Машинное обучение 101: овладейте машинным обучением

Изучите все основные и основные концепции машинного обучения, необходимые новичкам для освоения этой области.

«Машинное обучение автоматизирует работу, которую, по мнению большинства людей, могли выполнять только люди».

- Дэйв Уотерс

Машинное обучение - один из наиболее важных аспектов обучения в современном мире. Машинное обучение с каждым днем ​​набирает все большую популярность, и это одна из самых интригующих новых тенденций нынешнего поколения. Он подчеркивает достижения и быстрый прогресс, достигнутый людьми за последние несколько десятилетий.

Искусственный интеллект, наука о данных и машинное обучение вносят огромный вклад в разработки и технологии современной эпохи. Машинное обучение особенно важно для большинства отраслей и компаний современного мира.

Чтобы рассмотреть несколько примеров машинного обучения в повседневном использовании, мы можем начать с чего-нибудь столь же простого, как наш веб-браузер или YouTube. Во время просмотра веб-страниц в Интернете большое количество вариантов использования, таких как автозамена и автозаполнение, становятся более очевидными для человеческого мозга. Если вы ищете видео с YouTube или фильм на Netflix, на этих устройствах используются системы рекомендаций высокого уровня.

Во всех этих приложениях есть какая-то интеграция машинного обучения. Очевидно, что машинное обучение в настоящее время преуспевает во многих областях. Практически в каждой крупной компании или отрасли существует множество приложений машинного обучения. Прежде чем мы углубимся в то, что мы можем сделать, чтобы овладеть машинным обучением, давайте сначала разберемся с некоторыми теоретическими определениями, которые даны нам некоторыми экспертами.

Один из первых способов определения машинного обучения можно назвать следующим:

«Область обучения, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».
- Артур Сэмюэл

Вторую или современную интерпретацию машинного обучения можно рассматривать следующим образом:

«Считается, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторого класса задач T и показателя производительности P, если ее производительность при выполнении задач в T, измеренная с помощью P, улучшается с опытом E.»
- Том Митчелл

У машинного обучения много определений. Но два приведенных выше теоретических объяснения должны дать большинству новичков интуитивное понимание того, чего можно ожидать от этих методологий машинного обучения.

Если вы хотите узнать больше о Data Science и о том, как вы можете овладеть этим предметом, я настоятельно рекомендую прочитать следующую статью о 12 шагах для новичка в Data Science за 12 месяцев по ссылке, представленной ниже.

В этой статье нашей основной целью будет охватить большинство важных аспектов машинного обучения. Мы также рассмотрим различные функции машинного обучения и то, что вы можете сделать, чтобы освоить большинство критически важных элементов в этой области. Итак, без лишних слов, давайте приступим к изучению этих функций машинного обучения и множества связанных с ними концепций.

Математика:

Математика, несомненно, является наиболее важным аспектом машинного обучения. Изучение математики имеет решающее значение для понимания некоторых неотъемлемых аспектов программирования, связанных с машинным обучением. Основным направлением и целью любого новичка, начинающего заниматься машинным обучением, должно быть уделение внимания темам, связанным с конкретными предметами математики.

Линейная алгебра, исчисление (как интегральное, так и дифференциальное, но в основном это аспекты дифференциации), вероятность и статистика должны быть темами, которым вы уделяете пристальное внимание, пытаясь освоить машинное обучение.

В линейной алгебре основные темы, на которых вы должны сосредоточиться, следующие: Цель изучения линейной алгебры, векторов и размерных пространств, скалярных произведений и их угловых произведений, проекций и единичных векторов, других основных уравнений, относящихся ко всем основным затронутым темам. в 2-х и 3-х мерных пространствах, таких как круги, прямоугольники, сферы и т. д.

Основная причина, по которой вы сосредоточитесь на дифференциальном исчислении, связана с такими темами, как обратное распространение, которое чрезвычайно важно для понимания концепции нейронных сетей. Дифференциация жизненно важна для того, чтобы разобрать множество концепций и тем с нуля и получить более интуитивное понимание того, как эти алгоритмы, процедуры и вычисления точно работают.

