Предложения со словосочетанием «обучение с учителем»
Кроме задач классификации, о которой мы только что говорили в примере с ирисами, есть ещё один вид машинного обучения с учителем. Это регрессия.
Во время обучения с учителем модель использует размеченные данные, чтобы учиться на примерах пар вопрос-ответ или взаимодействий.
Обучение с учителем является фундаментальным методом в машинном обучении и позволяет нейросетям адаптироваться к разнообразным задачам, включая классификацию, регрессию, распознавание образов, и многое другое.
Этот процесс обучения называется обучением с учителем, когда для каждого примера входных данных имеется правильный ответ или метка, на основе которой сеть корректирует свои предсказания.
Это и называется обучение с учителем, когда мы показываем нашей модели все ответы в зависимости от признаков.
Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать
Карту слов. Я отлично
умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться!
Спасибо! Я стал чуточку лучше понимать мир эмоций.
Вопрос: жетонный — это что-то нейтральное, положительное или отрицательное?
Нейтральное
Положительное
Отрицательное
Не знаю
Нейронные сети могут быть использованы для решения задач обучения с учителем, обучения без учителя и обучения с подкреплением.
Таким образом, если суммировать, то в обучении с учителем – ключевая фраза – это labeled data или помеченные данные.
Обучение с учителем в мире искусственного интеллекта работает аналогично.
Во-вторых, обучение с учителем не обязательно подразумевает, что кто-то стоит над компьютером и контролирует каждое его действие.
При обучении с учителем алгоритмы используют данные, которые уже были размечены или каким-то образом организованы.
Примерами алгоритмов обучения с учителем являются линейная регрессия, логистическая регрессия, метод k ближайших соседей и градиентный бустинг.
Обучение с учителем – это метод машинного обучения, в котором модель обучается на основе размеченных данных, содержащих входные данные и соответствующие им правильные ответы.
Датасеты являются ключевым компонентом в обучении искусственного интеллекта, особенно в обучении с учителем, наиболее распространённой форме машинного обучения о которой мы будем говорить в дальнейших главах.
Это называется Supervised Reinforcement Learning – обучение с учителем с подкреплением.
Почему это называется «обучение с учителем»?
Как правило, обучение с учителем требует большого набора положительных (скажем, коллекции восьмёрок, написанных разными людьми) и отрицательных (скажем, коллекции других рукописных цифр, среди которых нет восьмёрок) примеров.
Обучение с учителем: Обучение с учителем – ключевой этап в обучении нейросетей, где модель учится на основе размеченных данных.
На рисунке 1.4 ниже изображены три разновидности машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
Обучение с учителем включает два основных типа задач: регрессия и классификация. Давайте посмотрим на типичный пример задачи классификации.
Если вы интересовались темой искусственного интеллекта и машинного обучения, возможно вы уже встречались с такими понятиями как обучение с учителем (на англ. supervised learning) и обучение без учителя (unsupervised learning).
ChatGPT обучается с использованием двух подходов: обучение с учителем (supervised learning) и обучение без учителя (unsupervised learning).
Обучение с учителем: модели обучаются на основе размеченных данных, где каждому объекту сопоставляется метка или значение.
Таким образом, основная разница между обучением с учителем и обучением без учителя, это то, что в обучении с учителем мы используем маркированные данные, где каждый объект помечен и относится к тому или иному классу или имеет конкретное числовое значение.
Почему этот пример можно считать обучение с учителем?
Обучение с учителем: в этом подходе модель обучается на основе обучающей выборки, которая состоит из пар "входные данные – выходные данные" или "характеристики – целевая переменная".
Обучение с учителем очень похоже на традиционный аналитический метод регрессионного анализа, который используется в модели оценки.
Обучение с учителем – форма машинного обучения, где системе предоставляется обучающая выборка с входными данными и соответствующими выходными значениями.
Обучение с учителем помогает компьютеру находить статистические закономерности в поставляемых данных, которые заранее классифицированы и размечены людьми.
– Мы используем глубокое обучение на нейронных сетях, сочетаем обучение с учителем и с подкреплением, но… они остаются бездушными глупыми машинками.
Простой байесовский классификатор строится на основе обучения с учителем.
Машинное обучение, в свою очередь, подразделяется на несколько техник в соответствии с уровнем вмешательства человека: «обучение с учителем» (supervised learning, под контролем программиста), «обучение с подкреплением» (reinforcement learning, когда машина «вознаграждается» в зависимости от качества её результатов, а потому учится на собственных ошибках, что позволяет создавать базы систем «рекомендаций» книг, фильмов и т. п.) и «обучение без учителя» (unsupervised learning, когда машина в целом предоставлена сама себе).
