Автор оригинала: Shubham Sayon.
Машинное обучение является одним из самых быстрорастущих технологий, и он собирается сыграть ключевую роль в будущем технологии. С помощью различных алгоритмов машинного обучения используется для построения математических моделей, которые имеют возможность делать прогнозы на основе исторических данных или прошлых данных. В настоящее время он уже используется для многочисленных задач, таких как распознавание изображений и речи, фильтрация по электронной почте SPAM, Facebook Auto-Taggeging, системы рекомендации продукта и т. Д.
Это первая статья серии машин, в которых мы собираемся покрывать базовые и продвинутые концепции машинного обучения. В этой статье вы узнаете следующее:
- Что такое машина обучения?
- Как работает машина обучения?
- Машина обучения жизненного цикла
- Приложения и примеры машинного обучения
- Типы машинного обучения
- Следующий шаг
Так что без дальнейшей задержки, давайте начнем наше машинное обучение!
🤖 Что такое машина обучения?
Люди учатся у их прошлого опыта, а затем у нас есть машины/компьютеры, которые работают в соответствии с нашими инструкциями. Что если машины имеют возможность обучения учиться на прошлых опытах/данных? Вот где машинное обучение входит в картину.
Давайте посмотрим на то, что говорит Википедия:
Таким образом, обучение машины представляет собой подмножество AI (искусственное интеллект), которое позволяет машине автоматически выучить от прошлых данных и улучшить свою производительность от собственного опыта. Алгоритмы обучения машины используются для создания математических моделей с помощью исторических данных (также известных как данные тренировок), которые позволяют ему принимать решения и прогнозы без требования быть явным запрограммированным. Чем больше данных он получает (в простых словах повышения опыта), тем выше его эффективность и производительность.
🤖 Как работает машинное обучение?
Мы узнали, что модель обучения машины учится сама по себе; Но как это делает это?
Модель обучения машины:
- Изначально он учится из исторических данных или учебных данных,
- Затем он создает модели прогнозирования.
- Всякий раз, когда модель получена новых данных, она предсказывает вывод для него.
Пожалуйста, посмотрите на диаграмму, приведенную ниже, которая дает нам обзор того, как работает модель машинного обучения:
Чтобы еще больше понять, как работает модель обучения машины, давайте посмотрим на его жизненный цикл.
🤖 Машинное обучение жизненного цикла
Правильная модель обучения машины обладает способностью изучать и улучшать свою производительность, набирая все больше и больше данных, и это делает это, подвергаясь циклическому процессу.
Как видно из вышеуказанного изображения, процесс обучения машины претерпевает семь основных шагов:
- Сбор данных : Для обучения модели обучения машины нам нужны данные. Таким образом, сбор данных является первым и в первом выпуске в жизненном цикле машины, в котором данные собираются из различных источников и интегрированы вместе, чтобы создать комбинированный набор данных, известных как DataSet Отказ
- Предварительная обработка данных : После того, как набор данных будет готов, он подвергается предварительно обработке данных, в которых данные трансформируются или кодируются так, чтобы машина мог легко прочитать и разобрать ее.
- Данные warngling: Приложения Real-World имеют различные ошибки и проблемы, такие как отсутствующие значения, дублирующие данные, недействительные данные и шум, которые могут препятствовать модели обучения и окончательный результат. Следовательно, чрезвычайно важно иметь дело с такими проблемами и сделать необработанные данные понятными, чтобы его можно было легко понять алгоритмом машинного обучения. Этот процесс известен как данные Wrungling.
- Анализ данных: После того, как данные будут готовы к обработке, он используется для создания модели машинного обучения, используя многочисленные аналитические методы.
- Модель тренировки: После анализа данных модель обучается с использованием различных алгоритмов, чтобы он мог понять предоставленные модели, функции и правила. Это позволяет модели повысить свою эффективность и эффективность.
