Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Статистичесие (байесовские) методы классификации)
(уточнение, обновление)
Строка 1: Строка 1:
{{TOCright}}
{{TOCright}}
-
'''Теория обучения машин''' (machine learning, машинное обучение) возникла на стыке [[Прикладная статистика|прикладной статистики]], [[Методы оптимизации|оптимизации]], [[Дискретный анализ|дискретного анализа]], и за последние 50 лет оформилась в самостоятельную математическую дисциплину. Методы [[Машинное обучение|машинного обучения]] составляют основу ещё более молодой дисциплины — ''[[Интеллектуальный анализ данных|интеллектуального анализа данных]]'' (data mining).
+
'''Теория обучения машин''' (machine learning, машинное обучение) находится на стыке [[Прикладная статистика|прикладной статистики]], [[Методы оптимизации|численных методов оптимизации]], [[Дискретный анализ|дискретного анализа]], и за последние 50 лет оформилась в самостоятельную математическую дисциплину. Методы [[Машинное обучение|машинного обучения]] составляют основу ещё более молодой дисциплины — ''[[Интеллектуальный анализ данных|интеллектуального анализа данных]]'' (data mining).
В курсе рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: [[классификация]], [[кластеризация]], [[регрессия]], [[понижение размерности]]. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами.
В курсе рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: [[классификация]], [[кластеризация]], [[регрессия]], [[понижение размерности]]. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами.
Строка 11: Строка 11:
* пути устранения недостатков;
* пути устранения недостатков;
* сравнение с другими методами.
* сравнение с другими методами.
-
<!--* примеры прикладных задач.-->
+
* примеры прикладных задач.
Данный курс расширяет и углубляет набор тем, рекомендованный международным стандартом '''ACM/IEEE Computing Curricula 2001''' по дисциплине «Машинное обучение и нейронные сети» (machine learning and neural networks) в разделе «Интеллектуальные системы» (intelligent systems).
Данный курс расширяет и углубляет набор тем, рекомендованный международным стандартом '''ACM/IEEE Computing Curricula 2001''' по дисциплине «Машинное обучение и нейронные сети» (machine learning and neural networks) в разделе «Интеллектуальные системы» (intelligent systems).
Строка 31: Строка 31:
=== Замечания для студентов ===
=== Замечания для студентов ===
 +
* Видеолекции [http://shad.yandex.ru/lectures/machine_learning.xml ШАД Яндекс].
* Материал, который есть в pdf-тексте, но не рассказывался на лекциях, не входит в программу экзамена.
* Материал, который есть в pdf-тексте, но не рассказывался на лекциях, не входит в программу экзамена.
* На подстранице имеется перечень [[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Вопросы|вопросов к устному экзамену]]. Очень помогает при подготовке к устному экзамену!
* На подстранице имеется перечень [[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Вопросы|вопросов к устному экзамену]]. Очень помогает при подготовке к устному экзамену!
Строка 37: Строка 38:
= Первый семестр =
= Первый семестр =
-
{{well|
+
'''Текст лекций:''' [[Media:Voron-ML-1.pdf|(PDF,&nbsp;3&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 4.10.2011}}.
-
Текст лекций: [[Media:Voron-ML-1.pdf|(PDF,&nbsp;3&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 4.10.2011}}.
+
-
[http://shad.yandex.ru/lectures/machine_learning.xml Видеолекции в ШАД Яндекс]
+
-
}}
+
=== Основные понятия и примеры прикладных задач ===
=== Основные понятия и примеры прикладных задач ===

Версия 20:56, 13 июля 2013

Содержание

Теория обучения машин (machine learning, машинное обучение) находится на стыке прикладной статистики, численных методов оптимизации, дискретного анализа, и за последние 50 лет оформилась в самостоятельную математическую дисциплину. Методы машинного обучения составляют основу ещё более молодой дисциплины — интеллектуального анализа данных (data mining).

В курсе рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами.

Все методы излагаются по единой схеме:

  • исходные идеи и эвристики;
  • их формализация и математическая теория;
  • описание алгоритма в виде слабо формализованного псевдокода;
  • анализ достоинств, недостатков и границ применимости;
  • пути устранения недостатков;
  • сравнение с другими методами.
  • примеры прикладных задач.

Данный курс расширяет и углубляет набор тем, рекомендованный международным стандартом ACM/IEEE Computing Curricula 2001 по дисциплине «Машинное обучение и нейронные сети» (machine learning and neural networks) в разделе «Интеллектуальные системы» (intelligent systems).

