Чаще всего люди, которые спрашивают, что такое машинное обучение и как им заниматься, поражаются шаблонным ответом: СНАЧАЛА ИЗУЧИТЕ МИЛЛИОНЫ ОБЛАСТЕЙ МАТЕМАТИКИ, даже не получив шанса понять машинное обучение за пределами « О боже, это машина, которая учится делать прогнозы».
Отказ от ответственности: математика важна, но не на первом месте.
Конечно, математика важна, но если бы кто-нибудь сказал мне, когда мне было 12 лет, когда я пытался изучать C++, что я должен бросить это дело и пойти изучать линейную алгебру, чтобы стать программистом, возможно, у меня даже не было бы шанса узнать, что такое программирование. это то, чему я могу научиться профессионально позже в жизни.
С тех пор, как мы изобрели компьютеры, он был основан на определенном стиле написания компьютерных программ, а именно:
- Понимание проблемы, для решения которой мы стремимся написать программу.
- Постройте логическую структуру решения и закодируйте ее.
- Загрузить данные в программу.
- Получите желаемый результат на основе жестко закодированной логики.
Этот подход работает очень хорошо до тех пор, пока в игру не вступает определенный тип проблем.
Послушайте, программирование — это круто, но для того, чтобы написать программу, которая решает проблемы, которые мы, люди, можем решить, но не можем точно описать, как мы их решаем, программирование терпит неудачу.
Опытные дерматологи могут обнаружить рак кожи, но они не могут точно описать, как они его обнаруживают, это просто за пределами возможностей их мозга. практикующему требуются годы, чтобы научиться делать это более точно.
Водитель автомобиля может спокойно ехать в толпе или по трассе, но когда пытаешься учиться у них, все они говорят, что ты не должен заботиться об окружающих, а только сосредотачиваться на своей полосе и прочей ерунде, которую не опишешь человеку. компьютер.
Машинное обучение
Чтобы написать компьютерную программу, решающую проблемы, которые мы не можем описать, нам пришлось изменить способ написания компьютерных программ.
Итак, обычно процесс машинного обучения выглядит следующим образом:
- Сбор данных о проблемах, которые мы можем решить, но не можем описать (у этого пациента рак кожи, у другого — нет)
- Просмотр и очистка базовых данных и проверка их соответствия нашим наблюдениям.
- Отправьте данные и ответы в программу, которую мы называем «Модель машинного обучения».
- Получить нужную компьютерную программу, решающую задачу с определенным уровнем точности.
Итак, мы перешли от написания логической структуры программы к тому, чтобы заставить компьютер написать программу за нас, потому что она слишком сложна для нас, чтобы описать и написать ее.
Когда использовать машинное обучение?
Я думаю, что ответ содержится в верхних разделах, но позвольте мне выразить его четкими словами.
Если у вас есть данные о событиях, которые вы не можете понять, как они произошли, машинное обучение для вас.
Если вы хотите прогнозировать будущие события, используя существующие данные, или найти связь между событиями, машинное обучение для вас.
Но имейте в виду, если целью является машинное обучение, то, вероятно, машинное обучение — не лучшее решение вашей проблемы. это должно произойти, когда проблема требует этого, а не тогда, когда это звучит сексуально.
Сводка
О, я не знаю, оставайтесь любопытными.
