Предисловие. описание машинного обучения Машинная грамотность — это система анализа данных, автоматизирующая структуру логической модели. Это направление искусственного интеллекта, основанное на идее, что системы могут учиться на данных, выявлять закономерности и формировать мнения с минимальным вмешательством смертных.
Типы машинного обучения Существует три основных типа машинной грамотности.
1. Контролируемая грамотность, когда модель обучается на помеченных данных и подходит для прогнозирования проблем для новых, невидимых данных.
2. Неконтролируемая грамотность, когда модели не даются размеченные данные, и она должна самостоятельно находить закономерности и связи во входных данных.
3. Подкрепляющая грамотность, когда модель обучается методом проб и ошибок с динамическим ландшафтом, чтобы составить последовательность мнений.
Операции машинного обучения Машинная грамотность включает в себя широкий спектр операций в красочном усердии, некоторые примеры включают в себя .
1.Распознавание изображений и речи в компьютерном зрении и обработке естественного языка.
2. Вещая консервация в производстве
3. Раскрытие мошенничества в сфере финансов
4. индивидуальные рекомендации в коммерции
5. Обнаружение изображений и объектов в тональных автобусах
6. Пророческая аналитика в здравоохранении
7. Пророческое моделирование и оптимизация в логистике
8. Пророческое моделирование в секторах энергии и пробега
9. Пророческое моделирование в сельском хозяйстве. Это лишь некоторые из названий, но область расширяется очень быстро, и возникают дальнейшие действия.
II. Процесс машинного обучения
A. Сбор и подготовка данных Первым шагом в процессе машинной грамотности является сбор и подготовка данных. Это включает в себя получение и рисование данных, а также их форматирование таким образом, чтобы их можно было использовать для обучения модели. Это может включать в себя задачи, подобные удалению выбросов или пропущенных значений, или преобразование данных каким-либо образом, например, гомогенизация значений.
B. Выбор модели После того, как данные установлены, следующим шагом будет выбор применимой модели. Это может быть уже существующая модель, такая как произвольная древесина, или модель, изготовленная по индивидуальному заказу, адаптированная к конкретной проблеме. Выбор модели будет зависеть от решаемой проблемы, а также от имеющихся данных и сундуков.
C. Обучение модели. После того, как модель выбрана, следующим шагом будет обучение модели на заданных данных. Этот процесс включает в себя использование данных для адаптации параметров модели, чтобы она могла напрямую прогнозировать рост новых, невидимых данных.
D. Оценка модели После того, как модель обучена, ее необходимо оценить, чтобы увидеть, насколько хорошо она работает на обучающих данных. Это можно сделать, сравнив прогнозы, сделанные моделью, с истинными значениями и рассчитав деликатность или ошибку.
E. Усовершенствование модели. Если производительность модели неудовлетворительна, ее также можно улучшить путем сбора дополнительных данных, выбора другой модели или согласования параметров текущей модели.
F. Посадка модели После того, как модель будет удовлетворительной и деликатно обучена, она будет готова к размещению. Это может включать интеграцию модели в продуктовую систему, аналогичную веб-сайту или мобильному устройству, или ее использование для прогнозирования новых данных. Важно учитывать производительность модели после развертывания, чтобы любые проблемы можно было быстро связать и решить.
Обратите внимание, что это общий рисунок процесса машинной грамотности, и способ может немного отличаться в зависимости от типа проблемы и способа сбора и подготовки данных.
III. Контролируемое обучение
A. Определение грамотности с учителем. Грамотность с учителем — это тип машинной грамотности, при котором модель обучается на размеченных данных, что означает, что данные имеют как входные функции, так и соответствующие маркеры дел. Суть контролируемой грамотности заключается в том, чтобы делать прогнозы на основе новых, невидимых данных, изучая взаимосвязь между входными признаками и маркерами романа из помеченных обучающих данных.
B. Общие алгоритмы, используемые в контролируемой грамотности
1. Линейная регрессия. Линейная регрессия — это простой и популярный алгоритм, используемый для прогнозирования переменной непрерывного роста, основанной на одной или нескольких входных характеристиках. Он пытается подогнать к данным прямую линию или гиперплоскость.
2. Логистическая регрессия Логистическая регрессия аналогична прямой регрессии, но используется для прогнозирования переменной двойного роста. Это система для моделирования биномиального распределения.
3. Деревья решений Деревья решений являются популярным алгоритмом как для скобочных, так и для ретрогрессивных задач. Модель состоит из древовидной структуры, где каждый узел представляет собой точку, а каждая ветвь представляет собой решение, основанное на значении этой точки.
4. Случайный лес Случайный лес — это ансамбль деревьев решений. Он объединяет несколько деревьев решений для создания более надежной модели, которая может уменьшить переоснащение и повысить производительность.
5. Машины опорных векторов Машины опорных векторов (SVM) — это тип алгоритма, используемый для задач скобок. Они пытаются найти границу (то есть гиперплоскость), которая разделяет разные классы данных.
