Введение в машинное обучение-

Машинное обучение может быть формой вычислений, которая позволяет компьютерам сообщать и делать выбор, не программируя их явно. Он включает в себя использование алгоритмов и моделей прикладной математики для исследования и построения прогнозов или выбора, основанных на знаниях.

Существует четыре основных вида машинного обучения:

1 Обучение с учителем включает в себя обучение модели на помеченном наборе данных, когда для каждого примера в наборе обучения предоставляется правильный результат. Модель делает прогнозы, основанные на паттернах, которые она извлекла из коучинговых знаний.

2. Обучение без учителя включает в себя обучение модели на немаркированном наборе данных Associate in Nursing, если не предоставлены надлежащие выходные данные. Модель должна самостоятельно обнаруживать базовую структуру знаний.

3. Полууправляемое обучение может быть комбинацией контролируемого и неконтролируемого обучения, когда модель обучается на наборе данных, который частично помечен, а частично нет.

4. Обучение с подкреплением включает в себя обучение модели формировать выбор в среде Associate in Nursing, чтобы максимизировать награду. Модель учится методом проб и ошибок, корректируя свои действия в соответствии с получаемыми результатами.

Машинное обучение включает в себя большой выбор приложений, включая распознавание изображений и речи, процесс языкового общения и пророческое моделирование. он используется в таких отраслях, как уход, финансы и электронная коммерция, для улучшения процесса принятия решений и изменения процессов.

Метод машинного обучения-

Метод машинного обучения состоит из множества шагов, включая подборку знаний, предварительную обработку, обучение, тестирование и анализ.

1. Ассортимент знаний включает в себя сбор и организацию информации, которая будет использоваться для обучения и проверки модели. Эти знания должны быть актуальными и отражать вопрос, который вы пытаетесь решить.

2. Предварительная обработка включает улучшение и подготовку информации для модели. это может охватывать такие задачи, как заполнение пропущенных значений, масштабирование информации и удаление выбросов.

3. обучение включает использование предварительно обработанных знаний для обучения модели. Модель снабжена примерами и делает прогнозы, основанные на изученных закономерностях. Затем модель корректируется для поддержки ошибок, которые она делает, и этот метод повторяется до тех пор, пока модель не достигнет удовлетворительного уровня точности.

4. Тестирование включает оценку производительности модели на отдельном невидимом наборе данных. Это помогает увидеть, насколько хорошо модель обобщает новые знания.

5. анализ включает сравнение производительности модели с базовой или альтернативными моделями и определение того, подходит ли модель для предполагаемой задачи.

При выборе формулы машинного обучения важно учитывать тип проблемы, которую вы пытаетесь решить, качество информации, а также доступные вам ресурсы. Некоторые алгоритмы также могут быть более подходящими для определенных типов проблем, чем другие, и вам потребуется использовать несколько алгоритмов, чтобы найти наиболее эффективное совпадение.

Методы машинного обучения-

Существует множество различных методов машинного обучения, которые могут использоваться для решения самых разных задач. ряд наиболее популярных методов включают в себя:

1. Линейная регрессия к среднему может быть методом моделирования линейной зависимости между переменной и одной или несколькими независимыми переменными. он обычно используется для пророческого моделирования и прогнозирования.

2. Логистическая регрессия может быть методом, используемым для моделирования вероятности бинарного результата (например, да или нет, правда или ложь), поддерживаемого одной или несколькими независимыми переменными. он обычно используется для задач классификации.

3. Единица площади дерева решений — это своего рода формула машинного обучения, которая использует древовидную структуру для формирования прогнозов. Дерево создается путем создания выборок, поддерживаемых вариантами информации, с целью правильной классификации нескольких примеров как достижимых.

4. Единица площади нейронных сетей — это своего рода формула машинного обучения, впечатленная структурой и работой человеческого мозга. Они включают в себя несколько слоев взаимосвязанных «нейронов», которые обрабатывают и передают данные. Нейронные сети — это единицы площади, обычно используемые для таких задач, как распознавание изображений и речи.

Каждый из этих методов имеет свои сильные и слабые стороны, а приемлемый метод может зависеть от конкретного недостатка, который вы пытаетесь устранить. обычно полезно использовать несколько методов, чтобы увидеть, какой из них лучше всего подходит для вашего недостатка.

Инструменты и платформы машинного обучения-

Существует несколько инструментов и фреймворков, доступных для создания и обучения моделей машинного обучения. в число самых популярных входят:

1. Scikit-learnможет быть бесплатной библиотекой машинного обучения с текстовым файлом ASCII для Python. Он предоставляет множество инструментов для таких задач, как классификация, регрессия, кластеризация и уменьшение пространственности.

2.TensorFlow – это платформа машинного обучения текстовых файлов ASCII Associate in Nursing, разработанная Google. Он часто используется для таких задач, как обучение и иллюстрация нейронной сети, он чрезвычайно прост и может работать на различных аппаратных платформах, включая процессоры, графические процессоры и TPU.

3. Keras — это библиотека нейронной сети с текстовым файлом Associate in Nursing ASCII, которая работает на основе TensorFlow. Он предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания и обучения нейронных сетей, что упрощает пример и экспериментирование с совершенно разными моделями.

4.PyTorch — это библиотека машинного обучения текстовых файлов ASCII Associate in Nursing, разработанная Facebook. Он предоставляет инструменты для таких задач, как глубокое обучение и процесс лингвистического общения, и разработан, чтобы быть универсальным и простым в использовании.

Эта единица области представляет собой просто пару примеров различных инструментов и сред, доступных для машинного обучения. очень важно выбрать правильный инструмент или структуру для ваших конкретных проблем и желаний.

Заключение

В этом руководстве мы изложили основы машинного обучения, а также виды машинного обучения, метод машинного обучения, ключевые идеи и популярные методы. мы также представили несколько инструментов и платформ, доступных для создания и обучения моделей машинного обучения.

Машинное обучение может быть мощным инструментом для решения самых разных проблем, и это быстрорастущая область с несколькими интересными разработками и приложениями. Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, в их региональном подразделении есть несколько ресурсов, доступных для изучения. Некоторые предложения для дополнительного обучения включают в себя:

• Онлайн-курсы и учебные пособия

• Книги по машинному обучению

• Исследовательские работы и статьи

• Сообщества и форумы по машинному обучению.

Мы надеемся, что это руководство стало полезным введением в машинное обучение, которое дало вам отправную точку для дальнейшего изучения.