Резюме: вы правы: машинное обучение

КАЖДЫЙ МОЖЕТ ПОНЯТЬ О МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ

Резюме статей: вы правы: машинное обучение — это просто

ВАЖНОСТЬ БОЛЬШИХ ДАННЫХ, НАУКИ О ДАННЫХ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Читайте статьи на тему «Вы правы: машинное обучение легко понять».

1 —Введение в машинное обучение

2 — Концепции машинного обучения

3 — Практическое применение машинного обучения

4 — Алгоритмы машинного обучения

5 — Концепции нейронных сетей

6 — Платформы машинного обучения

7 — Проблемы с машинным обучением и ИИ

8 — Большие данные + Наука о данных + Машинное обучение

9 — Резюме статей

Резюме статей «Вы правы: машинное обучение легко понять»

Из этих статей Вы узнали, что:

Наука о данных — это практика сбора, организации и оптимизации сложных данных, выявления переменных взаимосвязей, разработки приложений, которые преобразуют данные в идеи.
Специалисты по данным собирают, исследуют и проверяют целостность данных, используя математические, статистические и вычислительные навыки для создания МОДЕЛЕЙ, таких как прогнозирование поведения потребителей.
Они могут выполнять эти МОДЕЛИ, используя алгоритмы машинного обучения.
Машинное обучение — это область компьютерных наук, которая была с нами в течение одного периода, но теперь становится популярной, учитывая низкую стоимость оборудования, обработки, облачных технологий, хранения и растущего объема данных, генерируемых большими данными.
Машинное обучение — это область исследований, в которой основное внимание уделяется компьютерным системам, которые учатся на данных, распознавая «шаблоны». Мы сейчас учим компьютеры обрабатывать шаблоны, передавая им столь желаемое человеческое качество.
Мы используем «Аналитические модели» под названием «Алгоритмы машинного обучения», которые позволяют компьютеру учиться на данных, обученных на них, чтобы получить возможность манипулировать процессами и принимать решения без вмешательства человека.
Модели учатся выполнять конкретную задачу, анализируя предоставленные данные. Например, модель может научиться распознавать изображение кота, представляя ей тысячи качественных изображений и видео этих животных. Модели учатся на данных, обнаруживают скрытые в них закономерности и тенденции, часто не идентифицируемые людьми, что приводит к решению конкретной проблемы.
Машинное обучение фокусируется на изучении и построении моделей, которые могут учиться на данных без программирования. Важнейшей деятельностью Data Scientist является разработка аналитических моделей и их эффективная проверка.
Некоторыми примерами приложений ML являются автономные транспортные средства, рекомендательные системы Netflix и Amazon, обнаружение мошенничества, фильтрация спама в электронной почте, игры, сентиментальный анализ, распознавание изображений и чат-боты.
Четыре основных алгоритма машинного обучения — это классификация, регрессия, кластеризация и ассоциация.
Принято классифицировать аналитические методы, известные здесь как алгоритмы машинного обучения, в обучении с учителем и без учителя. Данные о назначении контролируемого обучения для каждого образца. В неконтролируемом обучении цель прогнозируемой модели неизвестна, а данные не помечены.
Мы классифицируем алгоритмы классификации и регрессии как контролируемое обучение. Кластеризация и ассоциация как неконтролируемое обучение.
Одна из самых интересных аналитических моделей машинного обучения использует вычислительную технику под названием «Нейронные сети». Он имитирует работу человеческого мозга. Используется в таких областях, как автономные транспортные средства, космические путешествия и компьютерные игры. Глубокое обучение — это область быстрого роста исследований в области машинного обучения, в которой достигнуты успехи в распознавании голоса, текста и изображений. На основе методов нейронных сетей, позволяющих компьютеру изучать задачи, систематизировать информацию и находить закономерности.
Компании, использующие Big Data, Data Science и ML, доминируют на рынке, используя «предиктивную аналитику», где цель равносильна прогнозированию будущего, ожиданию бизнес-результатов.