либо идентифицировать несанкционированный доступ к информационной системе;
– выявление ошибок при экономических расчетах, т. е. фильтрация выбросов привлекает внимание к ошибочно введенной в ручном режиме информации за счет определения ее нетипичности или отсутствия смысла.
Задача сокращения размерности заключается в том, чтобы при помощи некоторых функций преобразования перейти к наименьшему числу признаков объекта, не потеряв при этом никакой существенной информации. Решение задачи дает возможность оптимизации:
– производственных процессов – благодаря выявлению действий, не влияющих на эффективность;
– расходов на содержание сложных систем;
– использования вычислительных ресурсов.
Задача заполнения пропущенных значений – замена недостающих значений в матрице «объекты-признаки» их прогнозными значениями. Метод замены используется в социальных исследованиях, когда данные собираются не в полном объеме; для восстановления данных при сбоях или преднамеренном уничтожении; при прогнозировании удовлетворенности от продукта на основе данных по другим продуктам и другим потребителям.
Кроме обучения с учителем и без учителя, в машинном обучении применяются и другие методы:
Обучение с подкреплением – процесс, при котором происходит обучение модели, не имеющей сведений о системе, но обладающей возможностью производить действия в ней. Действия переводят систему в новое состояние, и модель получает от системы некоторое вознаграждение. Подобное обучение используется:
– в управлении роботами при выполнении таких задач, как манипулирование предметами, навигация в загруженном пространстве, поиск устойчивого положения предмета;
– в управлении технологическими процессами;
– при персонализации показов рекламы в интернете;
– в управлении ценами и ассортиментом в сетях продаж;
– при маршрутизации в телекоммуникационных сетях.
Частичное обучение занимает промежуточное положение между обучением с учителем и без учителя. Пример прикладной задачи – автоматическая рубрикация большого количества текстов при условии, что некоторые из них уже отнесены к каким-то рубрикам. Такая задача стоит при работе с большими объемами текстовых данных экономистами и юридическими службами, а также в научной деятельности.
Динамическое обучение возможно как с учителем, так и без него. Специфика такого обучения состоит в том, что информация о состоянии объектов поступает потоком и требуется немедленно принимать решение по каждому прецеденту, одновременно доучивая модель зависимости с учетом новых прецедентов. Как и в задачах прогнозирования, здесь существенную роль играет фактор времени.
Метаобучение отличается от методов тем, что прецедентами являются ранее решенные задачи обучения. Требуется определить, какие из используемых в них приемов работают более эффективно. Конечная цель – обеспечить постоянное