С. Р.: Одна из стандартных методик машинного обучения – это обучение с учителем.
Самые распространённые типы задач при обучении с учителем: классификация (имеющееся данные нужно отнести к одной из групп) и регрессия (к указанной группе нужно сгенерировать данные).
На языке машинного обучения это называется «обучением с учителем» (поскольку некто знает правильный ответ, который должна дать система) и «обратным распространением ошибки» (поскольку сигналы об ошибке отправляются обратно в сеть для изменения её параметров).
Он создаёт свой алгоритм либо полностью самостоятельно (машинное обучение без учителя), либо с помощью человека (машинное обучение с учителем).
Если вы не знакомы с машинным обучением или программированием, то может быть полезно начать с изучения основных концепций и терминов, таких как нейронные сети, обучение с учителем и без учителя, классификация, регрессия и т.д.
Обучение с учителем (Supervised learning) – направление машинного обучения, которое имеет дело с размеченными данными и прямой обратной связью.
На самом деле, обучение с учителем может быть контрпродуктивным, просто вспомните свои школьные языковые занятия и то, как много вы на самом деле выучили.
Данная процедура получила название «обучения с учителем»: некто вне системы знает решение и пытается научить машину.
При обучении с учителем требуется гораздо меньше попыток подобрать вес, но всё же это от нескольких сотен до десятков тысяч, при этом сама сеть содержит огромное количество связей.
Если такие ошибки не исправить сразу, что происходит при обучении с учителем, они могут подвергнуться «фоссилизации» или «окаменению», то есть перейти в автоматическую форму и закрепиться в речи, так, что потом от них будет очень сложно избавиться.
При обучении с учителем (supervised learning) алгоритму передаются структурированные, классифицированные и снабжённые метками данные.
Модели обучения с учителем (на сегодняшний день наиболее распространённые в бизнесе) учатся на основе набора тренировочных данных с маркированным результатом.
Информация, поступающая в нейронную сеть, распространяется обратно через слои нейронов, вызывая у некоторых из них изменение настроек – весов (см. ниже «Обучение с учителем»).
Важно отметить, что модели машинного обучения с учителем обычно не учатся непрерывно: они учатся на основе набора тренировочных данных, а затем продолжают использовать ту же модель, если только не задействуется новый набор тренировочных данных, на основе которого обучаются новые модели.
Или, в реальном мире, алгоритмы обучения с учителем можно использовать для классификации спама в отдельной папке из вашего почтового ящика.
Перцептрон положил начало машинному обучению с учителем.
Первым шагом в обучении с учителем является тестирование различных моделей на тестовых данных и оценка моделей на предмет прогнозируемой производительности.
Синонимы к словосочетанию «обучение с учителем»
Цитаты из русской классики со словосочетанием «обучение с учителем»
- К счастью или к несчастью, около этого времени в наш город приехал учитель танцев, и моя мать условилась с Линдгорст пригласить его для обучения детей совместно.
- Видимо, это дело было близко сердцу капитана. Он объяснил молодым людям подробный план занятий, начиная с обучения грамоте, арифметике и кончая разными объяснительными чтениями, приноровленными к понятиям слушателей, вполне уверенный, что господа гардемарины охотно поделятся своими знаниями и будут усердными учителями.
- (все цитаты из русской классики)
Сочетаемость слова «обучение»
Сочетаемость слова «учитель»
Значение слова «обучение»
Значение слова «учитель»
УЧИ́ТЕЛЬ, -я, м. 1. (мн. учителя́). Тот, кто преподает какой-л. учебный предмет в школе; преподаватель. Учитель математики. Сельский учитель. Учитель средней школы. (Малый академический словарь, МАС)
Афоризмы русских писателей со словом «обучение»
- Мне бы хотелось… чтобы Вы, кроме обучения детей церковнославянскому языку, обратили внимание и на русскую грамоту, тем больше, что русских книг и учебников гораздо больше под руками и они гораздо разнообразнее, да и, кроме того, крестьянину не мешает знать и то и другое…
- (все афоризмы русских писателей)
Отправить комментарий
Значение слова «обучение»
ОБУЧЕ́НИЕ, -я, ср. Действие по знач. глаг. обучить—обучать и обучиться—обучаться. Обучение грамоте.
Все значения слова «обучение»Значение слова «учитель»
УЧИ́ТЕЛЬ, -я, м. 1. (мн. учителя́). Тот, кто преподает какой-л. учебный предмет в школе; преподаватель. Учитель математики. Сельский учитель. Учитель средней школы.
Все значения слова «учитель»Синонимы к словосочетанию «обучение с учителем»
- обучение без учителя
- обучение признакам
- метод опорных векторов
- задача классификации
- спектральная кластеризация
- (ещё синонимы...)