Introduzione all'apprendimento automatico per principianti

I progressi scientifici e tecnologici stanno prendendo d'assalto il mondo. Torna indietro di dieci anni e confrontalo con la vita che conduci oggi. Ti renderai conto dei profondi cambiamenti che ci circondano, grazie alle nuove innovazioni tecnologiche che si stanno facendo strada nelle nostre case. Stiamo anche conoscendo nuovi termini come Intelligenza Artificiale (AI), Machine Learning (ML), Data Science e molti altri.

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Ogni volta che si parla di Machine Learning o Intelligenza Artificiale, la prima immagine che ci viene in mente è quella di macchine e robot. Ma molti di noi non sanno che le basi dell'apprendimento automatico sono comunemente implementate nella nostra vita quotidiana.

Qui otterrai un'introduzione dettagliata di Machine Learning insieme ad alcune linee guida per l' apprendimento di Machine Learning Python .

Una breve introduzione all'apprendimento automatico

Dare un'introduzione o una definizione di Machine Learning precisa e accurata non è semplice. Gli esperti del settore hanno fornito definizioni troppo tecniche. Ad esempio, la definizione di Machine Learning di Stanford è: "Il Machine Learning è la scienza che consente ai computer di agire senza essere programmati in modo esplicito". I principianti che desiderano imparare l'apprendimento automatico con Python devono iniziare il loro viaggio da tali definizioni di base.

In parole povere, Machine Learning è la capacità della macchina di apprendere le cose da sola. La macchina viene alimentata con enormi volumi di dati e la macchina impara a interpretare, elaborare e quindi analizzare questi dati con l'aiuto di algoritmi di Machine Learning per risolvere i problemi del mondo reale. La domanda che sorge ora è come una macchina può apprendere da sola e risolvere problemi difficili così facilmente? Questo ci porta all'introduzione al deep learning, dove tutte le nostre domande troveranno risposta.

Alcuni importanti termini e definizioni di Machine Learning che devi conoscere

Conoscere i termini e le definizioni di base di Machine Learning è parte integrante dell'introduzione di Machine Learning . Di seguito è riportato un elenco dei termini standard utilizzati e dei loro significati:

• Modello – Il componente principale di Machine Learning è un modello. Un modello viene addestrato utilizzando un algoritmo di Machine Learning. È la funzione dell'algoritmo di mappare tutte le decisioni prese dal modello in base all'input fornito in modo da fornire l'output corretto.

• Algoritmo : un algoritmo di Machine Learning è un insieme di tecniche e regole statistiche utilizzate per apprendere i modelli dai dati di input e quindi trarne informazioni significative. Gli algoritmi sono il pilastro centrale del modello di Machine Learning.
• Variabile predittiva: questa è una caratteristica dei dati importante utilizzata per prevedere l'output.
• Variabile di risposta : è la variabile di output, che deve essere prevista utilizzando le variabili prevedibili.
• Dati di addestramento: i dati di addestramento vengono utilizzati per creare il modello di Machine Learning. Con l'aiuto dei dati di addestramento, il modello impara a identificare i modelli e le tendenze chiave che sono essenziali per prevedere l'output.
• Test dei dati : una volta che il modello è stato addestrato, deve essere testato per valutare la precisione con cui può fornire un risultato. Il test del set di dati viene eseguito per conferma.

Il processo di Machine Learning – introduzione al deep learning

Il processo di Machine Learning include la creazione di un modello predittivo, che viene utilizzato per trovare una soluzione per una dichiarazione del problema. Questi sono i passaggi che vengono seguiti in un processo di Machine Learning:

Definire l'obiettivo della Problem Statement

Questo è il primo passo, in cui dobbiamo capire cosa deve essere previsto. In questa fase, è essenziale prendere appunti sul tipo di dati che possono essere utilizzati per risolvere il problema o sull'approccio da seguire per ottenere una soluzione adeguata.

