Я попытался дать краткое введение в машинное обучение. Также постарался рассказать о том, что такое машинное обучение, определение машинного обучения Тома Митчелла и многое другое…
Введение в машинное обучение:
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая занимается обучением машин или моделей путем анализа данных. Это концепция, которая направлена на то, чтобы имитировать человека даже лучше, чем человек. Здесь модель будет анализировать предоставленные данные и обучаться на основе данных, которые называются обучающими данными. После успешного обучения мы проверим эту модель, используя различные данные, которые используются для обучения модели. Кроме того, мы рассчитаем точность модели, а затем сможем передать любые данные и предсказать вывод данных этого примера.
Мы знаем, что в минуту генерируется много данных. Каждый день создается около 2,5 квинтиллионов байт данных. Таким образом, мы можем использовать эти данные, чтобы упростить задачу. Мы можем внедрить модели машинного обучения и многое упростить для человека. Также можно придумать автоматизацию вещей. Это поможет человеку легко выполнять работу с минимальными усилиями и сэкономить время. Я надеюсь, что вы получили базовое представление о машинном обучении. Теперь давайте посмотрим, что такое машинное обучение?
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это компьютерная программа, которая позволяет машинам автоматически учиться на данных, повышать производительность на основе опыта и делать прогнозы. Существует много определений машинного обучения, но они имеют одно и то же значение. Давайте посмотрим на определение машинного обучения, предложенное Томом Митчеллом.
Говорят, что компьютерная программа учится на собственном опытеEв отношении некоторого класса задачTи измеряет производительностьP , если его производительность при выполнении задач вT, измеряемаяP, улучшается с опытомE.
Смысл этого определения аналогичен приведенным выше предложениям, что он будет учиться на основе предоставленных данных, улучшать производительность на основе опыта и принимать решения или прогнозы.
Шаги для построения модели машинного обучения:
Чтобы построить модель машинного обучения с нуля, нужно выполнить 7 шагов. Вкратце мы рассмотрим их один за другим и, конечно же, будем использовать их при разработке моделей машинного обучения.
- Сбор данных. Чтобы решить конкретную проблему с помощью машинного обучения, вам нужны правильные данные. Как я уже сказал выше, нам нужно сначала передать данные модели, а затем модель будет учиться. Поэтому данные очень важны для построения модели машинного обучения. Без данных ничего не будет. Мы можем передавать данные в модель, используя такие файлы, как CSV, xlsx, txt и т. д. Данные должны быть связаны с проблемой, которую вы хотите решить.
- Подготовка данных.Собранные нами данные могут иметь разные атрибуты в другом формате. Машина, являющаяся компьютером, может понимать и производить вычисления только с числовыми данными. Итак, прежде чем передавать данные в модель, мы должны преобразовать данные в правильный формат, чтобы машина могла их понять.
- Выберите модель. Существует множество алгоритмов, на основе которых мы можем разработать модель. Итак, нам нужно выбрать подходящую модель из набора алгоритмов. Существует множество алгоритмов машинного обучения. Здесь я попытаюсь дать названия некоторых алгоритмов, таких как линейная регрессия, множественная регрессия, алгоритм дерева решений, k ближайших соседей, случайный лес, CNN, RNN, k-средних и т. д. Конечно, мы увидим эти алгоритмы и в предстоящие посты.
- Обучение модели.После того как модель примет данные, она будет обучаться с использованием предоставленного алгоритма. Он присвоит вес каждой функции и придумает правильный вес. используя эти веса, мы можем двигаться дальше, но расчет этих весов назначается на этапе обучения.
- Оценка: после успешного обучения мы оценим его, протестируем с использованием данных тестирования. Мы проверим модель, предоставив модели данные, которые должны отличаться от обучающих данных. Мы проверим, а также рассчитаем показатель точности.
- Настройка параметров. Мы можем повысить точность модели, выполнив настройку параметров, и, следовательно, мы сможем создать лучшую модель.
- Прогноз или интерфейс. Здесь наша модель готова принимать решения и делать прогнозы. мы можем взять любые данные и предсказать данные.
Преимущества машинного обучения
Некоторые преимущества машинного обучения заключаются в следующем:
- Мы можем сэкономить много времени, используя модели машинного обучения. Работа будет происходить без участия человека и происходит автоматически. Таким образом, мы можем сэкономить время и нет необходимости выполнять большую работу человека.
- Модели машинного обучения могут постоянно улучшать свою производительность на основе опыта. Следовательно, мы можем сделать высокопроизводительную модель и работать очень точно.
- Есть и много других преимуществ.
Недостатки машинного обучения
- Я лично считаю, что автоматизация с помощью машинного обучения делает вещи проще, но это очень вредно для здоровья человека. Так что можно сказать, что это главный недостаток машинного обучения.
- Модели машинного обучения могут выполнять конкретную работу только с высокой точностью и не так гибки, как люди. Это наша цель развивать имитацию людей.
Приложения машинного обучения
Я пытаюсь рассказать о приложениях машинного обучения на следующем изображении. Разумеется, о каждом приложении мы поговорим в следующих постах.
Вывод
В этом конкретном посте мы увидели небольшое введение, его определение, значение определения, этапы построения модели, преимущества и недостатки машинного обучения и, наконец, приложения машинного обучения.
Спасибо.
Проверьте исходное сообщение по адресу:
