Машыннае навучанне, ML, з'яўляецца фундаментальным кампанентам сучаснай інфарматыкі, які трансфармуе бізнес і змяняе тое, як людзі ўзаемадзейнічаюць з тэхналогіямі. Разуменне асноў машыннага навучання можа дапамагчы амбіцыйным студэнтам асвоіць аналітыку даных і закласці трывалую аснову для іх будучай вучобы і кар'еры. У гэтым кіраўніцтве вы пазнаёміцеся з асновамі, практычным прымяненнем і навыкамі, неабходнымі для поспеху ў гэтай захапляльнай сферы.
Што такое машыннае навучанне?
Па сутнасці, машыннае навучанне - гэта падполе штучнага інтэлекту, якое дазваляе камп'ютэрам вучыцца з дадзеных і рабіць меркаванні або прагнозы без відавочнага праграмавання. Замест таго, каб праграмаваць дакладныя правілы для кожнай сітуацыі, алгарытмы ML вывучаюць шаблоны і ўзаемасувязі ў наборах даных, каб атрымаць разуменне і зрабіць абгрунтаваныя высновы.
Мадэлі машыннага навучання ў асноўным дзеляцца на тры тыпу:
-
Навучанне пад кантролем У навучанні пад кантролем мадэль навучаецца з дапамогай пазначаных набораў даных, якія змяшчаюць як ўваходныя зменныя, якія называюцца функцыямі, так і выходныя зменныя, якія называюцца цэтлікамі. Мэта складаецца ў тым, каб распрацаваць функцыю, якая супастаўляе ўваходныя дадзеныя з выходнымі, каб мадэль магла рабіць дакладныя прагнозы для новых даных. Напрыклад, вы можаце прагназаваць цэны на кватэры на аснове такіх фактараў, як памер, месцазнаходжанне і колькасць спальняў, або класіфікаваць электронныя лісты як спам або не.
-
Некантраляванае навучанне Некантраляванае навучанне працуе з немаркіраванымі дадзенымі. Без папярэдняга кіраўніцтва алгарытм вызначае шаблоны, структуры або групоўкі ў даных. Гэта часта выкарыстоўваецца для кластарызацыі і памяншэння памернасці. Прыклады ўключаюць групоўку кліентаў з аднолькавымі пакупніцкімі звычкамі або спрашчэнне даных пры захаванні ключавых уласцівасцей.
-
Навучанне з падмацаваннем У навучанні з падмацаваннем агент вучыцца прымаць рашэнні, узнагароджваючы пажаданыя паводзіны і караючы непажаданыя. Гэты метад выкарыстоўваецца ў сцэнарыях, якія патрабуюць паслядоўнага прыняцця рашэнняў, такіх як навучанне робатаў выкананню задач або распрацоўка сістэм штучнага інтэлекту, якія гуляюць у відэагульні.
Ключавыя паняцці і тэрміналогія
Каб паглыбіцца ў машыннае навучанне, вельмі важна разумець некаторыя ключавыя тэрміны:
-
Набор даных: даныя, якія выкарыстоўваюцца для навучання і ацэнкі мадэляў, часта складаюцца з функцый, уваходных зменных і метак, выходных зменных.
-
Асаблівасці: вымерныя характарыстыкі даных, такія як памер, колькасць спальняў і наваколле для прагназавання кошту дома.
-
Мадэль: матэматычнае прадстаўленне заканамернасцей у даных, якое дазваляе рабіць прагнозы або прымаць рашэнні на аснове новых уводных дадзеных.
-
Навучанне і тэсціраванне: Навучанне прадугледжвае навучанне мадэлі з выкарыстаннем набору даных, у той час як тэставанне ацэньвае яе прадукцыйнасць на нябачных дадзеных.
-
Перамнашэнне супраць недастатковасці: пераабсталяванне адбываецца, калі мадэль запамінае шум дадзеных, што прыводзіць да дрэннага абагульнення. Недастатковасць здараецца, калі мадэль не можа захапіць узоры, што прыводзіць да нізкай дакладнасці.
