教師付き機械学習とは

教師付き学習の方法

教師あり学習では、適切な「ラベル付き。」データを使用して機械をトレーニングします。これは、一部のデータがすでに正しい答えでタグ付けされていることを意味します。それは、監督者や教師の前で行われる学習に例えることができます。

教師付き学習アルゴリズムは、ラベル付きトレーニングデータから学習し、予期しないデータの結果を予測するのに役立ちます。

正確な教師付き機械学習モデルの構築、スケーリング、および展開を成功させるには、高度なスキルを持つデータサイエンティストのチームから時間と技術的な専門知識が必要です。さらに、データサイエンティストはモデルを再構築して、与えられた洞察がデータが変更されるまで真実であることを確認しなければならない。

たとえば、職場から車で帰宅するまでの時間を予測できるように、マシンをトレーニングしたいとします。ここでは、ラベル付きデータのセットを作成することから始めます。このデータには次のものが含まれます。

気象状況

時刻

休日

これらの詳細はすべて入力です。出力は、その日に家まで車で帰るのにかかった時間です。

外に雨が降っていると、車で帰るのに時間がかかることを直感的に知っています。しかし、その機械にはデータと統計が必要だ。

次に、ユーザーが通勤時間を判断するのに役立つ、この例の教師付き学習モデルを開発する方法を見てみましょう。最初に作成する必要があるのは、トレーニングセットです。このトレーニングセットには、総通勤時間と、天候、時間などの対応する要素が含まれます。このトレーニングセットに基づいて、マシンは、雨の量と帰宅にかかる時間の間に直接的な関係があることを認識する場合があります。

雨が多ければ多いほど、車で帰宅する時間が長くなるのですね。仕事を辞める時間と外出する時間の関係もわかるかもしれません。

午後6時に近ければ近いほど、家に帰るのに時間がかかる。マシンによっては、ラベル付きデータとの関係の一部が検出される場合があります

意思決定ツリー

決定木は,特徴量に基づいてインスタンスをソートすることにより,インスタンスを分類する。この方法では、各モードはインスタンスのフィーチャーです。これは分類されるべきであり、すべてのブランチはノードが想定できる値を表します。分類に広く用いられている手法である。この方法では,分類は決定木として知られる木である。

実際の値(自動車購入費、通話回数、月間総売上など。)を見積もるのに役立ちます。

サポートベクトルマシン

サポートベクトルマシン(SVM)は,Vap Nikによって導入された統計的学習理論の結果に基づいて,1990年に開発された学習アルゴリズムの一種である。

SVMマシンは,学習タスクの中心概念であるカーネル機能とも密接に関連している。カーネルフレームワークとSVMは、さまざまな分野で使用されます。マルチメディア情報検索,バイオインフォマティクス,パターン認識を含む。

教師あり学習と教師なし学習の比較

教師付き機械学習技術に基づく教師なし機械学習技術

入力データアルゴリズムはラベル付きデータを用いて訓練される。ラベル付けされていないデータに対してアルゴリズムが使用される

計算複雑性教師付き学習はより簡単な方法である。教師なし学習は計算が複雑です

精度高精度で信頼性の高い方法です。より正確で信頼性の低い方法。

教師付き機械学習の課題

ここでは、教師付き機械学習が直面する課題について説明します。

不適切な入力機能が存在するトレーニングデータは、不正確な結果になる可能性があります。

データの準備と前処理は常に課題です。

訓練データとして、不可能、あり得ない、不完全な値が入力された場合、精度が低下する

関係する専門家がいない場合は、「残忍な力です。」というアプローチもあります。これは、マシンをトレーニングするために適切な機能(入力変数)を考える必要があることを意味します。不正確かもしれません。

教師付き学習の利点:

教師あり学習では、以前の経験からデータを収集したり、データ出力を生成したりできます。

経験に基づいてパフォーマンス基準を最適化

教師付き機械学習は、さまざまな種類の現実世界の計算問題を解決するのに役立ちます。

教師付き学習の短所

クラスで使用したい例がないトレーニングセットの場合は、決定境界線をトレーニングしすぎている可能性があります。

分類子のトレーニング中に、各クラスから多数の適切な例を選択する必要があります。

ビッグデータの分類は非常に難しい。

教師付き学習のための訓練は多くの計算時間を必要とする。

教師付き学習のベストプラクティス

他の作業を行う前に、トレーニングセットとして使用するデータの種類を決定する必要があります。

学習した関数と学習アルゴリズムの構造を決定する必要があります。

人間の専門家または測定からの対応するアウトプットを収集する

あらすじ

教師あり学習では、よく「ラベル付き。」データを使って機械を訓練する。

職場から車で帰宅するまでの時間を予測する機械を訓練したいのは、教師付き学習の一例です。

回帰と分類は2種類の教師付き機械学習技法である。

教師あり学習は単純な方法であるが,教師なし学習は複雑な方法である。

教師付き学習における最大の課題は,不適当な入力特徴が存在する訓練データが不正確な結果を与える可能性があることである。

教師付き学習の主な利点は、データを収集したり、以前の経験からデータ出力を生成できることです。

このモデルの欠点は、トレーニングセットにクラスで使用したい例がない場合、決定境界線が過度に緊張する可能性があることです。

学習を管理するためのベストプラクティスとして、まず、トレーニングセットとして使用するデータの種類を決定する必要があります。