Введение

В современном мире вы так часто слышите модное словечко «машинное обучение». Вы можете задуматься о том, что такое машинное обучение и почему все о нем говорят. В этой статье мы углубимся в мир машинного обучения, поймем его основные концепции, изучим его различные типы, выделим основные инструменты и продемонстрируем некоторые интересные практические приложения.

Что такое машинное обучение?

Проще говоря, машинное обучение — это область ИИ, которая фокусируется на прогнозировании или принятии решений без явного программирования. Теперь отсутствие явного программирования означает, что мы не пишем набор инструкций для выполнения конкретной задачи, вместо этого мы строим статистическую модель и передаем данные в эту модель, что мы называем обучением модели. Благодаря этому методу модель может найти закономерность внутри данных, а затем сделать прогноз в соответствии с этой закономерностью. Давайте возьмем аналогию с ребенком. Машинное обучение похоже на ребенка, когда мы часто показываем ребенку яблоко и говорим ему, что это «яблоко». Со временем малыш в будущем сможет самостоятельно узнавать яблоко.

Типы машинного обучения

До сих пор мы видели основные понятия машинного обучения. Теперь давайте попробуем понять, каковы типы машинного обучения. Существует 3 типа машинного обучения в зависимости от типа требуемых данных и метода обучения модели: 1) обучение с учителем, 2) обучение без учителя, 3) обучение с подкреплением.

  1. Обучение с учителем: При обучении с учителем алгоритм обучается на помеченном наборе данных, где каждый пример в обучающих данных сопоставляется с соответствующей целью или выходными данными. Примерами контролируемого обучения являются классификация и регрессия.
  2. Обучение без учителя. Обучение без учителя имеет дело с немаркированными данными, когда алгоритм пытается найти закономерности, группы или структуры внутри данных. Примером обучения без учителя является кластеризация.
  3. Обучение с подкреплением. При обучении с подкреплением агент взаимодействует с окружающей средой и учится принимать последовательность решений для максимизации сигнала вознаграждения. Здесь мы не предоставляем конкретные данные, такие как контролируемое или неконтролируемое обучение, вместо этого мы обучаем агента, используя наказания и вознаграждения.

Важные библиотеки Python для машинного обучения

В машинном обучении мы используем различные библиотеки для разных задач. Эти задачи включают сбор данных, обработку данных, визуализацию данных, построение модели и ее развертывание. Давайте получим общее представление о некоторых библиотеках.

Нампи

Numpy — это фундаментальная библиотека Python для числовых и научных вычислений. Используя Numpy, мы можем работать с большими и многомерными массивами, что очень важно в машинном обучении.

Панды

Pandas — это библиотека для обработки и анализа данных. Он предоставляет простые в использовании структуры данных и функции для работы со структурированными данными. Pandas позволяет импортировать данные из различных форматов файлов, таких как CSV, Excel, базы данных SQL и других.

Матплотлиб

Matplotlib — это библиотека, которая используется для визуализации данных с использованием высококачественных настраиваемых графиков и диаграмм. Визуализация данных — самая важная задача в анализе данных.

Scikit-Learn

Scikit-Learn, также называемая Sklearn, также является одной из важных библиотек Python, которую можно использовать для различных задач, таких как использование предопределенных статистических алгоритмов, предварительная обработка характеристик данных, оценка модели, выбор лучшей модели и многое другое. Ознакомьтесь с приведенным ниже кодом, в котором мы реализовали линейную регрессию (один из статистических алгоритмов) на простых данных и протестировали их на одном test_input.

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = [[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0]]     #single feature
y = [2.0, 3.0, 3.5, 4.5, 5.0]               #target

#creating linear regression model
model = LinearRegression()

#training the model
model.fit(X,y)

#testing the model
test_input = [[6.0]]
prediction = model.predict(test_input)
print("Predicted output : ", prediction)

КрасиваяСуп

BeautifulSoup — одна из библиотек веб-скрапинга на Python. При очистке веб-страниц мы собираем данные с таких веб-сайтов, как Flipkart, Wikipedia, Twitter и многих других. Сбор данных для машинного обучения — очень важная задача, и удаление веб-страниц — один из способов сделать это.

Стримлит

Streamlit — это библиотека Python для создания простых веб-приложений для развертывания моделей машинного обучения. Streamlit удобен для новичков и позволяет пользователям быстро превращать сценарии данных в общедоступные веб-приложения. Вы также можете использовать Django или Flask для развертывания модели.

Некоторые применения машинного обучения

До сих пор мы видели некоторые основные концепции машинного обучения. Теперь пришло время познакомиться с некоторыми приложениями машинного обучения, чтобы у вас была мотивация изучать машинное обучение.

  • Рекомендация по контенту: рекомендация фильмов, музыки, книг и другого контента на основе предпочтений и поведения пользователей. В основном используется Netflix и YouTube.
  • Самоуправляемые автомобили: Разработка алгоритмов и моделей автономной навигации и управления транспортными средствами.
  • Обнаружение мошенничества: обнаружение мошеннических транзакций или действий в режиме реального времени.
  • Диагностика заболеваний: выявление заболеваний и заболеваний по медицинским изображениям, таким как рентгеновские снимки и МРТ.
  • Распознавание лиц: Распознавание лиц для целей аутентификации и безопасности. Который в основном используется в вашем смартфоне для умной блокировки лица.
  • Языковой перевод: автоматический перевод текста с одного языка на другой. Кто может забыть Google Translator?
  • Игра Акинатор: Возможно, вы несколько раз играли в эту игру в Интернете, где вам нужно выбрать в уме одного персонажа, и компьютер задает вам несколько вопросов, и через несколько вопросов он угадывает вашего персонажа.
  • Чат-боты и виртуальные помощники: создание диалоговых агентов для поддержки клиентов и поиска информации.

Заключение

Машинное обучение — это не просто модное словечко; это революционная технология с широким спектром применений, которая влияет на нашу повседневную жизнь. Понимание его основ, включая типы, инструменты и реальные приложения, является первым шагом на пути к раскрытию его потенциала. Продолжая исследовать постоянно развивающуюся среду машинного обучения, мы открываем больше возможностей улучшить наш мир, делая его умнее, эффективнее и доступнее, чем когда-либо прежде.

На простом английском языке

Спасибо, что вы являетесь частью нашего сообщества! Прежде чем уйти: