Wprowadzenie do uczenia maszynowego dla początkujących

Postęp naukowy i technologiczny szturmem podbijają świat. Po prostu cofnij się o dziesięć lat i porównaj to z życiem, które prowadzisz dzisiaj. Uświadomisz sobie głębokie zmiany wokół nas, dzięki nowym innowacjom technologicznym, które wkraczają do naszych domów. Poznajemy również nowe terminy, takie jak sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML), nauka o danych i wiele innych.

Uzyskaj certyfikat uczenia maszynowego od najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Ilekroć mówimy o uczeniu maszynowym lub sztucznej inteligencji, pierwszy obraz, jaki przychodzi nam do głowy, to maszyny i roboty. Jednak wielu z nas nie wie, że podstawy uczenia maszynowego są powszechnie wdrażane w naszym codziennym życiu.

Tutaj otrzymasz szczegółowe wprowadzenie do uczenia maszynowego wraz z kilkoma wskazówkami dotyczącymi nauki Pythona opartego na uczeniu maszynowym .

Krótkie wprowadzenie do uczenia maszynowego

Podanie precyzyjnego i dokładnego wprowadzenia lub definicji uczenia maszynowego nie jest proste. Eksperci w tej dziedzinie podali definicje, które są zbyt techniczne. Na przykład definicja uczenia maszynowego Stanforda brzmi: „Uczenie maszynowe to nauka polegająca na zmuszaniu komputerów do działania bez wyraźnego zaprogramowania”. Początkujący, którzy chcą uczyć się uczenia maszynowego za pomocą Pythona , muszą rozpocząć swoją podróż od takich podstawowych definicji.

Mówiąc prościej, uczenie maszynowe to zdolność maszyny do samodzielnego uczenia się. Maszyna jest zasilana ogromnymi ilościami danych, a maszyna uczy się interpretować, przetwarzać, a następnie analizować te dane za pomocą algorytmów uczenia maszynowego, aby rozwiązywać rzeczywiste problemy. Pojawia się teraz pytanie, w jaki sposób maszyna może się sama uczyć i tak łatwo rozwiązywać trudne problemy? To prowadzi nas do wprowadzenia do głębokiego uczenia się, gdzie uzyskamy odpowiedzi na wszystkie nasze pytania.

Kilka ważnych terminów i definicji uczenia maszynowego, które musisz znać

Znajomość podstawowych terminów i definicji uczenia maszynowego jest integralną częścią wprowadzenia do uczenia maszynowego . Oto lista standardowych używanych terminów i ich znaczenia:

• Model — głównym składnikiem uczenia maszynowego jest model. Model jest trenowany przy użyciu algorytmu uczenia maszynowego. Funkcją algorytmu jest mapowanie wszystkich decyzji podjętych przez model na podstawie dostarczonych danych wejściowych, tak aby zapewnić prawidłowe dane wyjściowe.

• Algorytm – Algorytm uczenia maszynowego to zestaw technik statystycznych i reguł używanych do uczenia się wzorców z danych wejściowych, a następnie wyciągania z nich znaczących informacji. Algorytmy są głównym filarem modelu uczenia maszynowego.
• Zmienna predykcyjna — jest to ważna funkcja danych używana do przewidywania danych wyjściowych.
• Zmienna odpowiedzi — jest to zmienna wyjściowa, którą należy przewidzieć za pomocą przewidywalnych zmiennych.
• Dane szkoleniowe — dane szkoleniowe są używane do tworzenia modelu uczenia maszynowego. Za pomocą danych uczących model uczy się identyfikować kluczowe wzorce i trendy, które są niezbędne do przewidywania wyników.
• Testowanie danych — po przeszkoleniu modelu należy go przetestować, aby ocenić, jak dokładnie może dać wynik. Testowanie zestawu danych odbywa się w celu potwierdzenia.

Proces Machine Learning – wstęp do głębokiego uczenia

Proces uczenia maszynowego obejmuje budowanie modelu predykcyjnego, który służy do znajdowania rozwiązania dla opisu problemu. Oto kroki, które są wykonywane w procesie uczenia maszynowego:

Zdefiniowanie celu Stwierdzenia Problemu

To pierwszy krok, w którym musimy zrozumieć, co należy przewidzieć. Na tym etapie ważne jest, aby sporządzić notatki, jakie dane można wykorzystać do rozwiązania problemu lub jakie podejście należy zastosować, aby uzyskać odpowiednie rozwiązanie.