- Тестовая модель: После того, как модель обучается, она подвергается тестированию, где она проверяется на его точность и эффективность.
- Развертывание: Наконец, модель развернута в виде приложения реального мира.
🤖 Приложения машинного обучения
Машинное обучение – это будущее автоматизации, и почти все мы использовали машинное обучение в нашей повседневной жизни, сознательно или неосознанно. Следующее представление показывает приложения машинного обучения:
Теперь давайте посмотрим на несколько настоящих мировых примеров вышеуказанных применений машинного обучения:
🤖 Виды машинного обучения
Машинное обучение может быть широко классифицировано на три типа:
➊ контролируемое обучение
В надзоренном обучении образец маркированных данных подается в модель машинного обучения, чтобы обучить ее, основываясь на которой он прогнозирует окончательный результат. Следовательно, надзорное обучение позволяет нам создать модель с использованием меченных данных, которые читают наборы данных и изучают каждую функцию набора данных. После завершения обучения и обработки модель проверяется с помощью данных образца для проверки его эффективности прогнозирования вывода на будущие данные. Таким образом, Целью контролируемых входных данных сопоставления обучения к выходным данным Отказ
Проще говоря, надзорное обучение – это техника обучения машины, основанная на надзоре, как ученика, который учится под наблюдением учителя.
Контролируемое обучение может быть дополнительно разделено на две группы или две категории алгоритмов:
- Классификация
- Регрессия
Пример: Электронная почта Спам Фильтрация!
➋ безоговорочное обучение
Как предполагает, что имени свидетельствуют о неприпровизном обучении – это техника машинного обучения, в которой модель машин учится без какого-либо надзора. Модель получает свою подготовку от набора данных, которые не подлежат не подлежащему расписанию, а алгоритм работает без необходимости руководителя. Цель безоговорочного обучения состоит в том, чтобы реорганизовать входные данные в группу объектов с аналогичными моделями. Следовательно, при неподздолированном обучении результаты не предопределяются.
Безпровизированное обучение может быть дополнительно классифицировано на две категории алгоритмов:
- Кластеризация
- Ассоциация
➌ Учебное обучение
Учебное обучение – это тип техники обучения на основе обратной связи, где A Учебный агент это вознаграждение для каждого правильного действия, пока он получает наказание за все неправильные действия. С помощью обратных связей агент учится автоматически и улучшает его производительность. В обучении подкрепления целью агента состоит в том, чтобы приобрести максимальные вознаграждения, чтобы улучшить его производительность.
Пример: Робот собака изучает движение рук!
📖 Следующий шаг: предварительная обработка данных!
Теперь у нас есть обзор того, что такое машинное обучение, как он работает, его приложения и примеры и его типы. Настало время перейти к следующему этапу нашего путешествия I.E., Предварительная обработка данных. Пожалуйста, не стесняйтесь нажать на ссылку/кнопку, приведенную ниже, чтобы перейти к следующему руководству на предварительно обработке данных.
Но прежде чем мы будем двигаться дальше, я рад представить вам мою новую книгу Python Python One-listers (Amazon Link).
Если вам нравятся одноклассники, вы будете любить книгу. Это научит вам все, что нужно знать о Одно строка кода Python. Но это тоже Введение в компьютерную науку , наука о данных, машин обучения и алгоритмы. Вселенная в одной строке Python!
Книга была выпущена в 2020 году с помощью книги по программированию мирового класса Nostarch Press (San Francisco).
Ссылка: https://nostarch.com/pythononeliners.
Я профессиональный Python Blogger и Content Creator. Я опубликовал многочисленные статьи и создал курсы в течение определенного периода времени. В настоящее время я работаю полный рабочий день, и у меня есть опыт в областях, таких как Python, AWS, DevOps и Networking.
Вы можете связаться со мной @:
Оригинал: “https://blog.finxter.com/introduction-to-machine-learning-and-its-applications/”