Машинное обучение — это захватывающая область, которая меняет наш подход к анализу данных. Аналитику данных важно понимать основы машинного обучения, принципы его работы и его реальные приложения. В этом видео мы познакомим вас с машинным обучением для аналитиков данных, предоставив реальные примеры и примеры кода на Python.
Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет машинам учиться и делать прогнозы или решения без явного программирования. Вместо этого алгоритмы машинного обучения используют статистические модели и данные для принятия решений и прогнозов.
Примеры из реального мира:
- Выявление мошенничества в финансовых операциях
- Рекомендательные системы для персонализированных рекомендаций по продуктам
- Профилактическое обслуживание на производстве
- Сегментация клиентов в маркетинге
Типы машинного обучения
Существует три основных типа машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
Контролируемое обучение
Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором модель обучается на размеченных данных. Цель состоит в том, чтобы предсказать выходную переменную на основе входных переменных. Примеры контролируемого обучения включают проблемы регрессии и классификации.
Пример из реальной жизни: прогнозирование цен на жилье Мы можем использовать обучение с учителем для прогнозирования цен на дома на основе различных характеристик, таких как количество спален, площадь в квадратных футах, местоположение и т. д. Мы будем использовать модель линейной регрессии для обучения алгоритма и делать предсказания.
Пример кода на Python:
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
data = pd.read_csv('housing.csv')
# Split the data into input and output variables
X = data[['bedrooms', 'sqft', 'location']]
y = data['price']
# Train the model
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# Make predictions on new data
new_data = [[2, 1200, 'New York'], [3, 1500, 'San Francisco']]
predictions = model.predict(new_data)
print(predictions)
Неконтролируемое обучение
Неконтролируемое обучение — это тип машинного обучения, при котором модель обучается на неразмеченных данных. Цель состоит в том, чтобы найти закономерности и структуры в данных. Примеры неконтролируемого обучения включают кластеризацию и уменьшение размерности.
Пример реального мира:
Сегментация клиентов
Мы можем использовать неконтролируемое обучение для разделения клиентов на разные группы на основе их поведения, демографических данных и т. д. Мы будем использовать алгоритм кластеризации k-средних, чтобы сгруппировать похожих клиентов вместе.
Пример кода на Python:
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# Load the data
data = pd.read_csv('customers.csv')
# Select the relevant features
X = data[['age', 'income']]
# Train the model
model = KMeans(n_clusters=3)
model.fit(X)
# Assign the clusters to the data points
labels = model.predict(X)
print(labels)
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, при котором модель учится методом проб и ошибок. Цель состоит в том, чтобы максимизировать сигнал вознаграждения, предпринимая действия в окружающей среде. Примеры обучения с подкреплением включают игры и робототехнику.
Образовательные ресурсы:
- Ускоренный курс по машинному обучению от Google
- Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow от Орельена Жерона
- Машинное обучение, Эндрю Нг, Coursera
Заключение
В этой статье я познакомил вас с машинным обучением для аналитиков данных, предоставив реальные примеры и образцы кода на Python.
Я также рекомендовал некоторые учебные ресурсы, которые помогут вам лучше понять машинное обучение.
Благодаря машинному обучению вы можете извлечь ценную информацию из своих данных и принимать более обоснованные решения в своей отрасли.
