"Обучение с учителем" это:

• использование знаний эксперта
• использование сравнения с идеальными ответами
• подстройка входных данных для получения нужных выходов
• подстройка матрицы весов для получения нужных ответов

Другие предметы Университет Обучение с учителем искусственный интеллект в образовании ИИ в университетах обучение с учителем технологии в образовании адаптивное обучение интеллектуальные системы онлайн-обучение персонализированное обучение инновации в образовании роль ИИ в обучении Новый

Обучение с учителем – это один из основных подходов в машинном обучении, который подразумевает использование размеченных данных для обучения модели. Давайте разберем, что это значит и какие ключевые аспекты включает в себя данный подход.

• Использование знаний эксперта: В обучении с учителем часто используются данные, которые были подготовлены экспертами. Эти данные содержат как входные параметры (признаки), так и соответствующие им выходные значения (метки). Например, в задаче классификации изображений, эксперт может размечать изображения, указывая, к какому классу они принадлежат.
• Использование сравнения с идеальными ответами: Модель обучается на основе сравнения своих предсказаний с известными правильными ответами. В процессе обучения модель пытается минимизировать ошибку, то есть разницу между предсказанными значениями и истинными метками. Это позволяет модели улучшать свои прогнозы с течением времени.
• Подстройка входных данных для получения нужных выходов: В процессе обучения модель может адаптировать свои входные данные, чтобы лучше соответствовать целевым выходным значениям. Это может включать в себя нормализацию данных, преобразование признаков и другие методы предобработки, которые помогают улучшить качество обучения.
• Подстройка матрицы весов для получения нужных ответов: Внутри модели (например, в нейронной сети) существуют параметры, называемые весами. Во время обучения модель настраивает эти веса, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Это происходит через алгоритмы оптимизации, такие как градиентный спуск, которые обновляют веса на основе ошибок, совершенных моделью.

Таким образом, обучение с учителем включает в себя все перечисленные аспекты. Этот подход является одним из самых распространенных в области искусственного интеллекта и машинного обучения, и его применение позволяет создавать высококачественные модели для решения различных задач.