В современном цифровом мире машинное обучение, несомненно, является одной из самых влиятельных и мощных технологий для упрощения жизни человека и решения сложных проблем. Даже тем, которые быстро растут изо дня в день, потребуется пара лет, чтобы увидеть все потенциальные возможности использования. Без этой критически важной технологии Человечество не смогло бы решать очень сложные проблемы, избегать и оптимизировать потери ресурсов.
Эта статья предназначена для неспециалистов, чтобы они могли понять основы машинного обучения и инструментов поддержки.
В 21 веке ДАННЫЕ — это новое золото и нефть. В одной из недавних статей говорится: «Каждый день создается 2,6 квинтиллиона байтов данных, поскольку наши многочисленные устройства, подключенные к Интернету, отслеживают, производят и хранят информацию (источник)». Даже эти все машины (приложения) генерируют данные просто как угодно. Если мы не проанализируем данные и не найдем в них какие-либо скрытые закономерности, нет смысла тратить усилия и затраты на хранение данных.
Машинное обучение — это инструмент для превращения данных и информации в знания. Эти методы используются для автоматического поиска ценных закономерностей в сложных данных, на что у человека может уйти пара дней или месяцев, а в некоторых случаях даже годы. Скрытые закономерности и знания о проблеме можно использовать для предсказания будущих событий и принятия всевозможных сложных решений.
· Что такое машинное обучение?
· Какие существуют виды машинного обучения?
· Инструменты машинного обучения
Что такое машинное обучение (ML)?
Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), в котором компьютер учится на исторических (прошлых) данных и принимает решения автономно без какого-либо взаимодействия с пользователем.
Машинное обучение помогает нам принимать правильные бизнес-решения, повышать производительность, автоматически обнаруживать болезни, прогнозировать погоду и многое другое.
Говоря простым языком, машина учится на опыте (учитывая прошлые данные) и предсказывает будущее.
Некоторые из лучших примеров машинного обучения в реальном времени приведены ниже:
· Netflix — рекомендации фильмов
· Facebook — Предложенный запрос друга
· Распознавание речи
· Медицинский диагноз
· Распознавание изображений
· Обнаружение мошенничества
· Самоуправляемые автомобили
Каковы категории машинного обучения?
Обучение с учителем: компьютерное приложение обучается с помощью заданных образцов входных данных (набора данных) и их желаемых результатов.
Известные методы контролируемого обучения
a) Регрессия: —линейная регрессия используется для прогнозирования, прогнозирования и поиска взаимосвязей между количественными данными. Например. Прогнозирование цены дома, баллов и т. д.
b) Классификация: —Классификация используется для прогнозирования качественного результата путем анализа данных и распознавания закономерностей в них. Например. Изолировать ли кого-то неплательщик кредита или нет?
Неконтролируемое обучение:компьютерное приложение обучается самостоятельно (без выборочного ввода и желаемых результатов, таких как обучение с учителем) и обнаруживает скрытые закономерности в заданных данных) или средство для достижения цели. Это полезно для поиска полезной информации из данных.
Известные методы обучения без учителя
a) Кластеризация: —Кластеризация используется для группировки данных в похожие кластеры, чтобы извлечь информацию или упростить ее обработку. Например. Продажа продукта нужной группе клиентов
Обучение с частичным учителем.Гибридная модель обучения с учителем и без учителя. Например. Анализ речи, классификатор текстовых документов
Обучение с подкреплением. Компьютерное приложение взаимодействует с динамической средой и выполняет определенную цель/задачу. Я имею в виду, научитесь работать в динамической среде без какого-либо контроля. Например. беспилотные автомобили
Несколько инструментов машинного обучения:
· TensorFlow —TensorFlow — это библиотека искусственного интеллекта для числовых вычислений, графиков потоков данных для построения моделей. Это позволяет разработчикам создавать крупномасштабные нейронные сети со многими слоями.
· Jupyter Notebook или Google Colab’s — это среда, позволяющая нам хранить, выполнять и совместно использовать живой код в виде блокнотов.
· Pandas —Pandas используется для очистки и анализа данных. В основном используется для извлечения и преобразования данных из различных источников систем.
· Numpy —Numpy используется в научных расчетах.
· Scikit-Learn —Scikit-learn (Sklearn) — это надежная библиотека, обеспечивающая статистическое моделирование.
· MatPlotLib —Matplotlib — это библиотека построения графиков, которая используется для построения гистограмм, гистограмм, круговых диаграмм.
· Seaborn —Seaborn — это библиотека визуализации данных, которая работает поверх популярной библиотеки визуализации данных Matplotlib, хотя она обеспечивает простой интерфейс и эстетически более привлекательные графики...
Вывод. На рынке доступно очень много популярных инструментов машинного обучения. Но это некоторые из важнейших инструментов, чтобы начать наше путешествие в программирование машинного обучения.
