Введение в машинное обучение для начинающих

Научные и технологические достижения захватывают мир штурмом. Просто вернитесь на десять лет назад и сравните это с жизнью, которую вы ведете сегодня. Вы осознаете глубокие изменения вокруг нас благодаря новым технологическим инновациям, проникающим в наши дома. Мы также узнаем новые термины, такие как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО), наука о данных и многие другие.

Получите сертификат по машинному обучению от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Всякий раз, когда мы говорим о машинном обучении или искусственном интеллекте, первое, что приходит нам на ум, — это машины и роботы. Но многие из нас не знают, что основы машинного обучения широко применяются в нашей повседневной жизни.

Здесь вы получите подробное введение в машинное обучение , а также некоторые рекомендации по изучению машинного обучения python .

Краткое введение в машинное обучение

Дать точное введение или определение машинного обучения непросто. Эксперты в этой области дали слишком технические определения. Например, Стэнфордское определение машинного обучения гласит: «Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры действовать без явного программирования». Новички, желающие изучить машинное обучение с помощью Python , должны начать свое путешествие с таких базовых определений.

Проще говоря, машинное обучение — это способность машины учиться чему-то самостоятельно. В машину поступают огромные объемы данных, и она учится интерпретировать, обрабатывать и затем анализировать эти данные с помощью алгоритмов машинного обучения для решения реальных проблем. Теперь возникает вопрос: как машина может учиться самостоятельно и так легко решать сложные задачи? Это подводит нас к введению в глубокое обучение, где будут даны ответы на все наши вопросы.

Некоторые важные термины и определения машинного обучения, которые вы должны знать

Знание основных терминов и определений машинного обучения является неотъемлемой частью введения в машинное обучение . Вот список используемых стандартных терминов и их значений:

• Модель . Основным компонентом машинного обучения является модель. Модель обучается с помощью алгоритма машинного обучения. Функция алгоритма заключается в отображении всех решений, принятых моделью на основе предоставленных входных данных, чтобы получить правильный результат.

• Алгоритм . Алгоритм машинного обучения представляет собой набор статистических методов и правил, используемых для изучения закономерностей из входных данных, а затем для извлечения из них значимой информации. Алгоритмы являются центральной опорой модели машинного обучения.
• Переменная- предиктор — это известная функция данных, используемая для прогнозирования выходных данных.
• Переменная отклика — это выходная переменная, которая должна быть предсказана с использованием предсказуемой переменной (переменных).
• Данные обучения. Данные обучения используются для построения модели машинного обучения. С помощью обучающих данных модель учится определять ключевые закономерности и тенденции, необходимые для прогнозирования результатов.
• Данные тестирования . После того, как модель обучена, ее необходимо протестировать, чтобы оценить, насколько точно она может дать результат. Тестовый набор данных выполняется для подтверждения.

Процесс машинного обучения — введение в глубокое обучение

Процесс машинного обучения включает в себя создание прогнозной модели, которая используется для поиска решения для постановки задачи. Вот шаги, которые выполняются в процессе машинного обучения:

Определение цели постановки задачи

Это первый шаг, на котором нам нужно понять, что нужно прогнозировать. На этом этапе важно делать заметки о том, какие данные можно использовать для решения проблемы или какой подход следует использовать для получения подходящего решения.

Сбор данных

На этом этапе вы можете задавать различные вопросы, например, доступны ли какие-либо данные, есть ли какие-либо конкретные данные, необходимые для решения этой проблемы, или как получить данные и т. д. Если вы знаете тип данных, которые вам нужны, у вас есть чтобы найти способы получить эти данные. Веб-скрапинг и ручной сбор — два способа сбора данных. Для новичков просто просмотрите Интернет, получите ресурсы данных, загрузите их и используйте.

Подготовка данных

Собранные данные обычно содержат много несоответствий и могут иметь неправильный формат. Крайне важно устранить все несоответствия. В противном случае вы можете получить неверные прогнозы и вычисления. Просканируйте весь набор собранных данных и устраните любые несоответствия.

Исследовательский анализ данных

Это, пожалуй, самый захватывающий этап в процессе машинного обучения. Вы должны тщательно изучить данные и найти любые скрытые данные. Исследовательский анализ данных (EDA) считается сеансом мозгового штурма машинного обучения. На этом этапе вы сможете понять тенденции и закономерности данных. Наряду с получением ценной информации на этом этапе также хорошо понимаются корреляции между переменными.

Построение модели машинного обучения

Построение модели машинного обучения является неотъемлемой частью введения в машинное обучение . Все шаблоны и идеи, полученные на этапе анализа данных, используются для создания модели. На этом этапе набор данных разбивается на два набора — данные обучения и данные тестирования. Данные обучения используются для построения и анализа модели. На этом этапе реализуется алгоритм машинного обучения. Крайне важно выбрать правильный алгоритм в зависимости от типа проблемы, которую вы хотите отсортировать.

Оценка и оптимизация модели

После того, как модель построена с использованием обучающего набора данных, модель будет протестирована. Получив набор тестовых данных, можно проверить точность модели и прогноз результатов. В зависимости от коэффициента точности предлагаются и реализуются усовершенствования модели. Производительность модели может быть улучшена в разумной степени с помощью протестированных процедур.

Предсказания

После того, как модель тщательно оценена и улучшена, она готова к прогнозированию, которое является окончательным результатом.

Какие существуют типы машинного обучения — Изучите Python для машинного обучения?

Говоря об основах машинного обучения, можно выделить три типа:

• Контролируемое машинное обучение. В этом виде обучения вам необходимо контролировать и обучать машину работать независимо. Хорошим примером здесь является фильтрация спама из вашей учетной записи электронной почты.
• Неконтролируемое обучение. Оно включает обучающие данные. Но не будет никакой маркировки или сегрегации. Алгоритм системы работает на данных без предварительного обучения. Есть закодированные алгоритмы, и выходные данные будут в соответствии с ними.
• Обучение с подкреплением. В этом виде обучения, во-первых, система учится сама по себе. Алгоритм обучения с подкреплением обучается в процессе взаимодействия с окружающей средой.

Популярные блоги о машинном обучении и искусственном интеллекте

Вывод

Теперь, когда у вас достаточно информации о машинном обучении , у вас есть некоторое представление о машинном обучении. Специалисты по работе с данными, специалисты по программному обеспечению и ИТ, а также инженеры могут изучить Python для машинного обучения , чтобы улучшить свою карьеру и профессиональные навыки. Итак, в следующий раз, когда вы будете использовать функцию автоматической пометки Facebook, Amazon Alexa, выполнять поиск Google, выполнять распознавание голоса или лица или использовать спам-фильтры Google — знайте, что машинное обучение работает для всего этого.

Введение в глубокое обучение, машинное обучение с upGrad

Если вы заинтересованы в освоении машинного обучения, вы должны записаться на курс магистра наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта upGrad . Это самая продвинутая программа сертификации, в рамках которой кандидаты научатся развертывать модели машинного обучения.