Как старший специалист по данным, я часто сталкиваюсь с начинающими специалистами по данным, которые хотят узнать о машинном обучении (ML). Это увлекательная область, которая поначалу может показаться сложной, но я уверяю вас, что при правильном мышлении и ресурсах каждый может ее освоить. В этом подробном руководстве я демистифицирую машинное обучение, разбив его на понятные для начинающих концепции.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам учиться и принимать решения или прогнозы без явного программирования. Он включает в себя передачу данных алгоритмам, которые затем обобщают шаблоны и делают выводы о невидимых данных.
Типы машинного обучения
Существует три основных типа машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
Контролируемое обучение
При обучении с учителем алгоритм обучается на размеченном наборе данных, содержащем пары ввода-вывода. Цель состоит в том, чтобы изучить отображение между входами и соответствующими выходами. Общие задачи контролируемого обучения включают классификацию (например, спам и не спам в электронных письмах) и регрессию (например, прогнозирование цен на жилье).
Обучение без учителя
При неконтролируемом обучении алгоритм получает немаркированный набор данных и пытается обнаружить скрытые шаблоны или структуры в данных. Типичные задачи обучения без учителя включают кластеризацию (например, группирование клиентов на основе их поведения) и уменьшение размерности (например, уменьшение количества функций в наборе данных для повышения эффективности).
Обучение с подкреплением
Алгоритмы обучения с подкреплением учатся, взаимодействуя с окружающей средой и получая обратную связь в виде вознаграждений или штрафов. Цель состоит в том, чтобы изучить политику, которая максимизирует совокупное вознаграждение с течением времени. Обучение с подкреплением обычно используется в робототехнике, играх и системах рекомендаций.
Процесс машинного обучения
Процесс машинного обучения обычно состоит из следующих шагов:
Сбор данных
Сбор релевантных данных — это первый шаг в процессе машинного обучения. Данные можно собирать из различных источников, таких как базы данных, API-интерфейсы, веб-скрапинг или датчики. Крайне важно получать качественные данные, так как производительность алгоритмов машинного обучения во многом зависит от данных, используемых для обучения.
Предварительная обработка данных
Предварительная обработка данных включает очистку и преобразование необработанных данных в формат, подходящий для алгоритмов машинного обучения. Этот шаг может включать в себя обработку пропущенных значений, обнаружение выбросов, масштабирование функций, кодирование категориальных переменных и разработку функций.
Выбор модели
Выбор правильного алгоритма для поставленной задачи имеет решающее значение. Существует множество алгоритмов машинного обучения, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Факторы, которые следует учитывать при выборе модели, включают тип проблемы, размер и характер набора данных, а также желаемую сложность модели.
Обучение модели
Обучение модели включает в себя передачу предварительно обработанных данных выбранному алгоритму, который извлекает закономерности из данных. При обучении с учителем модель регулирует свои внутренние параметры, чтобы свести к минимуму разницу между ее прогнозами и фактическими результатами.
Оценка модели
Оценка производительности модели на невидимых данных имеет решающее значение для обеспечения ее хорошего обобщения на новые примеры. Общие метрики оценки включают точность, прецизионность, полноту, оценку F1 и среднеквадратичную ошибку (MSE), в зависимости от типа проблемы.
Развертывание модели
После обучения и оценки удовлетворительной модели ее можно развернуть в производственной среде, чтобы делать прогнозы в реальном времени на основе новых данных.
Популярные библиотеки и инструменты машинного обучения
Существует множество инструментов и библиотек, упрощающих процесс машинного обучения. Некоторые популярные из них включают в себя:
Scikit-learn: https://scikit-learn.org/stable/
Scikit-learn — это широко используемая библиотека Python для машинного обучения, которая предоставляет простые и эффективные инструменты для предварительной обработки данных, выбора модели, обучения и оценки. Он поддерживает различные алгоритмы обучения с учителем и без учителя, а также инструменты для выбора модели и настройки гиперпараметров.
TensorFlow: https://www.tensorflow.org/
TensorFlow — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google для численных вычислений и крупномасштабного машинного обучения. Он особенно популярен для глубокого обучения, подобласти машинного обучения, которая фокусируется на многоуровневых нейронных сетях.
Керас: https://keras.io/
Keras — это высокоуровневый API нейронных сетей, написанный на Python, который может работать поверх TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit или Theano. Он предназначен для быстрого экспериментирования с моделями глубокого обучения, а его удобный интерфейс делает его идеальным для начинающих.
PyTorch: https://pytorch.org/
PyTorch — это библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанная Facebook, которая позволяет создавать графики динамических вычислений, что делает ее более гибкой и простой в отладке, чем TensorFlow. Он завоевал популярность благодаря своей простоте, производительности и простоте использования.
SAS: https://www.sas.com/en_us/trials.html
SAS — это комплексный программный пакет для управления данными, расширенной аналитики и прогнозного моделирования. Это один из старейших и наиболее широко используемых статистических пакетов программного обеспечения в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение и розничную торговлю. SAS предлагает обширную библиотеку алгоритмов машинного обучения и методов предварительной обработки данных, а также удобный интерфейс, который делает его доступным как для начинающих, так и для опытных специалистов по данным. Хотя SAS не имеет открытого исходного кода, как другие упомянутые библиотеки, она остается популярным выбором в организациях, которые отдают приоритет стабильности, поддержке и масштабируемости.
Советы начинающим специалистам по данным
Как новичок в машинном обучении, важно помнить следующие советы:
Освойте основы
Начните с изучения фундаментальных понятий статистики, линейной алгебры, исчисления и программирования (предпочтительно Python). Эта основа позволит вам более эффективно понимать и внедрять алгоритмы машинного обучения.
Учитесь на практике
Применяйте полученные знания в реальных проектах. Участвуйте в онлайн-соревнованиях, например, на Kaggle, или работайте над личными проектами, чтобы получить практический опыт.
Оставайтесь любопытными и продолжайте учиться
Машинное обучение — это постоянно развивающаяся область. Будьте в курсе последних событий, читая научные статьи, посещая конференции и следя за экспертами в этой области.
Сеть и сотрудничество
Общайтесь с другими начинающими и опытными исследователями данных через онлайн-форумы, встречи и социальные сети. Сотрудничество может привести к новым идеям и возможностям.
Будьте терпеливы и настойчивы
Освоение машинного обучения требует времени и самоотверженности. Будьте готовы столкнуться с трудностями и неудачами на этом пути. Продолжайте подталкивать себя и помните, что каждая неудача — это возможность учиться и расти.
Машинное обучение — захватывающая и быстро развивающаяся область, которая может произвести революцию в различных отраслях. Понимая основы, получая практический опыт и проявляя любопытство, начинающие специалисты по данным могут раскрыть потенциал машинного обучения для решения сложных реальных проблем.
Перед уходом
Если вам понравилось читать мою работу, Зарегистрируйтесь здесь, чтобы получать все мои будущие сообщения прямо на ваш почтовый ящик.
Присоединяйтесь к Medium всего за 5 долларов и читайте неограниченное количество информативных историй от меня и тысяч других замечательных писателей. Вы можете сделать это, нажав Здесь.
Удачного ведения блога!
Дополнительные материалы на PlainEnglish.io.
Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .
