|
Рубрика:
Наука и технологии /
Раздел для научных публикаций
|
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
|
Фролов А.В.,
ФГБОУ ВО «Морской государственный университет имени адмирала Г.И. Невельского», Владивосток,
системный администратор, отдел администрирования и слаботочных систем, Владивосток, Frolov@msun.ru
Машинное обучение:
типы и модели
Статья посвящена машинному обучению, созданию интеллектуальных систем, способных обучаться (самообучаться). Проделан системный анализ типов и моделей таких систем, акцентированы особенности и возможности
Введение
Обучают не только школьников, студентов, но и автоматы, компьютеры, программные системы, используя нестандартные подходы. В статье проделан системный анализ (предмодельный [1]) типов обучения и их возможностей (рис.), моделей интерпретации машинного обучения.
Типы обучения
1. Обучение с учителем, известное за рубежом как Supervised Learning [2]. Такое обучение ориентировано на правильные ответы, следовательно, на наличие обучающей выборки (пар «объект – ответ»). Компьютеру предлагаются ситуации с большой обучающей выборкой и варьирующихся параметров, пока от компьютера «не дождемся» на выходе приемлемых по точности и оперативности результатов. Затем уточняется, чему же научился компьютер, для чего прогнозируется результат в ситуации (для данных), с которой компьютер не знаком. Наиболее эффективно для классификационных (таксономических) и прогнозных задач, например, идентификации риск-ситуаций по прошлым ситуациям (активностям).
<...>
Полную версию статьи читайте в журнале
Подпишитесь на журнал
Купите в Интернет-магазине
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
|
Машинное обучение: типы и модели
