ПЕРВЫЙ ШАГ К МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ

Полное руководство по началу машинного обучения

Исследование компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются благодаря опыту и использованию данных, называется? Хорошо известный ответ - машинное обучение. Возникающая и востребованная область, которая меняет ситуации и решает сложные проблемы в мгновение ока. Изучить это и овладеть им - море, которым нужно покрыть.

Давайте просто разберем его, чтобы вы сделали первый шаг.

В машинном обучении алгоритмы обучаются находить закономерности и особенности в огромных объемах данных, чтобы принимать решения и делать прогнозы на основе новых данных. Чем лучше алгоритм, тем точнее будут решения и прогнозы, поскольку он обрабатывает больше данных.

Как работает машинное обучение?

1. Выберите и подготовьте набор данных

Основываясь на наборе проблем, выберите лучший набор данных для вашей модели. Набор данных - это набор данных, содержащих ваши независимые и зависимые переменные.

Что такое независимая переменная?

Переменная, вычисление которой дает результат, в машинном обучении называется независимой переменной.

Что такое зависимая переменная?

Результат или цель называется зависимой переменной.

2. Выберите подходящий алгоритм

На основании полученных данных и выполнения некоторых предположений выбираем алгоритм

Типы данных:

1.Маркированные данные - это образец данных, который поставляется с тегом (именем, номером или характеристикой).

Алгоритмы, использующие помеченные данные,

• Регрессия:

Регрессионный анализ - это набор статистических процессов для оценки отношений между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.

• Дерево решений:

Он использует древовидную модель решений и их возможных последствий, включая случайные исходы событий, затраты ресурсов и полезность.

• Мгновенные алгоритмы:

Он использует классификацию, чтобы оценить, насколько вероятно, что точка данных будет членом той или иной группы в зависимости от ее близости к другим точкам данных.

Что это за точка данных?

Точка данных - это единица информации или известный факт.

1. Данные без ярлыков. Это образец данных, не содержащих тегов.

Алгоритмы, использующие немаркированные данные:

• Кластеризация:

Он используется для группировки похожих объектов данных в модели.

• Нейтральные сети:

Это алгоритм, который использует концепцию человеческого мозга для распознавания взаимосвязи между большими объемами данных.

1. Обучить и построить модель
2. Используйте и улучшайте модель

Какие методы используются в машинном обучении?

1. Обучение с учителем

Это задача машинного обучения по отображению пары ввода-вывода на основе заданного набора пар ввода-вывода.

2. Обучение без учителя

Это задача машинного обучения по изучению шаблонов на основе немаркированных данных.

3. Полуавтоматическое обучение

Это подход машинного обучения, который объединяет помеченные данные с большими объемами немаркированных данных во время обучения.

Где машинное обучение используется в реальных сценариях?

1. Рекомендации

Рекомендации песен, видео или любого контента на основе вашей истории их просмотра.

2.Автомобили с самостоятельным вождением

Чтобы направлять беспилотный автомобиль в нужном направлении, принимая решения на основе препятствий, большую роль играет машинное обучение управления полосой движения.

3. цифровые помощники

Alexa, Siri, Google Assistant работают на основе NLP, алгоритма машинного обучения, который позволяет компьютеру обрабатывать текст, голосовые данные и понимать человеческий язык так, как это делают люди.

4. анализ данных

Анализ огромного количества данных и выработка заключения или предложения позволяют организациям действовать разумно.

1. Чат-боты
2. Обнаружение любого мошенничества или проблемы

Есть ли у машинного обучения возможности?

Поскольку этой отрасли еще далеко до своего пика, зарплата, которую вы зарабатываете как профессионал по машинному обучению, будет продолжать расти с каждым годом. Все, что вам нужно делать, это повышать квалификацию и обновлять себя.

Дайте нам знать, шаг за шагом в наш первый алгоритм

Линейная регрессия:

Линейная регрессия - это модель обучения с учителем. Он используется для поиска линейной связи между зависимой переменной (целью) и независимыми переменными. Он исследует две основные вещи,

1. Дает ли в результате набор независимых переменных хорошую цель?
2. Какие независимые переменные в основном способствуют достижению результата?

Допущения линейной регрессии:

1. Линейное отношение
2. Отсутствие или незначительная автокорреляция между остатками.
3. Нет или мало мультиколлинеарности
4. Многомерная нормальность
5. Гомоскедастичность ошибок

Вы получите ясное представление, когда мы практически реализуем регрессию. Прокрутите вниз, чтобы проверить

Есть два типа линейной регрессии:

1. Простая линейная регрессия

Если для прогнозирования значения зависимой переменной используется одна независимая переменная, то это простая линейная регрессия.

2. Множественная линейная регрессия

Если для прогнозирования значения зависимой переменной используется более одной независимой переменной, это называется множественной линейной регрессией.

Давайте познакомимся с простой линейной регрессией.

Каждое большое обучение начинается с маленького шага. Всего наилучшего для исследования впереди!

-Манишма Сундарараджан