Основы машинного обучения для энтузиастов науки о данных

Обзор

• Необходимость машинного обучения в современном мире
• Различные концепции, связанные с машинным обучением
• Ресурсы для изучения машинного обучения
• Объем машинного обучения

Машинное обучение – это новая технология, позволяющая компьютерам автоматически обучаться на основе прошлых исторических данных.

Машинное обучение использует различные математические алгоритмы для построения моделей и предоставления результатов в виде прогнозов.

Он применяется в различных областях, таких какраспознавание изображений, распознавание речи, фильтрация электронной почты, искусственный интеллект, рекомендательная система Netflix, беспилотные автомобили и многие другие.

Оглавление

1 Что такое машинное обучение

2 Как работает машинное обучение

3 Потребность в машинном обучении

4 ключевых особенности машинного обучения

5 типов машинного обучения

6 Область машинного обучения

7 приложений в реальном мире

8 предпосылок для машинного обучения

9 ресурсов

1. Что такое машинное обучение

Машинное обучение позволяет машине автоматически учиться на основе данных и импровизировать на основе предыдущего опыта, а также прогнозировать события без получения инструкций или явного программирования для этого.

Машинное обучение означает заставить машины вести себя как люди. Мы, как люди, обязаны учиться на своем опыте и принимать решения на основе нашего обучения, но, с другой стороны, Машины всегда получают инструкции для работы. Машинное обучение нацелено на такие способы заставить машину учиться на предыдущих данных, как человек, и делать точные и эффективные прогнозы.

2. Как работает машинное обучение

Машинное обучение работает следующим образом:

1. Машина получает традиционные данные в качестве входных данных
2. Машина учится на входных данных
3. Машина строит модель прогнозирования
4. Машина обучает модель входным данным
5. После обучения машина тестирует модель, прогнозируя результат для следующего набора входных данных.
6. Машина оценивает процент точности прогноза и импровизирует, если процент ниже желаемого числа.
7. Машина повышает точность и учится на предыдущих данных/опыте

3. Потребность в машинном обучении

У нас, как у людей, есть ограничения. Поскольку мир управляется данными, человеку сложно обрабатывать такой объем данных вручную. Именно здесь применяется машинное обучение, поскольку машины способны решать такие сложные задачи.

Алгоритмы машинного обучения обучаются на таких огромных объемах данных и используются для создания эффективных прогнозов и результатов, что позволяет человеку легко обрабатывать такие сложные данные. .

Чем больше данных, тем эффективнее машинное обучение, поэтому потребность в машинном обучении становится необходимой в современную эпоху для решения различных сложных задач.

4. Ключевые особенности машинного обучения

1. Решение различных сложных проблем, интерпретация и решение которых выходит за рамки человеческих возможностей
2. Выявление различных шаблонов в данных, таким образом извлекая полезную информацию о различных проблемах.
3. Делаем эффективные прогнозы
4. Импровизируйте или извлекайте уроки из всех прошлых данных, тем самым повышая точность вывода.
5. Подпадает под технологию, управляемую данными

5. Типы машинного обучения

Машинное обучение можно разделить на 3 типа, а именно:

а. Обучение под наблюдением b. Обучение без учителя c. Обучение с подкреплением а. Обучение под наблюдением

Обучение с учителем – это метод машинного обучения, при котором мы обучаем машину, предоставляя помеченные данные(данные помечены одной или несколькими метками/данные классифицируются) и на этом основе, машина прогнозирует выход.

Машина обучается на размеченных данных под нашим наблюдением, как Учитель обучает своего ученика, и

Целью обучения с учителем является сопоставление входных данных с выходными данными. После того, как модель обучена, она дает прогноз в качестве выходных данных для наборов данных.

Он бывает двух видов:

1 Регрессия: используется для прогнозирования непрерывных значений, таких как цена, зарплата и т. д.

2 Классификация: используется для классификации дискретных значений, таких как True/False, Male/Female и т. д.

б. Обучение без учителя

Обучение без учителя – это метод обучения, при котором машина обучается без какого-либо контроля.

При этом машина обучается на данных, которые не помечаются, не классифицируются, и обучение выполняется без какого-либо контроля. При этом машина пытается найти полезную закономерность, сделать выводы из огромного количества данных и реструктурировать / разделить данные на основе признаков или сходств.

Он бывает двух видов:

1. Кластеризация: данные разбиваются на различные группы на основе сходства.
2. Ассоциация: определяет наборы элементов/точек данных, которые часто встречаются вместе в наборе данных.

в. Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением – это метод обучения, при котором Машина получает баллы вознаграждения за каждый правильный прогноз и отрицательный балл/штраф за каждый неверный прогноз. Машина автоматически обучается с помощью этих точек обратной связи и повышает свою точность.

При обучении с подкреплением машина исследует среду, с которой взаимодействует. Основная цель состоит в том, чтобы получить как можно больше призовых баллов и повысить его точность.

6. Объем машинного обучения

В современном мире существуют блестящие возможности машинного обучения, основанного на данных, в том числе в различных секторах, таких как финансы, бизнес и т. д. Поскольку данные производятся с огромной скоростью, различные рабочие роли составляют машинное обучение важный навык. Эти рабочие роли

1. Инженер по машинному обучению. Это профессионалы, разрабатывающие системы и различные алгоритмы машинного обучения, которые обучаются, обучаются на входных данных и дают различные прогнозы, выходные данные и импровизируют на основе предыдущих данных. опыт.

2. Инженер глубокого обучения — это профессионалы, которые специализируются на продвинутых концепциях машинного обучения, глубоком обучении, разработке различных моделей, программном обеспечении, связанном с искусственным интеллектом. Их главная цель — заставить машину вести себя, имитировать, думать, принимать решения, как люди.

3. Ученый по данным. Это профессионалы, которые извлекают важные идеи из данных и анализируют эти идеи и предлагают соответствующие бизнес-решения на основе этих скрытых шаблонов.

4. Инженер по компьютерному зрению. Это разработчики программного обеспечения, которые разрабатывают такие алгоритмы для распознавания различных шаблонов в изображениях.

Поскольку различные отрасли инвестируют миллиарды долларов в исследования и разработки в области искусственного интеллекта, который является приложением машинного обучения, спрос и потребность в исследованиях в области машинного обучения всегда будут существовать.

7. Приложения в реальном мире

Существует множество реальных приложений машинного обучения, таких как

1 Беспилотный автомобиль, 2 Голосовой помощник Amazon Alexa 3 Голосовой помощник Apple Siri, 4 Система рекомендаций Netflix 5 Распознавание изображений 6 Распознавание речи 7 Переводчик Google

8 Обнаружение мошенничестваи многое другое.

Модели машинного обучения могут быть развернуты для различных моделей прогнозирования, в том числеМодель прогнозирования погоды, Модель прогнозирования заболеваний, Анализ фондового рынка, Прогноз цен на автомобили, Прогноз недвижимости и т. д.