Участвуй в конкурсе «Твой EDTECH» и выиграй iMac и 100 000 ₽
Для действующих студентов ВУЗов и ССУЗов
Выиграй IMac и 100 000 ₽
Все мы пользуемся современными технологиями: доставка, навигаторы, поиск по запросу. Умные станции предугадывают наши музыкальные предпочтения, а реклама в интернете подстраивается под интересы. Очеловечивание и персонализация виртуальной среды - заслуга машинного обучение. Сегодня вы узнаете, что такое машинное обучение или как научить искусственный интеллект думать и развиваться. Всё о Machine Learning в нашей статье.
Машинное обучение — это создание умных программ, которые ищут закономерности в данных, на которых учатся. Это помогает им решать различные, в том числе творческие задачи. Модели машинного обучения повторяют перцептивные функции человека, то есть способность воспринимать окружающий мир с помощью органов чувств.
Концепция машинного обучения в том, чтобы научить машины решать задачи, которые умеет решать человек. Базовая модель хорошо понимает смысл текста документа, есть модель, которая преобразует звук в текст. Ряд моделей определяет, что именно изображено на картинке.
ML требуется в тех случаях, когда:
Создать алгоритм , напрямую решающий задачу, тяжело
В данных много скрытых закономерностей
Содержащиеся закономерности нечеткие
Machine Learning или ML строится на нескольких принципах работы, таких как:
Дерево принятия решений
Нативная байесовская классификация
Метод наименьших квадратов
Логистическая регрессия
Метод опорных векторов (SVM)
Метод ансамблей
Алгоритмы кластеризации
PCA — метод главных компонент
Сингулярное разложение
ICA — анализ независимых компонент
Рассмотрим основные принципы подробнее:
Дерево принятия решений — принцип строится на поддержке принятия решений. Применяется древовидная графа. Решения принимаются с учетом возможных последствий, эффективности и затрат ресурсов. Рассчитывается вероятность возникновения каких-либо событий. Итоговое решение основывается на логических выводах.
Метод наименьших квадратов — реализован как линейная регрессия. Он дает возможность решить задачи подгонки прямой, проходящей через множество точек. В ML применяют с целью
подбора данных. Метод сводит к нулю существующие погрешности с помощью создания метрики ошибок.
Логистическая регрессия — определяет связь между зависимыми и независимыми переменными. Используются логические функции в реализации. Логическая регрессия является методом предсказания событий.
Метод главных компонентов — операция по преобразованию, цель которой провести наблюдения за связанными друг с другом переменными в набор основных компонентов или некоррелированных линейно значений. Применяют, чтобы сжать, упростить, минимизировать информацию.
ML глобальная часть программирования и Data Science ,в частности. В обучении машин невозможно сделать что-либо без набора инструментов. Первоочередное, что используют специалисты — язык программирования для машинного обучения, то есть пайтон или python. Он наиболее распространен в этой области.
PyCaret — скорлупа пайтона над фреймворками scikit-learn и XGBoost. Позволяет разработать модель для развертывания данных с помощью нескольких строк кода. Содержит набор модулей для решения распространенных задач
BigQuery ML — продукт, который предоставляет аналитику и быстрый доступ к объемным данным. Позволяет создавать модели для ML в облаке
Fastai — фреймворк для глубокого машинного обучения. Предлагает развитый интерфейс, позволяющий обучать нейросеть с помощью строк кода
PyTorch — библиотека, модули в которой со структурированными и с неструктурированными данными
Плоды ML активно используются во многих сферах нашей жизни, рассмотрим подробнее на реальных кейсах:
Умная колонка предлагает пользователю персональный плейлист, а браузер демонстрирует рекламу, основанную на интересах. Все это заслуга машинного обучения, ставшего частью успешного маркетинга.
Машинное обучение дошло до того, что модели стали способны проводить анализ состава почвы, рассчитывать в точности до моля количество элементов, которые нужно в грунт добавить. Модели даже могут предсказать вероятный объем урожая.
Большинство видов ML основывается на обучении с или без учителя. Учителем называют факт вмешательства в процесс обработки информации:
Обучение с учителем подразумевает, что изначально есть исходные данные или же верные ответы для программы. Вычисляются регрессионные задачи
Обучение без учителя означает, что каких-либо ответов изначально нет. Инициируется кластеризация
Назад
