Introducere în învățarea automată pentru începători

Progresele științifice și tehnologice cuprind lumea cu asalt. Doar întoarceți-vă cu zece ani înapoi și comparați-l cu viața pe care o duceți astăzi. Vă veți da seama de schimbările profunde din jurul nostru, datorită noilor inovații tehnologice care își fac loc în casele noastre. De asemenea, cunoaștem termeni noi precum inteligența artificială (AI), învățarea automată (ML), știința datelor și multe altele.

Obțineți certificare de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Ori de câte ori vorbim de Machine Learning sau de Inteligență artificială, prima imagine care ne vine în minte este cea a mașinilor și roboților. Dar mulți dintre noi nu știm că elementele de bază ale învățării automate sunt de obicei implementate în viața noastră de zi cu zi.

Aici veți primi o introducere detaliată a învățării automate, împreună cu câteva îndrumări pentru a învăța python de învățare automată .

O scurtă introducere în învățarea automată

A oferi o introducere sau o definiție precisă și precisă a învățării automate nu este simplă. Experții în domeniu au dat definiții prea tehnice. De exemplu, definiția lui Stanford a învățării automate este: „Învățarea automată este știința de a face computerele să acționeze fără a fi programate în mod explicit”. Începătorii care doresc să învețe Machine Learning cu Python trebuie să își înceapă călătoria de la astfel de definiții de bază.

În termeni simpli, Machine Learning este capacitatea mașinii de a învăța lucruri pe cont propriu. Mașina este alimentată cu volume mari de date, iar mașina învață să interpreteze, să proceseze și apoi să analizeze aceste date cu ajutorul algoritmilor de învățare automată pentru a rezolva problemele din lumea reală. Întrebarea care se pune acum este cum poate o mașină să învețe singură și să rezolve atât de ușor probleme provocatoare? Acest lucru ne duce la introducerea în învățarea profundă, unde se va răspunde la toate întrebările noastre.

Câțiva termeni și definiții importanți de învățare automată pe care trebuie să le cunoașteți

Cunoașterea termenilor și definițiilor de bază ale Machine Learning este o parte integrantă a introducerii Machine Learning . Iată o listă a termenilor standard utilizați și a semnificațiilor acestora:

• Model – componenta principală a Machine Learning este un model. Un model este antrenat utilizând un algoritm de învățare automată. Este funcția algoritmului de a mapa toate deciziile luate de model pe baza intrării furnizate, astfel încât rezultatul corect să fie livrat.

• Algoritm – Un algoritm de învățare automată este un set de tehnici și reguli statistice utilizate pentru a învăța modele din datele de intrare și apoi pentru a extrage informații semnificative din acestea. Algoritmii sunt pilonul central din spatele modelului de învățare automată.
• Variabila predictor – Aceasta este o caracteristică de date proeminentă utilizată pentru a prezice rezultatul.
• Variabila de răspuns – Este variabila de ieșire, care trebuie prezisă folosind variabilele predictibile.
• Date de antrenament – ​​Datele de antrenament sunt utilizate pentru construirea modelului de învățare automată. Cu ajutorul datelor de instruire, modelul învață să identifice modele și tendințe cheie care sunt esențiale pentru prezicerea rezultatelor.
• Testarea datelor – Odată ce modelul este antrenat, acesta trebuie testat pentru a evalua cât de precis poate da un rezultat. Setul de date de testare este efectuat pentru confirmare.

Procesul de învățare automată – introducere în învățarea profundă

Procesul de învățare automată include construirea unui model predictiv, care este utilizat pentru găsirea unei soluții pentru o enunțare a problemei. Aceștia sunt pașii care sunt urmați într-un proces de învățare automată:

Definirea obiectivului enunțului problemei

Acesta este primul pas, în care trebuie să înțelegem ce trebuie prezis. În această etapă, este esențial să luați notițe despre ce fel de date pot fi folosite pentru a rezolva problema sau ce abordare ar trebui urmată pentru a obține o soluție adecvată.