C. Случаи использования контролируемой грамотности Некоторые примеры проблем контролируемой грамотности включают:
1. Прогнозирование вероятности оттока клиента на основе его некогда отношений с компанией
2. связывание объектов на изображении с использованием предварительно обученной модели
3. Диагностика заболевания на основании симптомов пациента и результатов анализов.
4. Подтверждение сделок по продукту на основе буквальных данных.
5. Прогнозирование того, какие гости с наибольшей вероятностью совершат покупку.
6. классификация настроений учебника, Это просто назвать многие, но возможности безграничны.
Обратите внимание, что это одни из наиболее распространенных алгоритмов, используемых для контролируемой грамотности, но существует также множество других доступных алгоритмов, которые можно использовать в зависимости от конкретной проблемы и характеристик данных.
IV. Неконтролируемое обучение
A. Определение неконтролируемого обучения. Неконтролируемая грамотность — это тип машинной грамотности, при котором модель не получает помеченных данных. Суть неконтролируемой грамотности заключается в том, чтобы находить закономерности и связи во входных данных, не прибегая к маркерам дел. Это может включать в себя такие задачи, как группировка аналогичных точек данных вместе (кластеризация) или уменьшение размерности данных (уменьшение размерности).
B. Общие алгоритмы, используемые в неконтролируемой грамотности
1. Кластеризация K-средних K-средних — это популярный алгоритм кластеризации, задача которого заключается в объединении в группы аналогичных точек данных. Алгоритм пытается разбить данные на K кластеров, где каждая точка данных принадлежит кластеру с ближайшим средним значением.
2. Иерархическая кластеризация Иерархическая кластеризация — это алгоритм, который группирует аналогичные точки данных в древовидную структуру, называемую дендрограммой. Существуют разные подходы к иерархической кластеризации (агломеративный, разделительный).
3. Анализ звездообразных элементов (PCA) PCA — это метод уменьшения размерности, который пытается найти наиболее важные функции в данных и создать новый набор функций с меньшей размерностью.
4. bus- Кодировщики bus- Кодировщики - это тип нейронной сети, которая обучена восстанавливать входные данные. Это тип неконтролируемой грамотности, поскольку сеть получает только входные данные и пытается реконструировать те же входные данные. Они широко используются для сжатия данных и обнаружения аномалий.
C. Случаи использования неконтролируемой грамотности Некоторые примеры проблем неконтролируемой грамотности включают
1. Группировка аналогичного клиента собирается вместе, чтобы сформировать клиентские части.
2. связывание закономерностей в данных детектора с обнаружением механических повреждений.
3. Рекомендация аналогичных сведений наркоману на основе его истории посещений.
4. Обнаружение мошеннических сделок с помощью обнаружения аномалий
5. Генерация новых изображений с использованием генеративных моделей.
6. Сжатие многомерных данных для визуализации. Это всего лишь перечисление многих, но неконтролируемая грамотность имеет множество возможных операций и вариантов использования.
Обратите внимание, что это одни из наиболее распространенных алгоритмов, используемых для обучения грамоте без учителя, но существует также множество других доступных алгоритмов, которые можно использовать в зависимости от конкретной проблемы и характеристик данных.
V. Заключение
A. Резюме ключевых моментов В этом сочинении мы представили предисловие к машинной грамотности, включая различные типы машинной грамотности, общие алгоритмы, используемые в контролируемой и неконтролируемой грамотности, а также красочные примеры использования машинной грамотности. Мы также организовали процесс машинной грамотности, включая сбор и подготовку данных, выбор модели, обучение модели, оценку модели и установку модели.
B. Будущие разработки в области машинного обучения Машинная грамотность — это вдохновляющая и быстро развивающаяся область, в которой каждый день появляется множество новых разработок и достижений. Некоторые текущие и нерожденные области внимания включают
1. Достижения в области глубокой грамотности, такие как GAN, шинные кодировщики, моторы и т. д.
2. Разработка более эффективной и важной снасти
3. Вычисления в реальном времени и периферийные вычисления
4. Улучшения в интерпретируемости, объяснимости и справедливости
5. Достижения в области обучения
6. Достижения в разрешимом ИИ, это всего лишь несколько примеров, но возможности безграничны.
C. предложения для повышения грамотности. Если вы заинтересованы в дальнейшем изучении машинной грамотности, существует множество доступных сундуков, которые помогут вам начать работу. Некоторые популярные ресурсы включают онлайн-руководства, МООК и книги. Некоторые из популярных источников для дальнейшего обучения — Coursera, edX, Udemy и т. д. Среди популярных книг — «Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow» Орельена Жерона, «Машинное обучение на Python» Себастьяна. Рашка и «Глубокое обучение» Йошуа Бенжио, Яна Гудфеллоу и Аарона Курвилля. Кроме того, веб-сайты таких организаций, как OpenAI и Google AI, также предоставляют множество ресурсов и информации о машинном обучении.
