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

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Обучение с подкреплением)
(Активное обучение)
Строка 386: Строка 386:
== Активное обучение ==
== Активное обучение ==
-
Презентация: [[Media:Voron-ML-AL-slides.pdf|(PDF, 1.3 МБ)]] {{важно| — обновление 23.11.2016}}.
+
Презентация: [[Media:Voron-ML-AL-slides.pdf|(PDF, 1.2 МБ)]] {{важно| — обновление 1.11.2017}}.
* Постановка задачи машинного обучения. Основные стратегии: отбор объектов из выборки и из потока, синтез объектов.
* Постановка задачи машинного обучения. Основные стратегии: отбор объектов из выборки и из потока, синтез объектов.
* Сэмплирование по неуверенности. Почему активное обучение быстрее пассивного.
* Сэмплирование по неуверенности. Почему активное обучение быстрее пассивного.
Строка 396: Строка 396:
* Оценивание качества активного обучения.
* Оценивание качества активного обучения.
* Введение изучающих действий в стратегию активного обучении. Алгоритмы ε-active и EG-active.
* Введение изучающих действий в стратегию активного обучении. Алгоритмы ε-active и EG-active.
-
* Применение обучения с подкреплением для активного обучения. Активное томпсоновское сэмплирование.
+
* Применение обучения с подкреплением для активного обучения. Активное томпсоновское сэмплирование.
= См. также =
= См. также =

Версия 11:36, 1 ноября 2017

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

  • Видеолекции ШАД Яндекс.
  • «Введение в машинное обучение» на Курсэре содержит примерно втрое меньше материала, чем в годовом курсе, представленном на этой странице. Там очень многое упрощено, спрятано, пропущено. Действительно введение.
  • На подстранице имеется перечень вопросов к устному экзамену. Очень помогает при подготовке к устному экзамену!
  • О найденных ошибках и опечатках сообщайте мне. — К.В.Воронцов 18:24, 19 января 2009 (MSK)
  • Материал, который есть в pdf-тексте, но не рассказывался на лекциях, обычно не входит в программу экзамена.

Первый семестр

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

Основные понятия и примеры прикладных задач

Презентация: (PDF, 1,4 МБ) — обновление 09.02.2016.

Метрические методы классификации и регрессии

Презентация: (PDF, 3,0 МБ) — обновление 21.02.2017.

Логические методы классификации

Текст лекций: (PDF, 625 КБ).
Презентация: (PDF, 1.8 МБ) — обновление 21.02.2017.

Факультатив

  • Статистический критерий информативности, точный тест Фишера. Сравнение областей эвристических и статистических закономерностей. Асимптотическая эквивалентность статистического и энтропийного критерия информативности. Разнообразие критериев информативности в (p,n)-пространстве.
  • Решающий пень. Бинаризация признаков. Алгоритм разбиения области значений признака на информативные зоны.
  • Решающий список. Жадный алгоритм синтеза списка.
  • Преобразование решающего дерева в решающий список.

Градиентные методы обучения

Презентация: (PDF, 0,9 МБ) — обновление 03.03.2017.

Метод опорных векторов

Презентация: (PDF, 1,1 МБ) — обновление 07.03.2017.

  • 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.
  • SVM-регрессия.
  • Регуляризации для отбора признаков: LASSO SVM, Elastic Net SVM, SFM, RFM.
  • Метод релевантных векторов RVM

Многомерная линейная регрессия

Презентация: (PDF, 0,7 MБ) — обновление 14.03.2017.


Нелинейная регрессия

Презентация: (PDF, 0,7 MБ) — обновление 28.03.2017.

Критерии выбора моделей и методы отбора признаков

Текст лекций: (PDF, 330 КБ).
Презентация: (PDF, 1,0 МБ) — обновление 05.03.2015.
Презентация: (PDF, 1,3 МБ) — обновление 28.03.2017.

Прогнозирование временных рядов

Презентация: (PDF, 0,9 MБ) — обновление 27.04.2017.

Байесовская теория классификации

Презентация: (PDF, 1,1 МБ) — обновление 27.04.2017.

Разделение смеси распределений

Презентация: (PDF, 1,7 МБ) — обновление 27.04.2017.

  • Смесь распределений.
  • EM-алгоритм: основная идея, понятие скрытых переменных. ЕМ алгоритм как метод простых итераций для решения системы нелинейных уравнений.
  • Детали реализации EM-алгоритма. Критерий останова. Выбор начального приближения.
  • Выбор числа компонентов смеси. Пошаговая стратегия. Априорное распределение Дирихле.
  • Обобщённый EM-алгоритм. Стохастический EM-алгоритм. Иерархический EM-алгоритм.
  • Смесь многомерных нормальных распределений. Сеть радиальных базисных функций (RBF) и применение EM-алгоритма для её настройки.
  • Сопоставление RBF-сети и SVM с гауссовским ядром.
  • Задача кластеризации. EM-алгоритм и Алгоритм k средних (k-means).
  • Задача частичного обучения.

Кластеризация и частичное обучение

Презентация: (PDF, 1,7 МБ) — обновление 25.05.2017.


Поиск ассоциативных правил

Презентация: (PDF, 1.1 МБ) — обновление 20.10.2015.

  • 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.

Второй семестр

Нейронные сети

Презентация: (PDF, 1,4 МБ) — обновление 13.10.2015.

Нейронные сети глубокого обучения

Презентация: (PDF, 3,4 МБ) — обновление 1.11.2017.

