымат пункттарын белгилүү бир өзгөчөлүктөрдүн же окшоштуктардын негизинде топтоштуруу. Мисалы, K-Means же Иерархиялык кластерлөө сыяктуу алгоритмдерди колдонуу менен кардарлардын сегменттерин алардын сатып алуу жүрүм-турумуна жараша кластерлөө.
-
Өлчөмдүүлүктү азайтуу: Маанилүү маалыматты сактоо менен функциялардын санын азайтуу. Негизги Компоненттик Анализ (PCA) жана t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) төмөнкү өлчөмдүү мейкиндикте жогорку өлчөмдүү маалыматтарды визуалдаштыруу үчүн колдонулат.
Ар бирин качан колдонуу керек
-
Көзөмөлгө алынган окутуу сизде энбелгиленген дайындар болгондо жана ошол белгиленген маалыматтардын негизинде келечектеги инстанцияларды алдын ала же классификациялоону каалаганда колдонулат. Мисалы, эгерде сизде кардарлардын сатып алуулары боюнча тарыхый маалыматтарыңыз болсо жана келечектеги сатып алууларды алдын ала айткыңыз келсе, көзөмөлдөнгөн окуу ылайыктуу.
-
Көзөмөлсүз окутуу сизде энбелгиленген маалыматтар жок болгондо же маалыматтардын түпкү структурасын изилдеп, түшүнгүңүз келгенде колдонулат. Мисалы, аномалияны аныктоодо же чоң маалымат топтомдорунда жашырылган үлгүлөрдү табууда.
Кээде, жарым көзөмөлдөгү окутуу деп аталган окутуунун эки түрүнүн тең айкалышы, сизде энбелгиленген берилиштердин бир аз көлөмү жана энбелгисиз көп сандагы маалыматтар бар болгондо колдонулушу мүмкүн, бул моделдерге маалыматтын эки булагынан тең пайда алууга мүмкүндүк берет. .
