Руководство для начинающих по началу работы в области машинного обучения
«Машинное обучение автоматизирует работу, которую, по мнению большинства людей, могли выполнять только люди». ~ Дэйв Уотерс
Вступление
В последнее время все мы, возможно, слышали термин «машинное обучение» или «машинное обучение». Эта технология сейчас находится на пике популярности, многие начинающие инженеры и даже люди, не имеющие инженерного образования, хотят узнать о машинном обучении и начать свою карьеру в этой области.
Вам может показаться, почему машинное обучение стало таким популярным только в последние несколько лет?
Ответ на вопрос заключается в том, что за последние несколько лет сектор ИТ преуспел, и благодаря этому мы стали свидетелями значительного прогресса в области вычислительной мощности, дешевых и более быстрых систем хранения и генерации большого количества данных. Эти три являются основными причинами бума машинного обучения за последние несколько лет.
По указанным выше трем причинам теперь проще обучать модели машинного обучения быстрее с помощью мощных процессоров и графических процессоров с достаточным объемом и легкой доступностью данных.
Поскольку всем нам может быть интересно, что такое машинное обучение, и мы хотим узнать о нем, давайте начнем обсуждение этой темы.
Что на самом деле такое машинное обучение?
Машинное обучение означает, что машины должны узнавать некоторые данные, как люди, чтобы машина могла идентифицировать, предсказывать, рекомендовать и классифицировать любые другие данные, связанные с данными, которые машина узнала.
С технической точки зрения мы можем сказать, что машинное обучение - это исследование компьютерных алгоритмов, которое пытается узнать о данных, которые им передаются, и делать прогнозы относительно некоторых связанных, но невидимых данных. По мере того, как мы загружаем в алгоритмы все больше и больше данных, они все больше улучшаются.
Подобно маленькому ребенку, который узнает что-то от своих родителей, старших и учителей, в будущем, когда он будет взаимодействовать с чем-то неизвестным, но связанным с тем, что он уже узнал об этом, он с уверенностью сможет это идентифицировать.
Алгоритмы машинного обучения учатся на данных так же, как учится ребенок, эти алгоритмы изучают и находят закономерности в данных, на которых он обучается, и могут идентифицировать и предсказывать невидимые данные, которые связаны с данными, на которых он обучается.
Что нужно сделать для создания модели машинного обучения?
1. Сбор данных
Первый шаг обучения любой модели машинного обучения включает в себя генерацию данных, которые необходимо изучить алгоритму и найти в них закономерности. Сбор данных может выполняться разработчиком вручную или разработчик может использовать любой из существующих наборов данных.
Данные необходимо разделить на данные для обучения (данные, на которых будет выполняться обучение алгоритма) и данные для тестирования (данные для проверки обучения алгоритма).
2. Обучение алгоритма.
Второй шаг включает обучение модели машинного обучения на обучающем наборе данных, чтобы узнать о ней и найти в ней закономерности.
3. Проверка
Третий шаг в создании модели машинного обучения включает тестирование модели на обучающем наборе данных, чтобы выяснить, насколько точно она предсказывает данные, на которых она обучается.
Если модель не работает до отметки на этом шаге, ее снова настраивают, чтобы модель работала более точно.
4. Тестирование
Последний шаг в создании модели машинного обучения включает тестирование модели на невидимых данных, то есть данных, на которых она не обучена, данных тестирования.
В этой части модель предназначена для прогнозирования данных тестирования, окончательная точность модели и ее производительность оцениваются в этой части на основе того, насколько хорошо и точно модель прогнозирует данные.
Заключение
В этой статье мы рассмотрим, что такое «машинное обучение», и шаги, необходимые для создания модели машинного обучения.
- Машинное обучение - это процесс, в котором компьютерные алгоритмы обучаются на данных, чтобы предсказать некоторые неизвестные данные, но связанные данные.
- Шаги, необходимые для создания модели машинного обучения: сбор данных, обучение, тестирование и проверка.
- Обучение модели машинного обучения прогнозированию и идентификации данных похоже на обучение ребенка распознаванию вещей.
«Компьютеры могут видеть, слышать и учиться. Добро пожаловать в будущее ». ~ Дэйв Уотерс
