Einführung in das maschinelle Lernen für Anfänger

Wissenschaftliche und technologische Fortschritte erobern die Welt im Sturm. Gehen Sie einfach zehn Jahre zurück und vergleichen Sie es mit dem Leben, das Sie heute führen. Sie werden die tiefgreifenden Veränderungen um uns herum erkennen, dank neuer technologischer Innovationen, die ihren Weg in unsere Häuser finden. Wir lernen auch neue Begriffe wie Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Data Science und viele mehr kennen.

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Wenn wir von maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz sprechen, kommt uns als erstes das Bild von Maschinen und Robotern in den Sinn. Aber viele von uns wissen nicht, dass die Grundlagen des maschinellen Lernens häufig in unserem täglichen Leben implementiert werden.

Hier erhalten Sie eine detaillierte Einführung in maschinelles Lernen sowie einige Richtlinien zum Erlernen von Python für maschinelles Lernen .

Eine kurze Einführung in das maschinelle Lernen

Es ist nicht einfach, eine präzise und genaue Einführung oder Definition des maschinellen Lernens zu geben. Experten auf diesem Gebiet haben Definitionen gegeben, die zu technisch sind. Beispielsweise lautet Stanfords Definition von maschinellem Lernen: „Maschinelles Lernen ist die Wissenschaft, Computer zum Handeln zu bringen, ohne explizit programmiert zu werden“. Anfänger, die maschinelles Lernen mit Python lernen möchten, müssen ihre Reise mit solchen grundlegenden Definitionen beginnen.

Einfach ausgedrückt ist maschinelles Lernen die Fähigkeit der Maschine, Dinge selbst zu lernen. Die Maschine wird mit riesigen Datenmengen gefüttert, und die Maschine lernt, diese Daten mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens zu interpretieren, zu verarbeiten und dann zu analysieren, um reale Probleme zu lösen. Stellt sich nun die Frage, wie eine Maschine selbstständig lernen und herausfordernde Probleme so einfach lösen kann? Damit kommen wir zur Einführung in Deep Learning, wo all unsere Fragen beantwortet werden.

Einige wichtige Begriffe und Definitionen des maschinellen Lernens, die Sie kennen müssen

Die Kenntnis der grundlegenden Begriffe und Definitionen des maschinellen Lernens ist ein wesentlicher Bestandteil der Einführung in das maschinelle Lernen . Hier eine Auflistung der verwendeten Standardbegriffe und deren Bedeutung:

• Modell – Die Hauptkomponente des maschinellen Lernens ist ein Modell. Ein Modell wird mithilfe eines maschinellen Lernalgorithmus trainiert. Es ist die Funktion des Algorithmus, alle vom Modell getroffenen Entscheidungen basierend auf den bereitgestellten Eingaben so abzubilden, dass die richtige Ausgabe geliefert wird.

• Algorithmus – Ein Algorithmus für maschinelles Lernen ist eine Reihe von statistischen Techniken und Regeln, die verwendet werden, um Muster aus Eingabedaten zu lernen und dann aussagekräftige Informationen daraus zu ziehen. Algorithmen sind die zentrale Säule hinter dem Modell des maschinellen Lernens.
• Prädiktorvariable – Dies ist ein herausragendes Datenmerkmal, das zur Vorhersage der Ausgabe verwendet wird.
• Antwortvariable – Dies ist die Ausgangsvariable, die mithilfe der vorhersagbaren Variable(n) vorhergesagt werden muss.
• Trainingsdaten – Trainingsdaten werden zum Erstellen des Modells für maschinelles Lernen verwendet. Mit Hilfe von Trainingsdaten lernt das Modell, Schlüsselmuster und Trends zu identifizieren, die für die Vorhersage des Ergebnisses unerlässlich sind.
• Testdaten – Sobald das Modell trainiert ist, muss es getestet werden, um zu bewerten, wie genau es ein Ergebnis liefern kann. Der Testdatensatz dient zur Bestätigung.

Der Prozess des maschinellen Lernens – Einführung in das Deep Learning

Der Prozess des maschinellen Lernens umfasst das Erstellen eines Vorhersagemodells, das zum Finden einer Lösung für eine Problemstellung verwendet wird. Dies sind die Schritte, die in einem maschinellen Lernprozess ausgeführt werden:

Definieren des Ziels der Problemstellung

Dies ist der erste Schritt, bei dem wir verstehen müssen, was vorhergesagt werden muss. In dieser Phase ist es wichtig, sich Notizen darüber zu machen, welche Art von Daten zur Lösung des Problems verwendet werden können oder welcher Ansatz verfolgt werden sollte, um eine geeignete Lösung zu erhalten.

