Мы все знаем, что объем данных увеличивается с очень высокой скоростью и разнообразием. Как мы используем эти данные для получения прибыли, теперь появился термин «машинное обучение», которое очень помогает в принятии решений и в рассуждении.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта (ИИ). Это помогает анализировать и интерпретировать закономерности из данных. Это дает нашей системе возможность автоматически учиться совершенствоваться на собственном опыте без явного программирования.
Зачем нам машинное обучение?
У нас есть данные во всех областях, поэтому используйте их эффективно, здесь роль машинного обучения. Он всегда опережает конкурентов. Машинное обучение - ключ к раскрытию ценности корпоративных и исполнительных решений.
Выше мы говорим о полях. У нас есть такие случаи, как:
· В производстве прогнозирует техническое обслуживание и мониторинг состояния
· Оптимизация спроса и предложения энергии.
· В сфере финансовых услуг, аналитики рисков и регулирования.
Как работает машинное обучение?
Процесс машинного обучения начинается с данных, которые содержат данные обучения и тестирования. Сначала он вводит данные поезда в выбранный алгоритм. Проверить корректность работы алгоритма. Используйте тестовые данные в своей модели и проверьте результаты.
Если прогноз не ожидается, то есть два метода. Во-первых, повторно обучите алгоритм несколько раз, пока не будет найден желаемый результат, или, во-вторых, измените алгоритм.
Если модель работает хорошо, введите в модель неизвестные данные и получите новый ответ.
Типы машинного обучения
Есть три основных типа:
Ø Обучение с учителем
Ø Обучение без учителя
Ø Обучение с подкреплением
Обучение с учителем -
Это процесс обучения модели путем ввода входных данных, а также правильных выходных данных. Пара ввода / вывода обычно называется «помеченными данными». Помеченные данные - это данные, которые имеют как входные, так и выходные параметры.
Пример:
Основные алгоритмы, которые используются для обучения с учителем:
§ Линейная регрессия
§ Древо решений
§ Логистическая регрессия
§ Случайный лес
§ Полиномиальная регрессия
§ K-ближайшие соседи
§ Наивный байесовский
Обучение без учителя -
Машинное обучение без учителя выводит закономерности из набора данных без ссылки на известные или помеченные результаты. Он используется для обнаружения базовой структуры данных. Другими словами, это позволяет системе самостоятельно определять закономерности в наборах данных. Таким образом, он создает кластер в соответствии с разнообразием данных.
Пример:
Основные алгоритмы, которые используются для обучения без учителя:
§ Нечеткие средства
§ Частичные наименьшие квадраты
§ Кластеризация K-средних
§ Иерархическая кластеризация
§ Априори
§ Анализ главных компонентов
Обучение с подкреплением-
Это метод обучения, который взаимодействует с окружающей средой, выполняя действия и обнаруживая ошибки и награды.
Здесь алгоритм обнаруживает данные методом проб и ошибок, а затем решает, какое действие приведет к более высокому вознаграждению.
Если вы хотите изучить машинное обучение, вам следует знать о:
1. Среднее знание статистики и вероятности.
2. Базовые знания программирования (например, Python).
3. Базовые знания линейной алгебры.
Все эти предпосылки помогут вам быстро перейти на машинное обучение.
