На этом шаге мы напомним суть этого метода.
Как мы уже говорили ранее, машинное обучение с учителем является одним из наиболее часто используемых и успешных видов машинного обучения. В следующих шагах мы более подробно расскажем о машинном обучении с учителем и объясним работу нескольких популярных алгоритмов. Мы уже разбирали применение машинного обучения с учителем в предыдущих шагах: классификацию ирисов по нескольким сортам с использованием измерений физических характеристик цветов (смотри 17 шаг).
Вспомним, что обучение с учителем используется всякий раз, когда мы хотим предсказать определенный результат (ответ) по данному объекту, и у нас есть пары объект-ответ. Мы строим модель машинного обучения на основе этих пар объект-ответ, которые составляют наш обучающий набор данных. Наша цель состоит в том, чтобы получить точные прогнозы для новых, никогда ранее не встречавшихся данных. Машинное обучение с учителем часто требует вмешательства человека, чтобы получить обучающий набор данных, но потом оно автоматизирует и часто ускоряет решение трудоемких или неосуществимых задач.
На следующем шаге мы рассмотрим классификацию и регрессию.
