Учебное пособие по машинному обучению: изучайте машинное обучение с нуля

Развертывание решений искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) продолжает совершенствовать различные бизнес-процессы , при этом улучшение качества обслуживания клиентов является основным вариантом использования.

Сегодня машинное обучение имеет широкий спектр приложений, и большинство из них — это технологии, с которыми мы сталкиваемся ежедневно. Например, Netflix или аналогичные OTT-платформы используют машинное обучение для персонализации предложений для каждого пользователя. Поэтому, если пользователь часто смотрит криминальные триллеры или ищет их, рекомендательная система платформы на основе машинного обучения начнет предлагать больше фильмов подобного жанра. Точно так же Facebook и Instagram персонализируют ленту пользователей на основе сообщений, с которыми они часто взаимодействуют.

В этом руководстве по машинному обучению Python l мы углубимся в основы машинного обучения. Мы также включили краткое руководство по глубокому обучению, чтобы познакомить новичков с концепцией.

Что такое машинное обучение?

Термин «машинное обучение» был придуман в 1959 году Артуром Сэмюэлем, первопроходцем в области компьютерных игр и искусственного интеллекта.

Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. Он основан на концепции, согласно которой программное обеспечение (программы) может учиться на данных, расшифровывать закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека. Другими словами, машинное обучение — это область вычислительной науки, которая позволяет пользователю передавать огромное количество данных в алгоритм, а система анализирует и принимает решения на основе данных на основе входных данных. Поэтому алгоритмы машинного обучения не полагаются на заранее определенную модель, а вместо этого напрямую «изучают» информацию из поступающих данных.

Источник

Вот упрощенный пример -

Как написать программу, которая идентифицирует цветы по цвету, форме лепестков или другим свойствам? Хотя наиболее очевидным способом было бы создание жестких правил идентификации, такой подход не сделает идеальные правила применимыми во всех случаях. Однако машинное обучение использует более практичную и надежную стратегию и вместо создания заранее определенных правил обучает систему, передавая ей данные (изображения) разных цветов. Таким образом, в следующий раз, когда система покажет розу и подсолнух, она сможет классифицировать их на основе предыдущего опыта.

Прочитайте «Как научиться машинному обучению — шаг за шагом»

Типы машинного обучения

Классификация машинного обучения основана на том, как алгоритм учится быть более точным в прогнозировании результатов. Таким образом, существует три основных подхода к машинному обучению: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

Контролируемое обучение

В контролируемом машинном обучении алгоритмы снабжены помеченными обучающими данными. Кроме того, пользователь определяет переменные, которые он хочет, чтобы алгоритм оценивал; целевые переменные — это переменные, которые мы хотим предсказать, а функции — это переменные, которые помогают нам предсказать цель. Таким образом, это больше похоже на то, что мы показываем алгоритму изображение рыбы и говорим: «Это рыба», а затем мы показываем лягушку и указываем, что это лягушка. Затем, когда алгоритм будет обучен на достаточном количестве данных о рыбе и лягушке, он научится различать их.

Неконтролируемое обучение

Неконтролируемое машинное обучение включает алгоритмы, которые учатся на немаркированных обучающих данных. Итак, есть только функции (входные переменные) и нет целевых переменных. Проблемы обучения без учителя включают кластеризацию, когда входные переменные с одинаковыми характеристиками группируются и связываются для расшифровки значимых отношений в наборе данных. Примером кластеризации является разделение людей на курящих и некурящих. Напротив, обнаружение того, что клиенты, использующие смартфоны, также покупают чехлы для телефонов, вызывает ассоциации.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением — это метод, основанный на каналах, в котором модели машинного обучения учатся принимать ряд решений на основе отзывов, которые они получают за свои действия. За каждое хорошее действие машина получает положительную обратную связь, а за каждое плохое — штраф или отрицательную обратную связь. Таким образом, в отличие от машинного обучения с учителем, усиленная модель автоматически обучается, используя обратную связь, а не какие-либо размеченные данные.

Также читайте, что такое машинное обучение и почему это важно

Зачем использовать Python для машинного обучения?

Проекты машинного обучения отличаются от традиционных программных проектов тем, что первые включают в себя разные наборы навыков, наборы технологий и глубокие исследования. Поэтому для реализации успешного проекта машинного обучения требуется стабильный, гибкий язык программирования, предлагающий надежные инструменты. Python предлагает все, что нужно, поэтому в основном мы видим проекты машинного обучения на основе Python.

