Учим людей учить машины

info@vsetut.pro

О проекте

Вернуться

29.01.2025 09:01:24 | Хабр

Хабы: Машинное обучение, Искусственный интеллект

Мы оставили позади то полное надежд и опасений время, когда за нейросетями и ИИ было будущее: теперь за ними уже настоящее, а машинное обучение, то есть построение обучаемых моделей, востребованный профессиональный навык в среде IT.

Наиболее важным во всей этой теме для многих окажется то, что машинное обучение — быстро растущий рынок труда, где предложение не удовлетворяет спрос, а нехватка квалифицированных кадров одно из основных препятствий, мешающих развитию ИИ. Это поезд, на который еще можно успеть запрыгнуть, так что давайте попробуем разобраться в тематике и сегодня начнем с фундаментального понятия: с категорий машинного обучения, которые различаются по способу обращения с входными и выходными переменными.

Контролируемое обучение

Контролируемое обучение (или обучение с учителем) имитирует человеческую способность выявлять закономерности в известных примерах и использовать эти знания для получения воспроизводимых результатов.

Модель анализирует и расшифровывает взаимосвязи между входными и выходными данными, чтобы выявить основополагающие закономерности. Входные данные называются независимой переменной (и обозначаются прописной буквой «X»), а выходные данные — зависимой переменной (и обозначаются строчной буквой «y»). Примерами зависимой переменной (y) могут быть координаты прямоугольной рамки окружающей человека на цифровой фотографии (в системе распознавания лиц), цена дома или класс товара. Соответствующими независимыми переменными, которые предположительно влияют на зависимые, могут быть цвета пикселей, размер и расположение дома и технические характеристики автомобиля. В результате анализа достаточного количества примеров машина создает модель — алгоритмическое уравнение для получения выходного сигнала на основе закономерностей, выявленных при изучении примеров комбинаций входов и выходов. Используя эту модель, машина может предсказать выходной результат, основываясь исключительно на входных данных.

Подробнее