-
Алгарытмы: гэта метады для навучання мадэляў, уключаючы лінейную рэгрэсію, дрэвы рашэнняў і машыны апорных вектараў.
Чаму машыннае навучанне важна?
Машыннае навучанне - гэта больш, чым моднае слова - гэта трансфармацыйная тэхналогія з рэальным уздзеяннем:
-
Аўтаматызацыя: упарадкаванне паўтаральных задач, вызваленне рэсурсаў для стратэгічных намаганняў.
-
Рашэнні, якія кіруюцца данымі: аналіз вялікіх масіваў даных для выяўлення тэндэнцый і абгрунтавання стратэгій.
-
Персаналізацыя: паляпшэнне карыстальніцкага досведу з дапамогай індывідуальных рэкамендацый, такіх як чат-боты, якія забяспечваюць імгненную падтрымку.
Праграмы ў рэальным свеце
Разуменне прыкладанняў машыннага навучання можа паглыбіць ваша ўзаемадзеянне з гэтай сферай:
-
Ахова здароўя: прагназаванне захворванняў, індывідуальныя планы лячэння і аналіз медыцынскіх малюнкаў.
-
Фінансы: выяўленне махлярства, алгарытмічны гандаль і ацэнка крэдытнай рызыкі.
-
Забавы: персаналізаваныя рэкамендацыі на такіх платформах, як Spotify і Netflix.
-
Транспарт: аптымізацыя маршрутаў, распрацоўка аўтаномных транспартных сродкаў і прагназаванне патрэб у абслугоўванні.
-
Адукацыя: персаналізаваныя маршруты навучання і аўтаматызаваныя сістэмы ацэнкі.
Навыкі, неабходныя для дасягнення поспеху ў машынным навучанні
Каб атрымаць поспех у гэтай галіне, вам патрэбны ключавыя навыкі, многім з якіх выкладаюць у Навучальным кэмпе Data Science and AI, які прапануецца на [N_O_T_R_A_N_S_L_A_T_E_0 ]:
-
Праграмаванне: валоданне Python для аналізу даных, а таксама такія бібліятэкі, як TensorFlow і scikit-learn.
-
Матэматыка: трывалы падмурак лінейнай алгебры, вылічэнняў і статыстыкі.
-
Апрацоўка даных: навыкі папярэдняй апрацоўкі, ачысткі і візуалізацыі.
-
Структуры машыннага навучання: знаёмства з TensorFlow, PyTorch і Keras для распрацоўкі мадэляў.
-
Крытычнае мысленне: аналітычныя навыкі для распрацоўкі, тэставання і ўдасканалення мадэляў.
Як пачаць
Вось дзейсныя крокі, каб пачаць свой шлях машыннага навучання:
-
Вывучыце асновы: запішыцеся на курсы для пачаткоўцаў або прайдзіце сертыфікацыю па навуцы даных і AI праз такія платформы, як Coursera. Калі вам патрэбен больш арыентаваны падыход, звярніце ўвагу на навучальныя лагеры ў Інтэрнэце.
-
Практыкуйцеся ў праграмаванні: атрымайце практычны досвед працы з Python і такімі інструментамі, як Pandas.
-
Працуйце над праектамі: распрацоўвайце такія праекты, як чат-боты, класіфікатары спаму або сістэмы рэкамендацый.
-
Далучайцеся да суполак: размаўляйце праз інтэрнэт-форумы і мясцовыя сустрэчы.
-
Будзьце ў курсе: Сачыце за прагрэсам у гэтай хутка развіваецца вобласці.
Апошнія думкі
Машыннае навучанне - гэта дынамічная і карысная вобласць інфарматыкі з неабмежаваным патэнцыялам. Авалодаўшы аналітыкай даных і набыўшы неабходныя навыкі, вы зможаце ствараць інтэлектуальныя сістэмы, аналізаваць складаныя наборы даных і развіваць тэхналогіі штучнага інтэлекту.
Асвойце Машыннае навучанне і змяніце свой падыход да даных на Code Labs Academy.