Курс читается

На материал данного курса опираются последующие кафедральные курсы. На кафедре ММП ВМиК МГУ параллельно с данным курсом и в дополнение к нему читается спецкурс Теория надёжности обучения по прецедентам, посвящённый проблемам переобучения и оценивания обобщающей способности.

От студентов требуются знания курсов линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации и какого-либо языка программирования желательно, но не обязательно.

Ниже представлена расширенная программа — в полном объёме она занимает больше, чем могут вместить в себя два семестра. Каждый параграф приблизительно соответствует одной лекции. Курсивом выделен дополнительный материал, который может разбираться на семинарах.

Замечания для студентов

Первый семестр

Текст лекций: (PDF, 3 МБ) — обновление 4.10.2011.

Основные понятия и примеры прикладных задач

Презентация: (PDF, 0,8 МБ) — обновление 11.02.2013.

Статистичесие (байесовские) методы классификации

Презентация: (PDF, 2,4 МБ) — обновление 6.03.2013.

Оптимальный байесовский классификатор

Непараметрическое оценивание плотности

Параметрическое оценивание плотности

Разделение смеси распределений

  • Смесь распределений.
  • EM-алгоритм: основная идея, понятие скрытых переменных. «Вывод» алгоритма без обоснования сходимости. Псевдокод EM-алгоритма. Критерий останова. Выбор начального приближения. Выбор числа компонентов смеси.
  • Стохастический EM-алгоритм.
  • Смесь многомерных нормальных распределений. Сеть радиальных базисных функций (RBF) и применение EM-алгоритма для её настройки.

Метрические методы классификации

Презентация: (PDF, 1,59 МБ) — обновление 16.04.2012.

Метод ближайших соседей и его обобщения

Отбор эталонов и оптимизация метрики

Линейные методы классификации

Презентация: (PDF, 2,21 МБ) — обновление 16.04.2012.

Градиентные методы

Логистическая регрессия

  • Гипотеза экспоненциальности функций правдоподобия классов. Теорема о линейности байесовского оптимального классификатора. Оценивание апостериорных вероятностей классов с помощью сигмоидной функции активации.
  • Логистическая регрессия. Принцип максимума правдоподобия и логарифмическая функция потерь. Снова метод стохастического градиента, сглаженное правило Хэбба.
  • Пример прикладной задачи: кредитный скоринг. Бинаризация признаков. Скоринговые карты и оценивание вероятности дефолта. Риск кредитного портфеля банка.
  • Настройка порога решающего правила по критерию числа ошибок I и II рода. Кривая ошибок (ROC curve). Алгоритм эффективного построения ROC-кривой.

Метод опорных векторов

  • Оптимальная разделяющая гиперплоскость. Понятие зазора между классами (margin).
  • Случаи линейной разделимости и отсутствия линейной разделимости. Связь с минимизацией регуляризованного эмпирического риска. Кусочно-линейная функция потерь.
  • Задача квадратичного программирования и двойственная задача. Понятие опорных векторов.
  • Рекомендации по выбору константы C.
  • Функция ядра (kernel functions), спрямляющее пространство, теорема Мерсера.
  • Способы конструктивного построения ядер. Примеры ядер.
  • Сопоставление SVM с гауссовским ядром и RBF-сети.
  • Обучение SVM методом активных ограничений. Алгоритм INCAS. Алгоритм SMO.
  • ню-SVM.
  • SVM-регрессия.
  • Метод релевантных векторов RVM

Методы регрессионного анализа

Презентация: (PDF, 0,9 MБ) — обновление 16.04.2012.

Непараметрическая регрессия

Многомерная линейная регрессия

Нелинейная параметрическая регрессия

Нейросетевые методы классификации и регрессии

Презентация: (PDF, 1,8 МБ) — обновление 16.04.2012.

Многослойные нейронные сети

Сети Кохонена

Методы кластеризации

Презентация: (PDF, 1,0 МБ) — обновление 24.04.2012.

Кластеризация

Таксономия

Многомерное шкалирование

Второй семестр

Критерии выбора моделей и методы отбора признаков

Текст лекций: (PDF, 330 КБ).
Презентация: (PDF, 1,76 МБ) — обновление 11.10.2011.

Задачи оценивания и выбора моделей

Теория обобщающей способности

Методы отбора признаков

Композиционные методы классификации и регрессии

Текст лекций: (PDF, 1 MБ).
Презентация: (PDF, 1 МБ).