Zbieranie danych

Jest to etap, na którym możesz zadać różne pytania, takie jak: czy są dostępne jakiekolwiek dane, czy są jakieś konkretne dane potrzebne do rozwiązania tego problemu lub jak je zdobyć itp. Jeśli znasz rodzaj danych, których potrzebujesz, masz znaleźć sposoby na uzyskanie tych danych. Skrobanie sieci i ręczne zbieranie to dwa sposoby gromadzenia danych. Dla początkujących wystarczy przeglądać Internet, pobierać zasoby danych, pobierać je i korzystać z nich.

Przygotowywanie danych

Zebrane dane zazwyczaj zawierają wiele niespójności i mogą mieć zły format. Bardzo ważne jest, aby wyeliminować wszelkie rozbieżności. W przeciwnym razie możesz otrzymać błędne prognozy i obliczenia. Zeskanuj cały zestaw zebranych danych i napraw wszelkiego rodzaju niespójności.

Analiza danych rozpoznawczych

To prawdopodobnie najbardziej ekscytujący etap procesu uczenia maszynowego. Musisz rygorystycznie przeszukiwać dane i znajdować ukryte dane. Eksploracyjna analiza danych (EDA) jest uważana za sesję burzy mózgów uczenia maszynowego. Na tym etapie będziesz w stanie zrozumieć trendy i wzorce danych. Oprócz wyciągnięcia cennych spostrzeżeń, korelacje między zmiennymi są również dobrze rozumiane na tym etapie.

Budowanie modelu uczenia maszynowego

Budowanie modelu uczenia maszynowego jest integralną częścią wprowadzenia do uczenia maszynowego . Wszystkie wzorce i spostrzeżenia uzyskane na etapie analizy danych są wykorzystywane do tworzenia modelu. Na tym etapie zbiór danych jest dzielony na dwa zbiory – dane treningowe i dane testowe. Dane uczące są używane do budowania i analizowania modelu. Na tym etapie implementowany jest algorytm uczenia maszynowego. Bardzo ważne jest, aby wybrać odpowiedni algorytm w zależności od rodzaju problemu, który chcesz rozwiązać.

Ocena i optymalizacja modelu

Po zbudowaniu modelu przy użyciu zestawu danych uczących, model zostanie przetestowany. Po otrzymaniu zestawu danych testowych możliwe jest sprawdzenie dokładności modelu i przewidywania wyników. W zależności od ilorazu dokładności sugerowane i wdrażane są ulepszenia modelu. Wydajność modelu można w rozsądnym stopniu zwiększyć dzięki przetestowanym procedurom.

Prognozy

Po dokładnym przeanalizowaniu i ulepszeniu modelu jest on gotowy do prognozowania, co jest ostatecznym wynikiem.

Jakie są rodzaje uczenia maszynowego — ucz się uczenia maszynowego Pythona?

Mówiąc o podstawach uczenia maszynowego, można wyróżnić trzy typy:

• Nadzorowane uczenie maszynowe – W tego rodzaju uczeniu się musisz nadzorować i szkolić maszynę do samodzielnej pracy. Dobrym przykładem jest tutaj filtrowanie wiadomości spamowych z Twojego konta e-mail.
• Nauka nienadzorowana — obejmuje dane treningowe. Ale nie będzie etykietowania ani segregacji. Algorytm systemu działa na danych bez wcześniejszego szkolenia. Istnieją zakodowane algorytmy, a dane wyjściowe będą zgodne z tym.
• Uczenie ze wzmocnieniem – W tego rodzaju uczeniu system najpierw sam się uczy. Algorytm uczenia się przez wzmacnianie uczy się poprzez proces interakcji z otoczeniem.

Popularne blogi dotyczące uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Wniosek

Teraz, gdy masz już sporo wprowadzenia do uczenia maszynowego , masz pojęcie o uczeniu maszynowym do pewnego stopnia. Specjaliści ds. danych, specjaliści od oprogramowania i IT oraz inżynierowie mogą uczyć się języka Python uczenia maszynowego, aby rozwijać swoją karierę i umiejętności zawodowe. Tak więc następnym razem, gdy użyjesz funkcji automatycznego tagowania Facebooka, Alexy Amazona, użyjesz wyszukiwarki Google, przeprowadzisz rozpoznawanie głosu lub twarzy albo użyjesz filtrów spamu Google – wiedz, że Machine Learning działa w tych wszystkich przypadkach.

Wprowadzenie do głębokiego uczenia, uczenia maszynowego z upGrad

Jeśli jesteś zainteresowany opanowaniem uczenia maszynowego, musisz zapisać się na kurs Master of Science in Machine Learning i AI upGrad . To najbardziej zaawansowany program certyfikacji, w którym kandydaci nauczą się wdrażać modele uczenia maszynowego.