Десять лучших черных лайфхаков по машинному обучению для начинающих

Мир машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ) кажется сложным, особенно если вы новичок в этом вопросе. Но так быть не должно! Вот десять лучших лайфхаков по машинному обучению для начинающих, которые помогут вам избавиться от жаргона и сразу перейти к сути дела — заставить машинное обучение работать в вашем собственном бизнесе или личной жизни!

Введение
Машинное обучение — увлекательная область с массой практических применений, но начать работу с ней может быть сложно. В этом посте я дам вам десять приемов машинного обучения, которые помогут вам начать работу и упростить внедрение машинного обучения в ваше приложение.

ОБНАРУЖЕНО: наша система Plug & Play, которая приносит нам более 2000 долларов комиссионных каждый день в обязательном порядке! Кнопочная система «Готово для вас приносит нам 2000 долларов в день на автопилоте!Вот как вы можете клонировать нашу простую трехэтапную автоматизированную систему!»

Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры действовать без явного программирования. Это тип искусственного интеллекта, который позволяет компьютерным системам анализировать данные и делать выводы. Другими словами, машинное обучение помогает компьютерам научиться лучше справляться с конкретными задачами.
Технологии машинного обучения используются во всем: от программного обеспечения для распознавания речи до беспилотных автомобилей и медицинских диагнозов. Чем больше вы знаете об этой удивительной технологии, тем больше у вас будет возможностей!

Откройте для себя первое в мире приложение, которое позволяет нам сокрушить eCom БЕЗ создания магазина… и получать 458,42 доллара США в день с помощью «Super eCom Funnels…Запустите свои собственные eCom Super Funnels с ВЫИГРЫВАЮЩИМИ продуктами за 60 секунд БЕЗ создания магазина. Единый магазин или Shopify”

Типы машинного обучения
Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который предоставляет программному обеспечению возможность обучаться без явного программирования. Одним из способов достижения этого машинного обучения является интеллектуальный анализ данных, когда компьютер просматривает прошлые данные, чтобы найти закономерности и правила.

Поэтому я только что оформил предзаказ на БЕСПЛАТНУЮ копию новой книги Рассела Брансона «Дорожные секреты. Все, что мне нужно было сделать, это оплатить небольшую стоимость доставки. Вот и все. Рассел разделяет те же стратегии, которые он использовал, чтобы вывести Clickfunnels с нуля до более чем 100 000 000 долларов дохода всего за 3 года. Члены Клуба запятых.»

Обучение с учителем
Одним из самых популярных видов машинного обучения является обучение с учителем. В этом типе обучения аналитики данных будут использовать набор данных, который был помечен, чтобы обучить алгоритм. Алгоритм берет метки и учится делать прогнозы на основе того, что ему скормили. Этот тип обучения полезен во многих отношениях и может использоваться во всем, от фильтрации спама до медицинской диагностики.

Обучение без учителя
Этот тип машинного обучения используется для поиска скрытых шаблонов, обнаружения аномалий и обнаружения взаимосвязей.
Существует множество различных типов неконтролируемого обучения, такого как кластеризация, разбиение k-средних, анализ основных компонентов (PCA), автоэнкодеры и глубокие нейронные сети.

Обучение с подкреплением
Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры действовать без явного программирования. Есть много методов, которые можно использовать для обучения машины, но обучение с подкреплением — один из самых простых способов начать работу. Обучение с подкреплением использует метод проб и ошибок. Компьютерные программы тренируются самостоятельно, играя в игры или решая головоломки. Этот метод успешно применяется в робототехнике, игровом искусственном интеллекте и обработке естественного языка. Вам не нужны специальные навыки или технические знания, чтобы начать обучение с подкреплением!

Обнаружение аномалий
##Большие данные (пять предложений)
Термин большие данные используется для описания настолько больших или сложных наборов данных, что для их проанализировано.

Обработка естественного языка
НЛП — это область машинного обучения, которая занимается пониманием человеческого языка и имеет множество приложений в различных отраслях. Вот десять черных лайфхаков для начинающих, которые помогут вам начать.

Анализ временных рядов
Анализировать данные проще, если они организованы по временным рядам, которые представляют собой просто последовательность точек данных, упорядоченных в хронологическом порядке. В машинном обучении это могут быть данные с отметками времени от датчиков на двигателе самолета. Это также могут быть данные фондового рынка или другие записи о транзакциях. Важно отметить, что тип данных не имеет значения — важно только то, что у вас есть последовательность измерений с отметкой времени, связанной с каждой точкой в ​​последовательности. Например, это всего четыре измерения, сделанные с интервалом в пять секунд: .
Один метод под названием Скользящее среднее помогает нам сгладить эти колебания. Если мы построим среднее (скользящее среднее) этих четырех значений, а также первое значение и последнее значение, то наш график будет выглядеть следующим образом: Здесь происходит несколько вещей: во-первых, мы видим, что шума намного меньше; во-вторых, наши первое и последнее значения теперь снова отображаются!

Заключение
Подводя итог, можно сказать, что машинное обучение можно использовать для улучшения вашего бизнеса, как большого, так и малого. Хитрости в этом посте — лишь несколько примеров того, как вы можете использовать машинное обучение для улучшения. Если вы ищете больше идей, в Интернете их полно! Однако этот список должен дать вам хорошее начало.