Colectarea datelor

Aceasta este etapa în care puteți adresa diverse întrebări, cum ar fi, dacă există date disponibile, există un anumit tip de date necesare pentru rezolvarea acestei probleme sau cum să obțineți datele, etc. Dacă știți tipul de date de care aveți nevoie, aveți pentru a găsi modalități de a obține acele date. Web scraping și colectarea manuală sunt cele două mijloace de colectare a datelor. Pentru începători, doar răsfoiți pe internet, obțineți resurse de date, descărcați-le și folosiți-le.

Pregătirea datelor

Datele colectate au, în general, multe inconsecvențe și ar putea avea un format greșit. Este esențial să eliminați toate discrepanțele. În caz contrar, ați putea ajunge să obțineți predicții și calcule greșite. Scanați întregul set de date colectate și remediați orice tip de inconsecvență.

Analiza exploratorie a datelor

Aceasta este probabil cea mai interesantă etapă din procesul de învățare automată. Trebuie să explorați datele riguros și să găsiți orice date ascunse. Analiza exploratorie a datelor (EDA) este considerată sesiunea de brainstorming a învățării automate. Veți putea înțelege tendințele și tiparele datelor în această etapă. Pe lângă obținerea unor perspective valoroase, corelațiile dintre variabile sunt, de asemenea, bine înțelese în această etapă.

Construirea unui model de învățare automată

Construirea unui model de Machine Learning este o parte integrantă a introducerii Machine Learning . Toate modelele și insight-urile obținute în etapa de analiză a datelor sunt utilizate pentru crearea modelului. În această etapă, setul de date este împărțit în două seturi - date de antrenament și date de testare. Datele de antrenament sunt folosite pentru construirea și analiza modelului. Algoritmul de învățare automată este implementat în această etapă. Este crucial să alegeți algoritmul corect în funcție de tipul de problemă pe care doriți să o sortați.

Evaluare și optimizare a modelului

După ce modelul este construit folosind un set de date de antrenament, modelul va fi testat. La primirea setului de date de testare, este posibil să se verifice acuratețea modelului și predicția rezultatului. În funcție de coeficientul de precizie, sunt sugerate și implementate îmbunătățiri ale modelului. Performanța modelului poate fi îmbunătățită într-o măsură rezonabilă cu proceduri testate.

Previziuni

După ce modelul este evaluat și îmbunătățit temeinic, este gata pentru a face predicții, care este rezultatul final.

Care sunt tipurile de Machine Learning – Learn Machine Learning Python?

Când vorbim despre elementele de bază ale învățării automate, există trei tipuri:

• Învățare automată supravegheată – În acest tip de învățare, trebuie să supravegheați și să instruiți mașina să funcționeze independent. Un bun exemplu aici este filtrarea e-mailurilor spam din contul dvs. de e-mail.
• Învățare nesupravegheată – implică date de instruire. Dar nu va exista nicio etichetare sau segregare. Algoritmul sistemului lucrează pe date fără nicio pregătire prealabilă. Există algoritmi codați, iar datele de ieșire vor fi în conformitate cu asta.
• Învățare prin consolidare – În acest tip de învățare, în primul rând, sistemul învață singur. Algoritmul de învățare prin întărire învață prin procesul de interacțiune cu mediul său.

Bloguri populare de învățare automată și inteligență artificială

Concluzie

Acum că aveți o cantitate destul de mare de introducere în învățarea automată , aveți o idee despre învățarea automată într-o anumită măsură. Profesioniștii în date, profesioniștii în software și IT și inginerii pot învăța python de învățare automată pentru a-și îmbunătăți cariera și abilitățile profesionale. Așadar, data viitoare când utilizați funcția de etichetare automată a Facebook, Alexa de la Amazon, faceți Căutare Google, efectuați recunoașterea vocii sau faciale sau utilizați filtrele de spam ale Google - să știți că Machine Learning funcționează pentru toate acestea.

Introducere în deep learning, Machine Learning cu upGrad

Dacă sunteți interesat să stăpâniți învățarea automată, trebuie să vă înscrieți la cursul de master în învățare automată și IA al upGrad . Acesta este cel mai avansat program de certificare în care candidații vor învăța să implementeze modele de învățare automată.