Raccolta di dati

Questa è la fase in cui puoi porre varie domande come, se sono disponibili dati, se sono necessari tipi specifici di dati per risolvere questo problema o come ottenere i dati, ecc. Se conosci il tipo di dati di cui hai bisogno, hai per trovare modi per ottenere quei dati. Il web scraping e la raccolta manuale sono i due mezzi di raccolta dei dati. Per i principianti, basta navigare in Internet, ottenere risorse di dati, scaricarle e utilizzarle.

Preparazione dei dati

I dati raccolti presentano generalmente molte incongruenze e potrebbero avere il formato sbagliato. È fondamentale eliminare tutte le discrepanze. Altrimenti, potresti finire per ottenere previsioni e calcoli errati. Scansiona l'intero set di dati raccolti e correggi qualsiasi tipo di incoerenza.

Analisi esplorativa dei dati

Questa è probabilmente la fase più emozionante del processo di Machine Learning. Devi esplorare i dati rigorosamente e trovare tutti i dati nascosti. L'Exploratory Data Analysis (EDA) è considerata la sessione di brainstorming di Machine Learning. In questa fase sarai in grado di comprendere le tendenze e gli schemi dei dati. Oltre a trarre preziose informazioni, in questa fase sono ben comprese anche le correlazioni tra le variabili.

Costruire un modello di Machine Learning

La creazione di un modello di Machine Learning è parte integrante dell'introduzione di Machine Learning . Tutti i modelli e le informazioni ottenute nella fase di analisi dei dati vengono utilizzati per la creazione del modello. In questa fase, il set di dati viene suddiviso in due set: dati di addestramento e dati di test. I dati di addestramento vengono utilizzati per la creazione e l'analisi del modello. L'algoritmo di apprendimento automatico è implementato in questa fase. È fondamentale scegliere l'algoritmo corretto a seconda del tipo di problema che stai cercando di risolvere.

Valutazione e ottimizzazione del modello

Dopo che il modello è stato creato utilizzando un set di dati di addestramento, il modello verrà testato. Dopo aver ricevuto il set di dati di test, è possibile verificare l'accuratezza del modello e la previsione dei risultati. A seconda del quoziente di precisione, vengono suggeriti e implementati miglioramenti del modello. Le prestazioni del modello possono essere migliorate in misura ragionevole con procedure testate.

Predizioni

Dopo che il modello è stato valutato e migliorato a fondo, è pronto per fare previsioni, che è l'output finale.

Quali sono i tipi di Machine Learning – Learn Machine Learning Python?

Mentre si parla delle basi del Machine Learning, ci sono tre tipi:

• Apprendimento automatico supervisionato: in questo tipo di apprendimento, è necessario supervisionare e addestrare la macchina a lavorare in modo indipendente. Un buon esempio qui è il filtraggio delle e-mail di spam dal tuo account e-mail.
• Apprendimento non supervisionato: coinvolge i dati di addestramento. Ma non ci sarà etichettatura o segregazione. L'algoritmo del sistema lavora sui dati senza alcun addestramento preliminare. Esistono algoritmi codificati e i dati di output saranno in base a quello.
• Apprendimento per rinforzo – In questo tipo di apprendimento, in primo luogo, il sistema apprende da solo. L'algoritmo di apprendimento per rinforzo apprende attraverso il processo di interazione con il suo ambiente.

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Conclusione

Ora che hai una buona dose di introduzione all'apprendimento automatico , hai un'idea sull'apprendimento automatico in una certa misura. I professionisti dei dati, i professionisti del software e dell'IT e gli ingegneri possono imparare Machine Learning Python per migliorare la propria carriera e le proprie capacità professionali. Quindi, la prossima volta che utilizzerai la funzione di codifica automatica di Facebook, Alexa di Amazon, esegui la Ricerca Google, esegui il riconoscimento vocale o facciale o utilizzi i filtri antispam di Google, sappi che Machine Learning funziona per tutto questo.

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