ML не является недавней разработкой. Тем не менее, большие данные возрождают эту тему, и все больше компаний обращаются к моделям машинного обучения (ML), чтобы масштабировать свои операции, помогать сотрудникам работать более эффективно и быстро, находить скрытые данные или даже подтверждать и тестировать лежащие в их основе гипотезы. По мере того, как предприятия признают важность искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), растет интерес к смежным темам среди руководителей высшего звена, а также среди бизнес-направлений и должностей. ИИ и машинному обучению нужно доверять, чтобы иметь разрушительное организационное влияние.
Что же такое «машинное обучение»?!
Что ж, машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая фокусируется на создании статистических моделей и алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться на данных без необходимости явного программирования. Машинное обучение направлено на то, чтобы компьютеры могли автоматически распознавать и расшифровывать сложные шаблоны, чтобы делать точные прогнозы или суждения на основе таких шаблонов.
Алгоритмы машинного обучения изучают предыдущие данные, распознают шаблоны и получают ценную информацию, а не зависят от явных инструкций. Эти алгоритмы созданы для экстраполяции имеющихся данных и использования полученной информации для прогнозирования или действия на основе новых, ненаблюдаемых данных.
В процесс машинного обучения обычно включаются следующие этапы:
Сбор данных. Сбор данных — это процесс сбора информации, которая имеет отношение к рассматриваемой проблеме или деятельности и в целом отражает ее.
Предварительная обработка данных. Очистка, преобразование и подготовка данных к анализу включают, помимо прочего, устранение пропущенных значений, нормализацию функций или кодирование категориальных переменных.
Извлечение/выбор признаков: извлечение и выбор наиболее информативных аспектов данных для того, чтобы сделать прогнозы или выводы, которые являются правильными и точно отражают проблему.
Обучение модели. Обучение модели — это процесс ввода входных данных и целевых результатов в модель машинного обучения для ее обучения. В процессе обучения модель учится выявлять тенденции и связи в данных.
Оценка модели: измерение производительности обученной модели на другом наборе данных (наборе тестов), чтобы оценить ее обобщаемость, точность и любые потенциальные проблемы, такие как переоснащение или недообучение.
Развертывание модели: использование обученной модели для прогнозирования или выбора на основе совершенно новых, незапятнанных данных в практических приложениях.
Контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, частично контролируемое обучение и обучение с подкреплением — вот некоторые из многочисленных типов подходов к машинному обучению. Модели обучаются под наблюдением с использованием помеченных данных, где желаемый результат известен. Неконтролируемое обучение — это процесс выявления структур или шаблонов в неразмеченных данных. Размеченные и неразмеченные данные объединяются для обучения полуконтролируемому обучению. Обучение агентов принимать решения и совершать действия в зависимости от обратной связи, которую они получают от своего окружения, известно как обучение с подкреплением.
Многие отрасли используют машинное обучение для получения полезной информации, автоматизации и возможностей прогнозирования, включая здравоохранение, финансы, распознавание изображений и аудио, обработку естественного языка, системы рекомендаций, обнаружение мошенничества и многие другие.
Машинное обучение — полезный навык в современном мире.
Вот список некоторых часто задаваемых вопросов по машинному обучению:
- Что такое машинное обучение и чем оно отличается от традиционного программирования?
2. Объясните разницу между контролируемым и неконтролируемым обучением. Приведите примеры каждого.
3. Каков компромисс между смещением и дисперсией в машинном обучении? Как это влияет на производительность модели?
4. Каковы этапы построения модели машинного обучения?
5. Что такое перекрестная проверка и почему она важна для машинного обучения?
6. Что такое переобучение в машинном обучении и как его предотвратить?
7. Опишите разницу между классификацией и регрессией в машинном обучении.
8. Какие популярные алгоритмы используются в машинном обучении? Объясните, как они работают.
9. Что такое выбор признаков и почему он важен для машинного обучения?
10. Как вы обрабатываете отсутствующие данные в наборе данных для машинного обучения?
11. В чем разница между бэггингом и бустингом в ансамблевом обучении?
12. Объясните точность, полноту и оценку F1. Как они используются для оценки моделей классификации?
13. Что такое уменьшение размерности и почему оно используется в машинном обучении?
14. Какова цель регуляризации в машинном обучении? Приведите примеры методов регуляризации.
15. Можете ли вы объяснить концепцию градиентного спуска? Как это работает при оптимизации моделей машинного обучения?
Счастливого обучения! :)