Datenerfassung

In dieser Phase können Sie verschiedene Fragen stellen, z. B., ob Daten verfügbar sind, ob bestimmte Arten von Daten zur Lösung dieses Problems benötigt werden oder wie Sie an die Daten kommen usw. Wenn Sie wissen, welche Art von Daten Sie benötigen, haben Sie sie um Wege zu finden, diese Daten zu erhalten. Web Scraping und manuelle Erfassung sind die beiden Mittel der Datenerfassung. Anfänger können einfach im Internet surfen, Datenressourcen abrufen, herunterladen und verwenden.

Datenaufbereitung

Die gesammelten Daten weisen im Allgemeinen viele Inkonsistenzen auf und haben möglicherweise das falsche Format. Es ist entscheidend, alle Abweichungen zu beseitigen. Andernfalls könnten Sie am Ende falsche Vorhersagen und Berechnungen erhalten. Scannen Sie den gesamten Satz gesammelter Daten und beheben Sie jede Art von Inkonsistenz.

Explorative Datenanalyse

Dies ist wahrscheinlich die aufregendste Phase im Prozess des maschinellen Lernens. Sie müssen die Daten gründlich untersuchen und alle versteckten Daten finden. Exploratory Data Analysis (EDA) gilt als die Brainstorming-Sitzung des maschinellen Lernens. In dieser Phase werden Sie in der Lage sein, die Trends und Datenmuster zu verstehen. Neben wertvollen Erkenntnissen werden in dieser Phase auch Korrelationen zwischen Variablen gut verstanden.

Erstellen eines Modells für maschinelles Lernen

Das Erstellen eines Modells für maschinelles Lernen ist ein wesentlicher Bestandteil der Einführung in maschinelles Lernen . Alle in der Datenanalysephase gewonnenen Muster und Erkenntnisse werden zur Erstellung des Modells verwendet. In dieser Phase wird der Datensatz in zwei Sätze aufgeteilt – Trainingsdaten und Testdaten. Trainingsdaten werden zum Erstellen und Analysieren des Modells verwendet. Der Algorithmus für maschinelles Lernen wird in dieser Phase implementiert. Es ist entscheidend, den richtigen Algorithmus für die Art des Problems auszuwählen, das Sie sortieren möchten.

Modellbewertung und -optimierung

Nachdem das Modell mithilfe eines Trainingsdatensatzes erstellt wurde, wird das Modell getestet. Nach Erhalt des Testdatensatzes ist es möglich, die Genauigkeit des Modells und die Ergebnisvorhersage zu überprüfen. Abhängig vom Genauigkeitsquotienten werden Modellverbesserungen vorgeschlagen und umgesetzt. Die Modellleistung kann mit erprobten Verfahren in angemessenem Umfang verbessert werden.

Vorhersagen

Nachdem das Modell gründlich evaluiert und verbessert wurde, ist es bereit für Vorhersagen, die das endgültige Ergebnis darstellen.

Welche Arten von maschinellem Lernen gibt es – Machine Learning Python lernen?

Wenn wir über die Grundlagen des maschinellen Lernens sprechen, gibt es drei Arten:

• Überwachtes maschinelles Lernen – Bei dieser Art des Lernens müssen Sie die Maschine überwachen und trainieren, damit sie unabhängig arbeitet. Ein gutes Beispiel hierfür ist das Filtern von Spam-Mails aus Ihrem E-Mail-Konto.
• Unüberwachtes Lernen – Es handelt sich um Trainingsdaten. Aber es wird keine Kennzeichnung oder Trennung geben. Der Algorithmus des Systems bearbeitet die Daten ohne vorheriges Training. Es gibt codierte Algorithmen, und die Ausgabedaten werden entsprechend sein.
• Reinforcement Learning – Bei dieser Art des Lernens lernt das System zunächst selbst. Der Reinforcement-Learning-Algorithmus lernt durch den Prozess der Interaktion mit seiner Umgebung.

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Fazit

Jetzt, da Sie eine ziemlich gute Einführung in das maschinelle Lernen haben, haben Sie eine gewisse Vorstellung vom maschinellen Lernen. Datenexperten, Software- und IT-Experten sowie Ingenieure können Machine Learning Python erlernen , um ihre Karriere und beruflichen Fähigkeiten zu verbessern. Wenn Sie also das nächste Mal die Auto-Tagging-Funktion von Facebook, Alexa von Amazon, die Google-Suche, die Sprach- oder Gesichtserkennung oder die Spamfilter von Google verwenden, wissen Sie, dass maschinelles Lernen für all dies funktioniert.

Einführung in Deep Learning, Maschinelles Lernen mit upGrad

Wenn Sie daran interessiert sind, Machine Learning zu meistern, müssen Sie sich für den Master of Science in Machine Learning and AI von upGrad einschreiben . Dies ist das fortschrittlichste Zertifizierungsprogramm, in dem Kandidaten lernen, Modelle für maschinelles Lernen einzusetzen.