Введение в машинное обучение для начинающих: что такое, история, функции и классификация

Введение в машинное обучение

Машинное обучение пользуется большим спросом на современном технологическом рынке. Это последняя тенденция, которая покорила мир и произвела революцию в мире информатики. Кроме того, большой объем данных, создаваемых приложениями, привел к значительному увеличению вычислительной мощности, что привело к популярности и спросу на навыки машинного обучения среди студентов и кандидатов.

Машинное обучение используется в разных областях. Он приносил пользу отраслям и предприятиям не по дням, а по часам, от автоматизации основных задач до предоставления ценных идей. Машинное обучение было реализовано в наших повседневных устройствах, таких как фитнес-трекеры, интеллектуальные домашние помощники, системы здравоохранения, автоматизированные автомобили и тому подобное. Другими важными примерами реализации машинного обучения являются:

• Прогнозирование . Машинное обучение в основном используется в системах прогнозирования, полезных для коммутации вероятностей ошибок перед выдачей кредита.
• Распознавание изображений : Обнаружение лиц и обнаружение изображений сейчас в моде, и машинное обучение сделало это возможным.
• Распознавание речи : Подобно распознаванию изображений, распознавание речи. Он широко применяется в машинном обучении.
• Медицинские диагнозы : Машинное обучение было реализовано в медицинских технологиях для обнаружения раковых тканей.
• Финансовая индустрия и трейдинг . Машинное обучение широко используется компаниями для проверки кредитоспособности и выявления мошенничества.

Машинное обучение или ML является неотъемлемой частью анализа данных. Он используется для создания сложных алгоритмов и моделей, которые помогают исследователям, инженерам, специалистам по данным и аналитикам прогнозировать и предоставлять надежную информацию.

Изучайте машинное обучение онлайн в лучших университетах мира — магистерские программы, программы последипломного образования для руководителей и продвинутые программы сертификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Изучите наши курсы по машинному обучению и искусственному интеллекту

История машинного обучения

Термин «машинное обучение» был придуман в 1959 году Артуром Сэмюэлем, пионером и экспертом в области искусственного интеллекта и компьютерных игр. Он определил это как процесс, который позволяет компьютерам учиться без программирования.

В 1940-х годах была изобретена первая компьютерная система с ручным управлением, известная как ENIAC (электронный числовой интегратор и компьютер). Это было началом идеи создания машины, которая могла бы имитировать человеческое обучение и мышление.

Благодаря статистике машинное обучение стало популярным в 1990-х годах и породило вероятностные подходы к ИИ, которые в дальнейшем сместились в сторону подхода, основанного на данных. Это проложило путь ученым к размышлениям, проектированию и созданию интеллектуальных систем с возможностями анализа для извлечения уроков из массивных наборов данных.

Классификация машинного обучения

Реализации машинного обучения можно разделить на три разные категории в зависимости от обучающего «сигнала» или «ответа», доступного обучающейся системе. Они следующие: -

1. Контролируемое обучение

Когда алгоритм использует примеры данных и коррелированные целевые ответы, состоящие из строковых меток или числовых значений, таких как классы или теги, и учится предсказывать правильный ответ позже, когда им даются новые примеры, это называется обучением с учителем. Это подход, аналогичный обучению человека под наблюдением учителя, когда ученик запоминает хорошие примеры, предоставленные учителем. Затем учащийся выводит общие правила из этих целевых примеров.

2. Обучение без учителя

Неконтролируемое обучение — это когда алгоритм учится на простых примерах без какой-либо коррелированной реакции, оставляя алгоритму только определение шаблонов данных. Этот алгоритм обычно реструктурирует данные во что-то совершенно другое, например новые функции, представляющие класс или набор несвязанных значений.

Они очень полезны, поскольку дают аналитикам данных понимание смысла данных и предлагают ценные советы по улучшению алгоритмов контролируемого машинного обучения. Это почти похоже на то, как люди учатся определять, что определенные вещи или экземпляры принадлежат к одной и той же категории, наблюдая сходство между двумя объектами. Системы рекомендаций и реклама, с которыми вы сталкиваетесь при просмотре веб-страниц, представляют собой автоматизацию маркетинга и основаны на такого рода неконтролируемом автоматическом обучении.

3. Обучение с подкреплением

Когда алгоритм представлен примерами, не имеющими никаких меток, его можно классифицировать как тип обучения без учителя. Однако, когда пример сопровождается положительной или отрицательной обратной связью в соответствии с решением, предложенным алгоритмом, это обучение с подкреплением. Эта категория обучения связана с приложениями, для которых требуется алгоритм для принятия решений и принятия последствий.

Это похоже на метод проб и ошибок в обучении людей. Методом проб и ошибок алгоритмы узнают, что определенные варианты действий с меньшей вероятностью будут успешными, чем другие. Один из лучших примеров, который можно привести, когда речь идет об обучении с подкреплением, — это когда компьютеры учатся играть в видеоигры самостоятельно. Приложение дает примеры алгоритмов определенных случаев или ситуаций, например, когда игрок застревает в лабиринте и в то же время избегает врага.

4. Полуконтролируемое обучение

Полууправляемое обучение — это когда незавершенный обучающий сигнал предоставляется вместе с некоторыми отсутствующими целевыми выходными данными. Один из исключительных случаев этого принципа называется трансдукцией, когда во время обучения определяется весь набор экземпляров задачи, за исключением той части, где отсутствуют цели.

Прочтите наши популярные статьи, связанные с разработкой программного обеспечения

Как работает машинное обучение?

Ниже приведены шаги, чтобы понять, как работает машинное обучение:

• Сбор данных: сначала собираются прошлые данные в любой форме, подходящей для обработки. Чем больше повышается качество данных, тем больше они подходят для моделирования.
• Обработка данных: в большинстве случаев данные собираются в необработанном виде и должны быть предварительно обработаны. Для числовых атрибутов может быть несколько отсутствующих значений, например, цена дома может быть заменена средним значением атрибута. Однако отсутствующие значения для категориальных признаков могут быть заменены на признак с самой высокой модой. Это зависит от типа используемых фильтров.
• Разделите входные данные: входные данные должны быть разделены на наборы для обучения, перекрестной проверки и тестирования. Соотношение наборов должно быть 6:2:2.
• Построение моделей : модели должны быть построены с использованием подходящих методов и алгоритмов на обучающем наборе.
• Тестирование концептуальной модели: концептуальная модель тестируется с данными, которые не были переданы модели во время обучения и оценки ее производительности с помощью таких показателей, как оценка F1, полнота и точность.

Вывод

Навыки машинного обучения в настоящее время являются одними из самых востребованных навыков на рынке труда из-за растущей популярности и развития ИИ, который сейчас является неотъемлемой частью нашей жизни.

Зачисление на премиум-курс по машинному обучению, несомненно, даст вам большой карьерный рост. Если вы ищете выгодные варианты, вы можете выбрать upGrad . Помимо множества других прибыльных курсов на выбор, Advanced Certificate Program в области машинного обучения и глубокого обучения — это идеальный курс для вас, который поможет вам в углубленном обучении в области машинного обучения.

Основные моменты этого курса -

• Предназначен для работающих профессионалов
• Несколько отраслевых проектов, заданий и тематических исследований
• Расширенный сертификат от IIIT Bangalore
• Индивидуальные занятия по карьерному наставничеству
• Портал эксклюзивных вакансий