Введение в машинное обучение

Введение в машинное обучение

Open Ended

На какие классы можно разделить методы машинного обучения?

Multiple Choice

Во время подготовки модели машинного обучения или, как обычно говорят, во время тренировки модели, мы заранее знаем правильные ответы, по которым можно понять, как решить задачу, и проверить, хорошо ли наша модель обучается. Речь идет о...

• машинном обучении с учителем

• машинном обучении без учителя

• машинном обучении с подкреплением

Задачи обучения с учителем делятся на два типа: регрессия — предсказание значения на числовой прямой, и классификация — предсказание категории объекта.

Задача регрессии

Практическая суть задачи - предсказать конкретное линейное значение.

Задача модели — построить график, который наиболее точно отражает зависимость между данными и ответом.

Когда графиком является прямая линия - это линейная регресия

Когда линия кривая, регрессия - полиномиальная

Задача классификации

Исторически возникла в области машинного зрения.

Может быть бинарной или многоклассовой

Multiple Choice

В данной ситуации нет правильных ответов, на которые машина могла бы сориентироваться. Компьютерная программа сама ищет зависимости между данными, но с условием, что она не может проверить правильность своего ответа.

Речь идет о...

• машинном обучении с учителем

• машинном обучении без учителя

• машинном обучении с подкреплением

Одна из основных задач машинного обучения без учителя - задача кластеризации

Multiple Choice

При каком из подходов модель обучается быстрее и точнее?

• Машинное обучение с учителем

• Машинное обучение без учителя

Multiple Choice

Что из перечисленного не относится к обучению с учителем?

• Классификация

• Кластеризация

• Регрессия

Multiple Choice

Какая задача машинного обучения решается в следующей ситуации?

Предсказать цену игры и внутриигровые покупки по поведению игроков, истории предыдущих покупок, экономической обстановке в стране и другим факторам.

• Задача классификации

• Задача кластеризации

• Задача регрессии

Multiple Choice

Какую задачу машинного обучения нужно решить в примере ниже?

Собрать команды из футболистов, схожих по различным показателям: сила удара, скорость, количество точных передач и т.д. Размеченных данных нет.

• Задача классификации

• Задача кластеризации

• Задача регрессии

Multiple Choice

Какую задачу машинного обучения нужно решить в примере ниже?

Распознать цифры от 0 до 9 на отсканированном изображении.

• Задача классификации

• Задача кластеризации

• Задача регрессии

Недообучение и переобучени модели

Недообучение модели

Происходит, когда модель недостаточно сложная: используется слишком мало признаков или слишком простая функция

Переобучение модели

Модел показывает очень хороший результат на тренировочной выборке и посредственный - на тестовой.

Для борьбы с переобучением используется кросс-валидация

Multiple Choice

На картинке мы видим пример (синяя линия)...

• недообученной модели

• переобученной модели

• нормальной модели