初心者のための機械学習入門

科学技術の進歩は世界を席巻しています。 10年前にさかのぼって、今のあなたの人生と比べてみてください。 新しい技術革新が私たちの家庭に浸透したおかげで、私たちの周りの大きな変化に気付くでしょう。 また、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、データ サイエンスなどの新しい用語も知られるようになりました。

世界のトップ大学から機械学習認定を取得します。 マスター、エグゼクティブ PGP、または上級認定プログラムを取得して、キャリアを加速させましょう。

機械学習や人工知能について話すときはいつでも、頭に浮かぶ最初のイメージは機械とロボットのイメージです。 しかし、私たちの多くは、機械学習の基本が日常生活で一般的に実装されていることを知りません。

ここでは、 Machine Learning pythonを学習するためのガイドラインとともに、詳細なMachine Learning の概要を説明します。

簡単な機械学習の紹介

正確で正確な機械学習の紹介または定義を提供することは簡単ではありません。 この分野の専門家は、専門的すぎる定義を与えています。 たとえば、スタンフォード大学の機械学習の定義は、「機械学習とは、コンピューターを明示的にプログラムせずに動作させる科学である」というものです。 Python で機械学習を学びたい初心者は、このような基本的な定義から旅を始める必要があります。

簡単に言えば、機械学習とは、機械が独自に学習する能力です。 機械には膨大な量のデータが与えられ、機械学習アルゴリズムを使用してこのデータを解釈、処理、分析することを学習し、現実の問題を解決します。 現在発生している問題は、機械がどのようにして独自に学習し、困難な問題を簡単に解決できるのかということです。 これにより、深層学習の概要に進み、すべての質問に答えます。

知っておくべきいくつかの重要な機械学習用語と定義

機械学習の基本的な用語と定義を理解することは、機械学習の導入に不可欠です。 以下は、使用される標準用語とその意味のリストです。

• モデル– 機械学習の主要コンポーネントはモデルです。 モデルは、機械学習アルゴリズムを使用してトレーニングされます。 正しい出力が配信されるように、提供された入力に基づいてモデルが行うすべての決定をマッピングするのは、アルゴリズムの機能です。

• アルゴリズム– 機械学習アルゴリズムは、入力データからパターンを学習し、そこから意味のある情報を引き出すために使用される一連の統計手法とルールです。 アルゴリズムは、機械学習モデルの背後にある中心的な柱です。
• 予測変数– これは、出力を予測するために使用される顕著なデータ機能です。
• 応答変数– 予測可能な変数を使用して予測する必要がある出力変数です。
• トレーニング データ– トレーニング データは、機械学習モデルの構築に使用されます。 トレーニング データの助けを借りて、モデルは、出力を予測するために不可欠な主要なパターンと傾向を特定することを学習します。
• データのテスト– モデルがトレーニングされたら、結果を与える精度を評価するためにテストする必要があります。 確認のためにデータセットのテストが行​​われます。

機械学習のプロセス – 深層学習の紹介

機械学習のプロセスには、問題ステートメントの解決策を見つけるために使用される予測モデルの構築が含まれます。 これらは、機械学習プロセスで従う手順です。

問題記述の目的の定義

これが最初のステップであり、何を予測する必要があるかを理解する必要があります。 この段階では、問題を解決するためにどのようなデータを使用できるか、適切な解決策を得るためにどのようなアプローチをとるべきかをメモすることが不可欠です。

データ収集

これは、利用可能なデータがあるか、この問題を解決するために必要な特定の種類のデータがあるか、データを取得する方法など、さまざまな質問をする段階です。必要なデータの種類がわかっている場合は、そのデータを取得する方法を見つけます。 Web スクレイピングと手動収集は、データ収集の 2 つの手段です。 初心者の方は、インターネットを閲覧し、データ リソースを取得し、ダウンロードして使用するだけです。

データ準備

収集されたデータには通常、多くの矛盾があり、形式が間違っている可能性があります。 すべての矛盾をなくすことが重要です。 そうしないと、間違った予測と計算が行われる可能性があります。 収集されたデータのセット全体をスキャンし、あらゆる種類の不一致を修正します。

探索的データ分析

これはおそらく、機械学習プロセスで最もエキサイティングな段階です。 データを厳密に調査し、隠されたデータを見つける必要があります。 探索的データ分析 (EDA) は、機械学習のブレインストーミング セッションと見なされます。 この段階で、データの傾向とパターンを理解できるようになります。 この段階では、貴重な洞察を引き出すだけでなく、変数間の相関関係もよく理解されています。

機械学習モデルの構築

機械学習モデルの構築は、機械学習入門の不可欠な部分です。 データ分析段階で得られたすべてのパターンと洞察は、モデルの作成に使用されます。 この段階では、データ セットはトレーニング データとテスト データの 2 つのセットに分割されます。 トレーニング データは、モデルの構築と分析に使用されます。 この段階で機械学習アルゴリズムが実装されます。 ソートしようとしている問題の種類に応じて、正しいアルゴリズムを選択することが重要です。

モデルの評価と最適化

トレーニング データ セットを使用してモデルを構築した後、モデルをテストします。 テスト データ セットを受信すると、モデルの精度と結果の予測を確認できます。 精度指数に応じて、モデルの改善が提案され、実装されます。 モデルのパフォーマンスは、テスト済みの手順で妥当な範囲まで向上させることができます。

予測

モデルが完全に評価され、強化された後、最終出力である予測を行う準備が整います。

機械学習の種類は何ですか – 機械学習 Python を学ぶ?

機械学習の基本について言えば、次の 3 つのタイプがあります。

• 教師あり機械学習 – この種の学習では、マシンが独立して動作するように監督およびトレーニングする必要があります。 ここでの良い例は、メール アカウントからのスパム メールのフィルタリングです。
• 教師なし学習 – トレーニング データが含まれます。 しかし、ラベル付けや分離はありません。 システムのアルゴリズムは、事前のトレーニングなしでデータに対して機能します。 コード化されたアルゴリズムがあり、出力データはそれに従っています。
• 強化学習 – この種の学習では、まずシステムが独自に学習します。 強化学習アルゴリズムは、環境との相互作用のプロセスによって学習します。

人気の機械学習と人工知能のブログ

結論

かなりの量のMachine Learning の紹介ができたので、Machine Learning についてある程度のアイデアが得られました。 データの専門家、ソフトウェアと IT の専門家、およびエンジニアは、Machine Learning Python を学習して、キャリアと専門能力を高めることができます。 次回、Facebook の自動タグ付け機能、Amazon の Alexa、Google 検索、音声または顔認識、または Google のスパム フィルターを使用するときは、機械学習がこれらすべてに機能することを知っておいてください。

深層学習の紹介、upGrad による機械学習

機械学習の習得に興味がある場合は、 upGrad の機械学習および AIコースの理学修士に登録する必要があります。 これは、受験者が機械学習モデルの展開方法を学習する最も高度な認定プログラムです。