Klassik mashinalarni o'rganish: tasniflash, umumlashtirish, ma'lumotlarni klasterlash muammolari

Klassik mashinalarni o'rganish: tasniflash, umumlashtirish, ma'lumotlarni klasterlash muammolari
Klassik mashinani o'rganish yoki Klassik mashinani o'rganish klassik statistik algoritmlarga asoslanadi va ma'lumotlarga asoslangan qarorlarni qabul qilish masalalarini hal qiladi.
Foydalanuvchilarning xatti-harakatlarini bashorat qilish va qiziqishlarini tavsiya qilish uchun ham oflayn, ham onlayn marketingda faol foydalaniladi. Misol uchun, siz Google'da "quyoshdan ko'zoynak sotib oling" deb qidirgansiz. Va shundan so'ng darhol barcha ijtimoiy tarmoqlarda siz bir xil ko'zoynak modellari uchun reklamalarni olasiz. Yoki siz sub'ektiv mezonlaringizga ko'ra sotib olish uchun uy-joy qidirayotgan edingiz va keyin siz qaerga bormang, har qanday manbada ishlab chiquvchilarning e'lonlarini ko'rasiz. O'qitilgan tizimning o'zi sizni qiziqtiradigan variantlarni tanlaydi. Bu klassik mashinani o'rganish natijalarining yorqin misollari.
Klassik nazorat ostidagi mashinani o'rganishda tizimni o'rgatuvchi dasturchi ma'lumotlarni yorliqlaydi, mashinaga aniq misollar beradi va uning rivojlanishini kuzatadi. Nazorat ostidagi ta'lim orqali hal qilinadigan muammolar, masalan, tasniflash va regressiya. Nazoratsiz mashinalarni o'rganish quyidagi turlarni o'z ichiga oladi: klasterlash, umumlashtirish, qoidalarni qidirish. Ushbu algoritmlar ko'pincha Data Mining-da qo'llaniladi va ularni Data Sciencening bir qismi sifatida ko'rib chiqish mumkin.

Keling, ulardan ba'zilarini ko'rib chiqaylik.
Mashinani o'rganish muammosi sifatida tasniflash

Tasniflash - bu mashinani o'rganishning eng mashhur vazifasi. Bu bolaning ob'ektlarning shakli va hajmini alohida qoziqlarga qo'yish orqali aniqlashni o'rganishiga biroz o'xshaydi.
Tasniflash vazifasi: ob'ekt toifasini bashorat qilish va ob'ektlarni ma'lum va oldindan belgilangan xususiyatlarga ko'ra ajratish. Ya'ni, mashina ma'lumotlarni kerakli toifalarga ajratadi: kiyimlar - ranglar, fasllar yoki matolar, kitoblar - janrlar, mualliflar, yozuv tillari, soslar - jiddiylik, harflar - shaxsiy yoki ish yo'nalishi, spam komponenti va boshqalar.
Biznesda siz, masalan, mijozlarni tasniflashingiz mumkin: xaridlar soni, saytga tashrif buyurish chastotasi va sotib olish odatlari bo'yicha. Masalan, supermarketlar tarmog'ining xatlari shunday tizim bo'yicha ishlaydi: sodiqlik dasturining har bir ishtirokchisi tez-tez sotib oladigan tovarlarga chegirmalar bilan takliflar oladi. Shuningdek, banklar shunga o'xshash tizimdan foydalanishlari mumkin, bu esa kredit talabgorining umumiy portreti asosida kreditning qaytarilishi ehtimolini aniqlashi kerak.
Berilgan parametrlar bo'yicha tasniflashning qo'shimcha mahsuloti standart sinflarga mos kelmaydigan hamma narsani ajratib ko'rsatish qobiliyatidir. Misol uchun, agar biz tibbiyot haqida gapiradigan bo'lsak, tanlangan fragment me'yordan har qanday og'ish bo'lishi mumkin: qalinlashuv, yorilish, neoplazma, ortiqcha yoki kam baholangan test natijalari. Agar biz moliyaviy bozorlar haqida gapiradigan bo'lsak, unda nostandart ko'rsatkichlar insayder o'yinchilarni berishi mumkin.