Introdução ao aprendizado de máquina para iniciantes

Os avanços científicos e tecnológicos estão tomando o mundo de assalto. Basta voltar dez anos e compará-lo com a vida que você leva hoje. Você perceberá as profundas mudanças ao nosso redor, graças às novas inovações tecnológicas que chegam às nossas casas. Também estamos conhecendo novos termos como Inteligência Artificial (IA), Aprendizado de Máquina (ML), Ciência de Dados e muito mais.

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Sempre que falamos em Machine Learning ou Inteligência Artificial, a primeira imagem que nos vem à mente é a de máquinas e robôs. Mas muitos de nós não sabem que os fundamentos do Machine Learning são comumente implementados em nossas vidas diárias.

Aqui você obterá uma introdução detalhada do Machine Learning, juntamente com algumas diretrizes para aprender o Machine Learning python .

Uma breve introdução ao aprendizado de máquina

Dar uma introdução ou definição precisa e precisa de Machine Learning não é simples. Especialistas na área deram definições que são muito técnicas. Por exemplo, a definição de Aprendizado de Máquina de Stanford é: “Aprendizado de Máquina é a ciência de fazer os computadores agirem sem serem explicitamente programados”. Iniciantes que desejam aprender Machine Learning com Python devem iniciar sua jornada a partir dessas definições básicas.

Em termos simples, Machine Learning é a capacidade da máquina de aprender coisas por conta própria. A máquina é alimentada com grandes volumes de dados e aprende a interpretar, processar e analisar esses dados com a ajuda de algoritmos de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real. A questão que surge agora é como uma máquina pode aprender por conta própria e resolver problemas desafiadores com tanta facilidade? Isso nos leva à introdução ao aprendizado profundo, onde todas as nossas perguntas serão respondidas.

Alguns termos e definições importantes de Machine Learning que você deve conhecer

Conhecer os termos e definições básicos de Machine Learning é parte integrante da introdução ao Machine Learning . Aqui está uma lista dos termos padrão usados ​​e seus significados:

• Modelo – O principal componente do Machine Learning é um modelo. Um modelo é treinado usando um algoritmo de aprendizado de máquina. É função do algoritmo mapear todas as decisões tomadas pelo modelo com base na entrada fornecida para que a saída correta seja entregue.

• Algoritmo – Um algoritmo de Aprendizado de Máquina é um conjunto de técnicas e regras estatísticas usadas para aprender padrões de dados de entrada e, em seguida, extrair informações significativas deles. Os algoritmos são o pilar central por trás do modelo de Machine Learning.
• Variável de previsão – Este é um recurso de dados proeminente usado para prever a saída.
• Variável de resposta – É a variável de saída, que deve ser prevista usando as variáveis ​​previsíveis.
• Dados de treinamento – Os dados de treinamento são usados ​​para criar o modelo de aprendizado de máquina. Com a ajuda de dados de treinamento, o modelo aprende a identificar os principais padrões e tendências que são essenciais para prever a saída.
• Dados de teste – Depois que o modelo é treinado, ele deve ser testado para avaliar a precisão com que pode fornecer um resultado. O conjunto de dados de teste é feito para confirmação.

O processo de aprendizado de máquina – introdução ao aprendizado profundo

O processo de Aprendizado de Máquina inclui a construção de um modelo Preditivo, que é usado para encontrar uma solução para uma Declaração de Problema. Estas são as etapas que são seguidas em um processo de Machine Learning:

Definindo o objetivo da Declaração do Problema

Este é o primeiro passo, onde precisamos entender o que precisa ser previsto. Nesta fase, é essencial tomar notas sobre que tipo de dados podem ser usados ​​para resolver o problema ou qual abordagem deve ser seguida para obter uma solução adequada.

Coleta de dados

Este é o estágio em que você pode fazer várias perguntas, como se há dados disponíveis, se há algum tipo específico de dados necessários para resolver esse problema ou como obter os dados, etc. para encontrar maneiras de obter esses dados. Web scraping e coleta manual são os dois meios de coleta de dados. Para iniciantes, basta navegar pela internet, obter recursos de dados, baixá-los e usá-los.

Preparação de dados

Os dados coletados geralmente têm muitas inconsistências e podem ter o formato errado. É crucial eliminar todas as discrepâncias. Caso contrário, você pode acabar recebendo previsões e cálculos errados. Digitalize todo o conjunto de dados coletados e corrija qualquer tipo de inconsistência.

Análise exploratória de dados

Esta é provavelmente a etapa mais emocionante do processo de Machine Learning. Você tem que explorar os dados rigorosamente e encontrar quaisquer dados ocultos. A Análise Exploratória de Dados (EDA) é considerada a sessão de brainstorming do Machine Learning. Você será capaz de entender as tendências e os padrões de dados nesta fase. Além de extrair insights valiosos, as correlações entre variáveis ​​também são bem compreendidas nesta fase.

Como criar um modelo de aprendizado de máquina

Construir um modelo de Machine Learning é parte integrante da introdução ao Machine Learning . Todos os padrões e insights obtidos na etapa de análise de dados são usados ​​para criar o modelo. Nesta fase, o conjunto de dados é dividido em dois conjuntos – dados de treinamento e dados de teste. Os dados de treinamento são usados ​​para construir e analisar o modelo. O algoritmo de aprendizado de máquina é implementado nesta fase. É crucial escolher o algoritmo correto dependendo do tipo de problema que você deseja classificar.

Avaliação e Otimização do Modelo

Depois que o modelo é construído usando um conjunto de dados de treinamento, o modelo será testado. Ao receber o conjunto de dados de teste, é possível verificar a precisão do modelo e a previsão de resultados. Dependendo do quociente de precisão, melhorias no modelo são sugeridas e implementadas. O desempenho do modelo pode ser melhorado de forma razoável com procedimentos testados.

Previsões

Depois que o modelo é completamente avaliado e aprimorado, ele está pronto para fazer previsões, que é o resultado final.

Quais são os tipos de Machine Learning – Aprenda Machine Learning Python?

Ao falar sobre o básico do Machine Learning, existem três tipos:

• Aprendizado de máquina supervisionado – Nesse tipo de aprendizado, você precisa supervisionar e treinar a máquina para trabalhar de forma independente. Um bom exemplo aqui é filtrar e-mails de spam da sua conta de e-mail.
• Aprendizado não supervisionado – Envolve dados de treinamento. Mas não haverá rotulagem ou segregação. O algoritmo do sistema trabalha nos dados sem nenhum treinamento prévio. Existem algoritmos codificados e os dados de saída estarão de acordo com isso.
• Aprendizado por reforço – Nesse tipo de aprendizado, primeiro, o sistema aprende por conta própria. O algoritmo de aprendizado por reforço aprende pelo processo de interação com seu ambiente.

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Conclusão

Agora que você tem uma boa quantidade de introdução ao Machine Learning , você tem uma ideia sobre o Machine Learning até certo ponto. Profissionais de dados, profissionais de software e TI e engenheiros podem aprender python de aprendizado de máquina para aprimorar suas habilidades profissionais e de carreira. Então, da próxima vez que você usar o recurso de marcação automática do Facebook, o Alexa da Amazon, fazer a Pesquisa do Google, realizar reconhecimento de voz ou rosto ou usar os filtros de spam do Google – saiba que o Machine Learning funciona para tudo isso.

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