О
Привет! Кажется, тебе нужно решить задачу по машинному обучению, верно? Ты хочешь узнать, какие методы обучения лучше всего подходят для различных задач. Давай посмотрим на примеры задач и предложенные методы обучения, чтобы выбрать наиболее подходящие.
Классификация: раздели носки на однотонные, в полоску и новогодние. Это задача классификации, здесь нужно выбрать вариант "С учителем", потому что для обучения модели нам понадобятся примеры, уже размеченные на разные категории (однотонные, в полоску и новогодние). Модель будет учиться распознавать их на основании этих данных.
Достижение цели: научиться играть в настольную репетиционную игру, за результата которых тебя хвалят или ругают. Для такой задачи подойдет обучение "С подкреплением", так как здесь система будет действовать методом проб и ошибок и учиться на основании полученного отклика (поощрения или наказания).
Регрессия (поиск зависимости): найди связь между голодом щенка и жалобностью его скулений. Задача поиска зависимости между двумя количественными переменными - это задача регрессии, для которой нужно выбрать модель "Без учителя". В данном случае мы не используем заранее размеченные данные, а анализируем