Независимость от платформы

Популярность Python во многом обусловлена ​​тем, что это платформо-независимый язык и поддерживается большинством платформ, включая Windows, macOS и Linux. Таким образом, разработчики могут создавать автономные исполняемые программы на одной платформе и распространять их на другие операционные системы, не требуя интерпретатора Python. Поэтому обучающие модели машинного обучения становятся более управляемыми и дешевыми.

Простота и гибкость

За каждой моделью машинного обучения стоят сложные алгоритмы и рабочие процессы, которые могут пугать и подавлять пользователей. Но краткий и удобочитаемый код Python позволяет разработчикам сосредоточиться на модели машинного обучения, а не беспокоиться о технических особенностях языка. Более того, Python прост в освоении и может справляться со сложными задачами машинного обучения, что приводит к быстрому созданию и тестированию прототипов.

Широкий выбор фреймворков и библиотек

Python предлагает широкий выбор фреймворков и библиотек, которые значительно сокращают время разработки. В таких библиотеках есть заранее написанные коды, которые разработчики используют для выполнения общих задач программирования. Репертуар программных инструментов Python включает Scikit-learn, TensorFlow и Keras для машинного обучения, Pandas для анализа данных общего назначения, NumPy и SciPy для анализа данных и научных вычислений, Seaborn для визуализации данных и многое другое.

Также изучите предварительную обработку данных в машинном обучении: 7 простых шагов для выполнения

Шаги по реализации проекта машинного обучения Python

Если вы новичок в машинном обучении, лучший способ договориться о проекте — составить список ключевых шагов, которые необходимо выполнить. Когда у вас есть шаги, вы можете использовать их в качестве шаблона для последующих наборов данных, заполняя пробелы и изменяя свой рабочий процесс по мере перехода к продвинутым этапам.

Вот обзор того, как реализовать проект машинного обучения с помощью Python:

1. Определите проблему.
2. Установите Python и SciPy.
3. Загрузите набор данных.
4. Обобщить набор данных.
5. Визуализируйте набор данных.
6. Оцените алгоритмы.
7. Делать предсказания.
8. Представьте результаты.

Что такое сеть глубокого обучения?

Сети глубокого обучения или глубокие нейронные сети (ГНС) — это ветвь машинного обучения, основанная на имитации человеческого мозга. DNN состоят из блоков, которые объединяют несколько входных данных для получения одного выходного сигнала. Они аналогичны биологическим нейронам, которые получают несколько сигналов через синапсы и посылают единый поток потенциала действия вниз по своему нейрону.

Источник

В нейронной сети функциональность, подобная мозгу, достигается за счет слоев узлов, состоящих из входного слоя, одного или нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Каждый искусственный нейрон или узел имеет связанный порог и вес и соединяется с другим. Когда выход одного узла превышает определенное пороговое значение, он активируется и отправляет данные на следующий уровень в сети.

DNN зависят от обучающих данных, чтобы изучать и настраивать свою точность с течением времени. Они представляют собой надежные инструменты искусственного интеллекта, позволяющие классифицировать и группировать данные с высокой скоростью. Двумя наиболее распространенными областями применения глубоких нейронных сетей являются распознавание изображений и распознавание речи.

Путь вперед

Будь то разблокировка смартфона с помощью идентификатора лица, просмотр фильмов или поиск случайной темы в Google, современные потребители, ориентированные на цифровые технологии, требуют более точных рекомендаций и лучшей персонализации. Независимо от отрасли или домена, ИИ играет и продолжает играть важную роль в улучшении пользовательского опыта. Добавьте к этому, что простота и универсальность Python сделали разработку, развертывание и обслуживание проектов ИИ удобными и эффективными на разных платформах.

Изучите курс машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Если вы нашли это руководство по машинному обучению Python для начинающих интересным, погрузитесь глубже в предмет с помощью магистра наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта upGrad . Онлайн-программа предназначена для работающих профессионалов, желающих освоить передовые навыки искусственного интеллекта, такие как НЛП, глубокое обучение, обучение с подкреплением и многое другое.

Основные моменты курса:

• Степень магистра от LJMU
• Executive PGP от IIIT Bangalore
• 750+ часов контента
• 40+ живых сессий
• 12+ кейсов и проектов
• 11 кодировок
• Подробный обзор 20 инструментов, языков и библиотек
• 360-градусная помощь в карьере