Навигация по миру ИИ может быть сложной задачей для новичков, особенно когда речь идет о машинном обучении и глубоком обучении. В этом руководстве мы познакомим вас с этими понятиями и проведем вас через основные шаги для начала работы.

Но сначала давайте поговорим о глубоком обучении и машинном обучении:

Хотя глубокое обучение является частью машинного обучения, между ними есть некоторые важные различия.

Машинное обучение обычно включает в себя обучение моделей на размеченных наборах данных с целью делать прогнозы или классифицировать новые, невидимые данные. Алгоритмы машинного обучения часто полагаются на проектирование признаков, которое включает в себя ручной выбор и проектирование наиболее важных признаков набора данных для использования в качестве входных данных для модели.

Глубокое обучение, с другой стороны, использует нейронные сети, состоящие из нескольких уровней взаимосвязанных узлов, для изучения иерархических представлений данных.

Модели глубокого обучения могут автоматически извлекать важные функции из необработанных данных, устраняя необходимость в разработке функций.

Модели глубокого обучения достигли самых современных результатов в широком спектре задач, таких как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка и многое другое.

Теперь давайте перейдем к нашему руководству:

Шаг 1. Познакомьтесь с основами искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения.

Искусственный интеллект (ИИ) относится к широкой категории технологий и подходов, которые направлены на то, чтобы позволить машинам выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как распознавание закономерностей, понимание естественного языка и принятие решений.

Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое включает в себя обучение машин обучению на основе данных без явного программирования. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое использует нейронные сети для изучения больших объемов данных.

Хорошим примером машинного обучения в действии является распознавание изображений. Машину можно обучить на наборе данных изображений, и она может научиться распознавать объекты на этих изображениях без явных указаний, что искать. Глубокое обучение часто используется в задачах распознавания изображений для повышения точности.

Шаг 2. Выберите язык программирования и среду

Существует несколько языков программирования, которые можно использовать для машинного и глубокого обучения, включая Python, R и MATLAB.

Python — один из самых популярных языков для решения этих задач. Он имеет обширную экосистему библиотек и сред, упрощающих начало работы.

Чтобы начать работу с Python, вы можете загрузить и установить Anaconda, которая включает Python и многие из самых популярных библиотек данных, таких как NumPy, pandas и научное обучение.

Шаг 3. Изучите основные библиотеки и фреймворки

После того, как вы выбрали язык программирования и среду, вам нужно будет изучить основные библиотеки и фреймворки для машинного обучения и глубокого обучения. Некоторые из самых популярных библиотек и фреймворков включают в себя:

  • NumPy: библиотека для выполнения числовых операций с большими массивами и матрицами.
  • pandas: библиотека для обработки и анализа данных.
  • scikit-learn: библиотека для машинного обучения, включающая широкий спектр алгоритмов и инструментов для предварительной обработки данных, выбора модели и оценки.
  • TensorFlow: популярная среда глубокого обучения, позволяющая создавать и обучать нейронные сети.
  • PyTorch: еще одна популярная среда глубокого обучения, известная своей простотой использования и гибкостью.

Чтобы начать работу со scikit-learn, вы можете следовать официальному руководству пользователя, которое включает множество примеров того, как использовать библиотеку для различных задач машинного обучения.

Шаг 4. Изучите основные алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения

После того, как вы изучите основные библиотеки и фреймворки, вам нужно будет изучить основные алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения. Некоторые из наиболее популярных алгоритмов включают в себя:

  • Линейная регрессия. Простой алгоритм прогнозирования непрерывной переменной на основе одной или нескольких входных переменных.
  • Логистическая регрессия: алгоритм бинарной классификации, предсказывающий вероятность бинарного результата.
  • Деревья решений. Простой алгоритм, создающий древовидную модель решений и их возможных последствий.
  • Нейронные сети. Класс алгоритмов, созданных по образцу структуры и функций человеческого мозга, которые можно использовать для решения широкого круга задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и т. д.

Чтобы начать работу с нейронными сетями, вы можете следовать руководству по созданию простого классификатора изображений с использованием TensorFlow.

Шаг 5: Практикуйтесь и экспериментируйте

Лучший способ овладеть машинным и глубоким обучением — это практиковаться и экспериментировать.

Вы можете начать с работы над простыми проектами и постепенно переходить к более сложным.

Kaggle — отличная платформа для поиска наборов данных и участия в соревнованиях по машинному обучению.

Хорошим проектом для начинающих является создание простой модели линейной регрессии, которая прогнозирует цену дома на основе его размера и местоположения.

Подводя итог:

Глубокое обучение — это тип машинного обучения, в котором нейронные сети используются для изучения сложных представлений данных, тогда как традиционное машинное обучение часто опирается на созданные вручную функции.

Следуя этим важным шагам, вы сможете ориентироваться в мире ИИ и начать создавать свои собственные.

Нравится этот пост?

Дополнительные материалы на PlainEnglish.io.

Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .

Заинтересованы в масштабировании запуска вашего программного обеспечения? Ознакомьтесь с разделом Схема.