W tym module dowiesz się, jak ująć zadanie jako problem z systemami uczącymi się. Opisano w nim wiele podstawowych terminów używanych w różnych metodach systemów uczących się.
Kopia w ramkach
Czym są (nadzorowane) systemy uczące się?
Systemy uczące się
Jak połączyć dane wejściowe?
aby generować przydatne prognozy
korzysta z danych po raz pierwszy
Terminologia: etykiety i funkcje
- Etykieta to zmienna, którą przewidujemy
- Zazwyczaj reprezentowana przez zmienną y
Terminologia: etykiety i funkcje
- Etykieta to zmienna, którą przewidujemy
- Zazwyczaj reprezentowana przez zmienną y
- Funkcje to zmienne wejściowe opisujące nasze dane.
- Zwykle reprezentowane przez zmienne {x1, x2, ..., xn}
Terminologia: przykłady i modele
- Przykład to określone wystąpienie danych, czyli x
- Przykład z etykietą ma {features, label}: (x, y)
- służą do trenowania modelu,
- Przykład bez etykiety ma {funkcje, ?}: (x, ?)
- Służy do prognozowania nowych danych
Terminologia: przykłady i modele
- Przykład to określone wystąpienie danych, czyli x
- Przykład z etykietą ma {features, label}: (x, y)
- służą do trenowania modelu,
- Przykład bez etykiety ma {funkcje, ?}: (x, ?)
- Służy do prognozowania nowych danych
- Model mapuje przykłady na prognozowane etykiety: y'
- Zdefiniowane na podstawie parametrów wewnętrznych, które są odczytywane