  • Быстрые методы стохастического градиента: Поляка, Нестерова, AdaGrad, RMSProp, AdaDelta, Adam, Nadam.
  • Проблема взрыва градиента и эвристика gradient clipping
  • Метод случайных отключений нейронов (Dropout). Интерпретации Dropout. Обратный Dropout и L2-регуляризация.
  • Функции активации ReLU и PReLU.
  • Свёрточные нейронные сети (CNN). Свёрточный нейрон. Pooling нейрон. Выборка размеченных изображений ImageNet.
  • Идея обобщения CNN на любые структурированные данные.
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN). Обучение рекуррентных сетей: Backpropagation Through Time (BPTT).
  • Сети долгой кратковременной памяти (Long short-term memory, LSTM)

Линейные композиции, бустинг

Текст лекций: (PDF, 1 MБ).
Презентация: (PDF, 0.9 МБ) — обновление 08.09.2015.

Эвристические, стохастические, нелинейные композиции

Презентация: (PDF, 0.9 МБ) — обновление 08.09.2015.

  • Стохастические методы: бэггинг и метод случайных подпространств.
  • Случайный лес. Анализ смещения и вариации для простого голосования.
  • Смесь алгоритмов (квазилинейная композиция), область компетентности, примеры функций компетентности.
  • Выпуклые функции потерь. Методы построения смесей: последовательный и иерархический.
  • Построение смеси алгоритмов с помощью EM-подобного алгоритма.
  • Нелинейная монотонная корректирующая операция. Случай классификации. Случай регрессии. Задача монотонизации выборки, изотонная регрессия.

Ранжирование

Презентация: (PDF, 0,5 МБ) — обновление 14.10.2014.

  • Постановка задачи обучения ранжированию. Примеры.
  • Признаки в задаче ранжирования поисковой выдачи: текстовые, ссылочные, кликовые. TF-IDF. PageRank.
  • Критерии качества ранжирования: Precision, MAP, AUC, DCG, NDCG, pFound.
  • Ранговая классификация, OC-SVM.
  • Попарный подход: RankingSVM, RankNet, LambdaRank.

Рекомендательные системы

Презентация: (PDF, 0.8 МБ) — обновление 13.11.2016.

  • Задачи коллаборативной фильтрации, транзакционные данные и матрица субъекты—объекты.
  • Корреляционные методы user-based, item-based. Задача восстановления пропущенных значений. Меры сходства субъектов и объектов.
  • Латентные методы на основе би-кластеризации. Алгоритм Брегмана.
  • Латентные методы на основе матричных разложений. Метод главных компонент для разреженных данных (LFM, Latent Factor Model). Метод стохастического градиента.
  • Неотрицательные матричные разложения. Метод чередующихся наименьших квадратов ALS.
  • Модель с учётом неявной информации (implicit feedback).
  • Рекомендации с учётом дополнительных признаковых данных. Линейная и квадратичная регрессионные модели, libFM.
  • Измерение качества рекомендаций. Меры разнообразия (diversity), новизны (novelty), покрытия (coverage), догадливости (serendipity).

Тематическое моделирование

Текст лекций: (PDF, 830 КБ).
Презентация: (PDF, 1.6 МБ) — обновление 1.11.2017.

Обучение с подкреплением

Презентация: (PDF, 1.0 МБ) — обновление 1.11.2017.

  • Задача о многоруком бандите. Жадные и эпсилон-жадные стратегии. Метод UCB (upper confidence bound). Стратегия Softmax.
  • Среда для экспериментов.
  • Адаптивные стратегии на основе скользящих средних. Метод сравнения с подкреплением. Метод преследования.
  • Постановка задачи в случае, когда агент влияет на среду. Ценность состояния среды. Ценность действия.
  • Жадные стратегии максимизации ценности. Уравнения оптимальности Беллмана.
  • Метод временных разностей TD. Метод Q-обучения.
  • Градиентная оптимизация стратегии (policy gradient). Связь с максимизацией log-правдоподобия.
  • Постановка задачи при наличии информации о среде в случае выбора действия. Контекстный многорукий бандит.
  • Линейная регрессионная модель с верхней доверительной оценкой LinUCB.
  • Оценивание новой стратегии по большим историческим данным.


Активное обучение

Презентация: (PDF, 1.2 МБ) — обновление 1.11.2017.

  • Постановка задачи машинного обучения. Основные стратегии: отбор объектов из выборки и из потока, синтез объектов.
  • Сэмплирование по неуверенности. Почему активное обучение быстрее пассивного.
  • Сэмплирование по несогласию в комитете. Сокращение пространства решений.
  • Сэмплирование по ожидаемому изменению модели.
  • Сэмплирование по ожидаемому сокращению ошибки.
  • Синтез объектов по критерию сокращения дисперсии.
  • Взвешивание по плотности.
  • Оценивание качества активного обучения.
  • Введение изучающих действий в стратегию активного обучении. Алгоритмы ε-active и EG-active.
  • Применение обучения с подкреплением для активного обучения. Активное томпсоновское сэмплирование.

См. также

Литература

  1. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. Springer, 2014. — 739 p.
  2. Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. — Springer, 2006. — 738 p.
  3. Мерков А. Б. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения. 2011. 256 с.
  4. Мерков А. Б. Распознавание образов. Построение и обучение вероятностных моделей. 2014. 238 с.
  5. Коэльо Л.П., Ричарт В. Построение систем машинного обучения на языке Python. 2016. 302 с.

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