Линейные композиции, бустинг

Эвристические и стохастические методы

Бустинг алгоритмов ранжирования

  • Задача ранжирования. Примеры: ранжирование результатов текстового поиска, задача Netflix.
  • Функционал качества — число дефектных пар.
  • Бустинг алгоритмов ранжирования — аналоги AdaBoost и AnyBoost.
  • Двудольная задача. Сведение попарного функционала качества к поточечному.

Нелинейные алгоритмические композиции

  • Смесь экспертов, область компетентности алгоритма.
  • Выпуклые функции потерь. Методы построения смесей: последовательный и иерархический.
  • Построение смесей экспертов с помощью EM-алгоритма.
  • Нелинейная монотонная корректирующая операция. Случай классификации. Случай регрессии. Задача монотонизации выборки, изотонная регрессия.

Логические методы классификации

Текст лекций: (PDF, 625 КБ).
Презентация: (PDF, 1.3 МБ) — обновление 23.10.2012.

Понятия закономерности и информативности

  • Понятие логической закономерности. Эвристическое, статистическое, энтропийное определение информативности. Асимптотическая эквивалентность статистического и энтропийного определения. Сравнение областей эвристических и статистических закономерностей.
  • Разновидности закономерностей: конъюнкции пороговых предикатов (гиперпараллелепипеды), синдромные правила, шары, гиперплоскости.
  • «Градиентный» алгоритм синтеза конъюнкций, частные случаи: жадный алгоритм, стохастический локальный поиск, стабилизация, редукция.
  • Бинаризация признаков. Алгоритм разбиения области значений признака на информативные зоны.

Решающие списки и деревья

Взвешенное голосование закономерностей

  • Методы синтеза конъюнктивных закономерностей. Псевдокод: алгоритм КОРА, алгоритм ТЭМП.
  • Эвристики, обеспечивающие различность и полезность закономерностей. Построение Парето-оптимальных закономерностей. Выравнивание распределения отступов.
  • Применение алгоритма бустинга AdaBoost к закономерностям. Критерий информативности в бустинге.
  • Примеры прикладных задач: кредитный скоринг, прогнозирование ухода клиентов.

Алгоритмы вычисления оценок

Обучение без учителя

Поиск ассоциативных правил

Презентация: (PDF, 1.1 МБ) — обновление 23.10.2012.

  • Понятие ассоциативного правила и его связь с понятием логической закономерности.
  • Примеры прикладных задач: анализ рыночных корзин, выделение терминов и тематики текстов.
  • Алгоритм APriori. Два этапа: поиск частых наборов и рекурсивное порождение ассоциативных правил. Недостатки и пути усовершенствования алгоритма APriori.
  • Алгоритм FP-growth. Понятия FP-дерева и условного FP-дерева. Два этапа поиска частых наборов в FP-growth: построение FP-дерева и рекурсивное порождение частых наборов.
  • Общее представление о динамических и иерархических методах поиска ассоциативных правил.

Задачи с частичным обучением

Презентация: (PDF, 0.7 МБ) — обновление 15.11.2011.

  • Постановка задачи Semisupervised Learning, примеры приложений.
  • Простые эвристические методы: self-training, co-training, co-learning.
  • Адаптация алгоритмов кластеризации для решения задач с частичным обучением. Кратчайшиё незамкнутый путь. Алгоритм Ланса-Уильямса. Алгоритм k-средних.
  • Трансдуктивный метод опорных векторов TSVM.
  • Алгоритм Expectation-Regularization на основе многоклассовой регуляризированной логистической регрессии.

Коллаборативная фильтрация

Презентация: (PDF, 1.2 МБ) — обновление 30.10.2012.

Тематическое моделирование

Презентация: (PDF, 1.4 МБ) — обновление 06.11.2012.

Обучение с подкреплением

Презентация: (PDF, 0.9 МБ) — обновление 20.11.2012.

  • Задача о много руком бандите. Жадные и эпсилон-жадные стратегии. Среда для экспериментов. Метод сравнения с подкреплением. Метод преследования.
  • Адаптивные стратегии на основе скользящих средних.
  • Уравнения Беллмана. Оптимальные стратегии. Динамическое программирование. Метод итераций по ценностям и по стратегиям.
  • Методы временных разностей: TD, SARSA, Q-метод. Многошаговое TD-прогнозирование. Адаптивный полужадный метод VDBE.


Список подстраниц

Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/ToDoМашинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Вопросы
Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Семестровый курсМашинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/Форма отчета
Личные инструменты