Обучение с учителем (supervised learning) – тип машинного обучения, при котором модель обучается на размеченных данных: для каждого примера известен правильный ответ (метка). Модель ищет зависимость между признаками и ответом, чтобы затем предсказывать ответ для новых примеров.
Основные задачи
- Классификация: отнести объект к классу (спам или нет, уйдёт ли клиент, дефект или норма).
- Регрессия: предсказать число (цена, спрос, время доставки).
Алгоритмы
- Линейная и логистическая регрессия.
- Деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг.
- Нейронные сети.
Процесс
- Сбор и разметка данных.
- Разделение на обучающую, валидационную и тестовую выборки.
- Обучение, подбор гиперпараметров, оценка метрик.
- Вывод модели в эксплуатацию и мониторинг качества.
Ограничения
Нужны размеченные данные, разметка бывает дорогой. Модель воспроизводит закономерности и ошибки обучающих данных.
