Обучение с учителем, без учителя и с подкреплением
Слушатели классифицируют три основные парадигмы машинного обучения, рассмотрят конкретные варианты применения каждой из них и сопоставят реальные задачи с подходящим типом обучения.
«Обучение с учителем, без учителя и с подкреплением» — бесплатный урок Machine Learning Academy на CoddyKit. Это урок 2 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Machine Learning Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Machine Learning Academy содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
Three Learning Paradigms Overview
ML isn't one technique but a family, split by the feedback they learn from. The big three: supervised, unsupervised, and reinforcement learning.
Supervised Learning: Learning with Labels
Supervised learning trains on examples that already have the right answer (a label). It powers most ML you use, for both classification and prediction.
# Supervised learning example: predict house price
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# Features (size in sq ft) and labels (price in $)
X = np.array([[500], [1000], [1500], [2000]])
y = np.array([100000, 200000, 300000, 400000])
model = LinearRegression()
model.fit(X, y) # supervised: model sees both X and y
# Predict on new data
print(model.predict([[1200]])) # ~$240,000Supervised Learning Use Cases
Supervised learning is everywhere: spam filters, medical diagnosis, credit scoring, and image recognition. In each, the model learns from past labeled examples.
Unsupervised Learning: Finding Hidden Structure
Unsupervised learning works with no labels at all. The algorithm explores the data and finds hidden structure on its own — most often by clustering.
# Unsupervised learning example: K-Means clustering
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# No labels — only features
X = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=42)
kmeans.fit(X) # no y — discovers structure on its own
print('Cluster assignments:', kmeans.labels_)
# Automatically finds two groups without any labelsUnsupervised Learning Use Cases
Unsupervised learning shines when labels are too costly: grouping customers, spotting anomalies in network traffic, or finding topics across thousands of articles.
Reinforcement Learning: Learning by Doing
In reinforcement learning, an agent acts in an environment and earns rewards or penalties — learning the best strategy by trial and error, like training a dog. 🐕
Reinforcement Learning Use Cases
Reinforcement learning drives some famous wins: AlphaGo mastering Go through self-play, robots learning to walk, and agents learning to drive in simulation.
Self-Supervised Learning: A Fourth Paradigm
A modern twist is self-supervised learning: the data labels itself. Language models like BERT learn by predicting masked words in a sentence.
Matching Problems to Paradigms
To pick a paradigm, ask: do you have labels? Is the output a category or a number? Is learning reward-driven? A safe default is supervised learning.
Semi-Supervised Learning: Best of Both Worlds
Semi-supervised learning mixes a little labeled data with lots of unlabeled data — perfect when labeling is expensive but raw data is plentiful.
Scikit-learn API for All Paradigms
scikit-learn shines with one consistent API: create an estimator, call fit(), then predict() or transform(). Swapping algorithms takes barely any code.
# Consistent API across paradigms
from sklearn.linear_model import LogisticRegression # supervised
from sklearn.cluster import KMeans # unsupervised
from sklearn.decomposition import PCA # unsupervised
import numpy as np
X = np.random.randn(100, 5)
y = np.random.randint(0, 2, 100)
# Supervised
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X, y) # needs labels
# Unsupervised
km = KMeans(n_clusters=3)
km.fit(X) # no labels needed
pca = PCA(n_components=2)
X_reduced = pca.fit_transform(X)Quick Check
Test your understanding of Machine Learning with Python concepts from this lesson.
Lesson Recap
Nice work! Supervised learns from labels, unsupervised finds hidden structure, and reinforcement learns by reward. Next: the full ML workflow.
Изучай Python с ИИ-репетитором — бесплатно
Пиши и запускай код прямо в браузере, получай мгновенную помощь от ИИ-репетитора 24/7 и продолжи учиться на сайте или в приложении.
- Курсы
- 30
- Уроки
- 120
Часто задаваемые вопросы
Урок «Обучение с учителем, без учителя и с подкреплением» бесплатный?
Да — полный текст урока «Обучение с учителем, без учителя и с подкреплением» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Machine Learning Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Machine Learning Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Обучение с учителем, без учителя и с подкреплением»?
Слушатели классифицируют три основные парадигмы машинного обучения, рассмотрят конкретные варианты применения каждой из них и сопоставят реальные задачи с подходящим типом обучения. Ты практикуешь Machine Learning Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать Machine Learning Academy?
Предыдущий опыт не требуется. Machine Learning Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 2 из 4.
Сколько времени занимает урок «Обучение с учителем, без учителя и с подкреплением»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке Machine Learning Academy?
Да. Каждый урок Machine Learning Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Традиционное программирование и машинное обучение
- Обучение с учителем, без учителя и с подкреплением
- Рабочий процесс машинного обучения: от данных к предсказанию
- Машинное обучение в реальном мире: варианты применения и ограничения