Question

Определите, к каким видам машинного обучения относятся сле- дующие задачи. Обоснуйте ответ. 1) По физико-географическим и экономическим показателям разбить страны мира на группы схожих по экономическому по- ложению государств. 2) По анкете заемщика оценить величину кредитного лимита. 3) По отсканированному изображению текста определить цепоч- ку символов, его формирующих. 4) Выгодная покупка компьютера с заданным числом признаков. 5) Медицинские диагнозы.

Answer 1

Ответ:

Эта задача относится к кластеризации (clustering), т.к. требуется разбить страны на группы на основе их сходства по некоторым признакам.

Эта задача относится к задаче регрессии (regression), т.к. требуется предсказать непрерывное значение (величину кредитного лимита) на основе набора признаков (данных о заемщике).

Эта задача относится к задаче распознавания образов (optical character recognition, OCR), т.к. требуется распознать символы на изображении текста.

Эта задача относится к задаче классификации (classification), т.к. требуется определить, является ли конкретный компьютер выгодной покупкой на основе заданных признаков.

Эта задача относится к задаче классификации, т.к. требуется определить, к какому классу принадлежит конкретный медицинский случай на основе набора признаков (симптомов, результатов тестов и т.д.).

Объяснение:

Answer 2

Задачи машинного обучения можно разделить на несколько видов в зависимости от характера данных и целей решения. Давайте рассмотрим каждую из предложенных задач и определим их виды машинного обучения:

1. Разбиение стран по физико-географическим и экономическим показателям: - Вид машинного обучения: Обучение с учителем, кластеризация. - Обоснование: Здесь мы имеем данные о странах и хотим их разделить на группы на основе экономических и географических характеристик. Обучение с учителем может использоваться для создания модели, которая будет учитывать предоставленные метки (группы) для обучения. Кластеризация также подходит, так как она позволяет автоматически выявлять схожие группы без явных меток.

2. Оценка кредитного лимита по анкете заемщика: - Вид машинного обучения: Обучение с учителем, регрессия. - Обоснование: Здесь требуется предсказать величину кредитного лимита, что является задачей регрессии. Модель обучается на исторических данных с информацией о клиентах и их кредитных лимитах для последующего прогнозирования.

3. Определение цепочки символов по отсканированному изображению текста: - Вид машинного обучения: Обучение с учителем, распознавание образов (OCR). - Обоснование: Эта задача связана с распознаванием образов и текста на изображениях. Модель обучается на парах "изображение - соответствующий текст" для последующего распознавания символов на новых изображениях.

4. Выбор выгодной покупки компьютера с заданным числом признаков: - Вид машинного обучения: Обучение с учителем, классификация. - Обоснование: Здесь мы можем использовать модель классификации, чтобы определить, является ли покупка выгодной или нет, основываясь на характеристиках компьютера. Обучение с учителем потребуется для создания модели на основе исторических данных.

5. Медицинские диагнозы: - Вид машинного обучения: Обучение с учителем, классификация. - Обоснование: Данная задача связана с определением класса (диагноза) на основе медицинских данных. Модель обучается на данных пациентов с известными диагнозами для предсказания диагноза новых пациентов.

Таким образом, различные задачи машинного обучения требуют применения различных методов в зависимости от характера данных и целей предсказания.