Итак, в последнее время вы часто слышали термин «машинное обучение».

Возможно, вы читали о том, как машинное обучение влияет на беспилотные автомобили, интеллектуальных помощников, таких как Siri или Alexa, технологию распознавания лиц и многое другое.

Но что такое машинное обучение?

Как это работает?

Это сложно или трудно понять новичку?

Не бойтесь, мы здесь, чтобы рассказать вам об основах.

Машинное обучение — это увлекательная область искусственного интеллекта, которая позволяет системам учиться и совершенствоваться на основе опыта, даже если вы не программируете их.

Алгоритмы и программное обеспечение, лежащие в основе машинного обучения, со временем становятся лучше, подвергаясь воздействию данных.

Хотя машинное обучение поддерживает некоторые передовые технологии, основные идеи на самом деле довольно просты.

С небольшим объяснением любой может понять и изучить машинное обучение.

В этом посте я объясню машинное обучение простыми словами, расскажу о некоторых наиболее распространенных типах алгоритмов машинного обучения и расскажу о реальных приложениях, чтобы помочь вам узнать больше.

К концу у вас будет четкое понимание того, что такое машинное обучение и почему оно становится таким важным.

Давайте начнем!

Что такое машинное обучение? Демистификация модного слова

Машинное обучение сейчас является одним из самых модных словечек в сфере технологий. Но что именно?

Машинное обучение позволяет программному обеспечению более точно предсказывать результаты без программирования с конкретными инструкциями.

Вместо этого он делает это, изучая данные.

Методы машинного обучения используются во многих приложениях, таких как фильтры электронной почты, рекомендации и обнаружение мошенничества.

Основы машинного обучения включают алгоритмы обучения с огромными объемами данных.

Затем алгоритм учится на данных и создает модель, которая может делать прогнозы или принимать решения без явного программирования для этого.

Как работает машинное обучение?

Алгоритмы машинного обучения строят математическую модель на основе выборочных данных, известных как «данные для обучения», чтобы делать прогнозы или принимать решения без явного программирования для этого.

Алгоритмы учатся на обучающих данных.

Существует три основных типа машинного обучения:

  • Контролируемое обучение: алгоритм учится на помеченных примерах в обучающих данных. Он использует исторические данные для прогнозирования будущих событий. Примерами являются классификация и регрессия.
  • Неконтролируемое обучение: алгоритм находит скрытые закономерности в неразмеченных данных. Он анализирует данные, чтобы обнаружить общие атрибуты и сгруппировать похожие примеры. Примерами являются кластеризация, уменьшение размерности и изучение правил ассоциации.
  • Обучение с подкреплением: алгоритм учится при взаимодействии с динамической средой. Он использует метод проб и ошибок, чтобы определить идеальное поведение в конкретном контексте. Примерами являются марковские процессы принятия решений, динамическое программирование и обучение с разницей во времени.

Есть еще один, который называется Semi-Supervised Machine Learning. этому тоже научится. а пока проверьте это здесь

Машинное обучение поддерживает многие технологии, которые мы используем каждый день, включая распознавание лиц, распознавание речи, фильтрацию спама и системы рекомендаций.

Возможности безграничны!

Благодаря машинному обучению программное обеспечение и компьютеры могут учиться и совершенствоваться на основе опыта без программирования.

Типы машинного обучения: контролируемое и неконтролируемое обучение

Машинное обучение — это обучение компьютеров самостоятельному обучению с использованием данных для прогнозирования или принятия решений без явного программирования.

Существует два основных типа машинного обучения: обучение с учителем и обучение без учителя.

Обучение с учителем — это когда у вас есть входные данные и вы знаете, какими должны быть выходные данные.

Алгоритм извлекает шаблон из входных данных, чтобы предсказать результат.

Это похоже на то, как учитель наблюдает за процессом обучения. Вот некоторые примеры:

•Классификация — прогнозирование того, к какой категории что-либо принадлежит. Например, обнаружение спама или диагностика заболеваний.

• Регрессия — предсказание непрерывного значения. Например, прогнозирование цен на жилье или цен на акции.

Неконтролируемое обучение — это когда у вас есть входные данные, но вы не знаете, какими должны быть выходные данные.

Алгоритм самостоятельно находит закономерности в данных. Это как учиться без учителя. Вот некоторые примеры:

• Кластеризация — группировка похожих точек данных вместе. Например, группировка клиентов по интересам или привычкам.

• Уменьшение размерности — упрощение сложных данных до меньших измерений при сохранении большей части информации. Например, сжатие изображений.

•Ассоциация — нахождение правил, связывающих одну вещь с другой. Например, люди, которые покупают товар X, также склонны покупать товар Y.

Как видите, машинное обучение бывает разных видов в зависимости от того, какую задачу вы хотите выполнить и какие данные у вас есть. Возможности безграничны!

Как на самом деле работает машинное обучение? Простое объяснение моделей и алгоритмов

Алгоритмы машинного обучения используют данные для обнаружения закономерностей и обучения тому, как делать прогнозы или принимать решения без явного программирования.

Алгоритмы строят математическую модель на основе выборочных данных, известных как «данные для обучения», чтобы делать прогнозы или принимать решения без явного программирования для выполнения задачи.

Как работают модели

Модель — это результат работы алгоритма машинного обучения. Это набор изученных параметров, которые могут делать прогнозы на основе новых данных.

Модель создается или «обучается» на основе обучающих данных.

Во время обучения алгоритм находит корреляции между входными и выходными переменными для построения модели, которую затем можно использовать для прогнозирования новых данных.

Некоторые распространенные типы моделей машинного обучения:

  • Модели регрессии: используются для прогнозирования непрерывных значений, таких как температура или цены на акции.
  • Модели классификации: используются для прогнозирования дискретных классов, таких как «спам» или «не спам», «кошка» или «собака».
  • Модели кластеризации: используются для обнаружения групп в данных, например для группировки клиентов со схожим поведением в Интернете.
  • Модели уменьшения размерности: используются для уменьшения количества переменных в наборе данных при сохранении как можно большего количества информации. Полезно для визуализации и сжатия данных.

Суть в том, что никто не программирует модели явно. Модели учатся непосредственно на данных, обнаруживая сложные закономерности и взаимосвязи.

Машинное обучение позволяет нам создавать очень сложные и точные модели без сложных, жестко запрограммированных правил и логики.

Итак, у вас есть быстрое и простое введение в мир машинного обучения.

Теперь вы знаете, что такое машинное обучение, как оно работает, а также некоторые из основных методов, используемых сегодня учеными и компаниями.

Хотя машинное обучение может показаться сложным, основные идеи на самом деле довольно интуитивны.

Машины находят закономерности в огромном количестве данных, чтобы делать прогнозы и принимать решения без явного программирования.

Область машинного обучения постоянно развивается и совершенствуется, постоянно появляются новые алгоритмы и прорывы.

Но с этой основой вы сможете следить за многими последними инновациями.

И кто знает, может быть, когда-нибудь вы даже создадите собственную систему машинного обучения. Возможности безграничны.