| | | | | Помнишь, как мы говорили о том, что алгоритмы – это не просто набор формул, а настоящие «советчики» в мире данных? Сегодня мы продолжим наше путешествие и поговорим о том, какие типы обучения существуют в ML. |
| | | | | | | Контролируемое обучение
Это когда у нас уже есть метки (например, «да» или «нет»). Алгоритмы строят модель на основе размеченных данных – как если бы тебе говорили, что тот или иной вариант партнёра уже прошёл тест на совместимость.
Пример: классификация спама или прогнозирование цен.
Неконтролируемое обучение
Когда данных нет с метками, алгоритмы ищут скрытые закономерности сами. Это как устроить вечеринку, где ты знакомишься с новыми людьми, и сам обнаруживаешь, с кем складывается тёплое общение.
Пример: кластеризация клиентов или поиск аномалий.
Обучение с подкреплением
Здесь агент действует, получает обратную связь (награды или штрафы) и учится на своих ошибках. Представь, что ты играешь в игру, где каждая попытка помогает становиться лучше – так и алгоритмы учатся принимать оптимальные решения.
Пример: управление роботами или оптимизация трафика. |
| | | Кроме того, существуют и гибридные подходы: |
| | | Полу контролируемое обучение – используют и размеченные, и неразмеченные данные.
Многозадачное обучение – одна модель сразу решает несколько схожих задач.
Трансферное обучение – знания, полученные на одной задаче, применяются для решения другой, похожей задачи. |
| | | | | Понимание различных типов обучения позволяет выбирать именно тот подход, который решит твою задачу максимально эффективно. Именно поэтому наши курсы разработаны так, чтобы не просто объяснить теорию, но и показать, как применять её в реальных проектах. |
| | | Кстати, предложение этой недели всё ещё действует: |
| | | Каждый из этих алгоритмов помогает решать реальные задачи – от предсказания цен до автоматической классификации сообщений. Они лежат в основе многих инновационных проектов, и освоив их, ты сможешь создавать собственные модели, которые работают в реальном мире! |
| | | | | Это твой шанс углубить знания и перейти от теории к практике – предложение до конца дня. |
| | | | | Эти два курса помогут тебе не просто понять, как работают алгоритмы, но и научат применять их на практике, чтобы ты мог уверенно строить модели и зарабатывать на этом.
|
| | Вы получили данное письмо, так как регистрировались на вебинар «Нужна ли математика на собеседованиях?» на сайте proglib.academy. Чтобы отписаться, нажмите сюда |
| |
|
