Типы обучения в ML: контролируемое, неконтролируемое и не только 🧐

от классики до инноваций ͏‌͏͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  

Поговорим про алгоритмы  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. Что же бывает? 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. Почему это важно? 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! Хочешь пойти дальше? Это твой шанс углубить знания и перейти от теории к практике – предложение до конца дня. Математика + ML (-20%) 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

Новости от Политнавигатор за последний час

Политнавигатор за последний час опубликовал:

22.06.2025 @ 10:53
СБУ идет в украинские школы: детей учат выявлять «российских шпионов»

The New York Times пишет, что у украинских спецслужб появидась новая цель – школьники страны. Как пишет издание, сотрудники СБУ приходят в украинские школы с запугивающими лекциями о вербовке подростков Россией. Как рассказывает газета, подобный курс для старшеклассников был введен этой весной, и, по официальной версии, был вызван тем, что, по данным украинской разведки, российские агенты [...]

22.06.2025 @ 10:15
«Большое заблуждение»: в Европе начали догадываться о том, что в случае чего – НАТО их не спасет

Швейцарское издание Neue Zürcher Zeitung публикует большой материал с критикой НАТО, обвиняя его в «слабости». Материал обозревателя NZZ Андреаса Рюеша озаглавлен так: «Большое заблуждение относительно НАТО: почему самый мощный альянс в мире слаб без политической воли». «В течение десятилетий членство в НАТО считалось лучшей гарантией безопасности. Но Дональд Трамп вверг альянс в кризис. Поэтому стоит взглянуть [...]



Вы получили это письмо, так как просили уведомлять вас о появлении новых записей.
С уважением, Subscribe2 Sender