Вероятность и статистика также очень важны для изучения неотъемлемых аспектов машинного обучения. Статистика имеет решающее значение для понимания сложных деталей графических данных и исследовательского анализа данных. Часто для построения моделей машинного обучения эти графические структуры и многочисленные графики используются для анализа наборов данных и типов данных, которые у нас есть в руках. Это также чрезвычайно важно в моделях глубокого обучения для понимания графиков гистограмм и анализа графиков тензорной доски.

Машинное обучение связано с большой неопределенностью. Независимо от того, выполняете ли вы такие задачи, как классификация или регрессия, существует почти определенный показатель, по которому модель не уверена в возможном результате. По этой причине знание вероятности жизненно важно для разрушения многочисленных концепций машинного обучения. Также важно отметить, что темы и алгоритмы машинного обучения, такие как алгоритмы Наивного Байеса, требуют использования вероятности для усвоения следующих идей.

По приведенной ниже ссылке вы можете ознакомиться с одной из моих предыдущих статей по теме «Начало пути к овладению машинным обучением с помощью Python».

Программирование:

Программирование - еще одна важная функция, необходимая для овладения машинным обучением. Основные проекты и задачи в области машинного обучения потребуют от энтузиастов машинного обучения достаточных знаний в области программирования, чтобы они могли более легко сталкиваться с формулировками проблем. Хотя математика чрезвычайно важна для интуитивного понимания концепций, вам необходимо интерпретировать эту информацию в форме, доступной для просмотра и использования другими, что можно сделать с помощью программирования.

Навыки программирования необходимы каждому инженеру или энтузиасту машинного обучения. Если вы стремитесь работать над чем-то, связанным с машинным обучением или любой другой областью, которая включает использование машинного обучения, то программирование - это важная область знаний, которую нужно иметь. Я настоятельно рекомендую ознакомиться со следующими статьями по ссылкам, приведенным ниже. Они являются отличным руководством для улучшения ваших навыков программирования, а также объясняют причину, по которой вы должны быть в курсе и продолжать практиковаться в программировании.

Изучая программирование для машинного обучения, убедитесь, что вы сосредоточены на основных важных темах, таких как управление списками и словарями, и понимаете основы Python, если это язык программирования, который вы выбираете для адаптации для машинного обучения. Сосредоточьтесь на изучении большего количества математических реализаций, используя свои навыки программирования. Практикуйтесь и продолжайте улучшать свои знания в области программирования.

С появлением auto ml и других инструментов, упрощающих машинное обучение, некоторые могут задаться вопросом, действительно ли программирование требуется для выполнения задач по машинному обучению. Суть остается в том, что для понимания логики и интуиции, лежащих в основе этих концепций, программирование и кодирование просто необходимы. В противном случае вам не удастся получить интуитивное понимание основных тем, которые вы планируете изучать.

В машинном обучении вам необходимо изучить некоторые конкретные наборы шаблонов кодирования. Кроме того, одни библиотеки и модули более полезны для решения задач машинного обучения, чем другие. Подробнее на эту тему мы поговорим в следующем разделе статьи. Тем не менее, программирование играет решающую роль в машинном обучении, и каждый начинающий энтузиаст этого предмета должен стремиться изучить.

Библиотеки и модули:

Библиотеки и модули в Python значительно упрощают работу над проблемами машинного обучения. Существует множество модулей Python, доступных для различных типов задач, связанных с машинным обучением. Эти библиотеки упрощают большинство сложных задач, поскольку вам не нужно кодировать сложные архитектуры и требования к моделированию с нуля. Давайте посмотрим на некоторые из основных библиотечных модулей, которые полезны для завершения моделей машинного обучения.

Pandas - один из лучших инструментов для машинного обучения и науки о данных, позволяющий исследовать и анализировать доступные данные из собранных наборов данных. Он может читать из множества форматов, таких как файлы CSV, и вы можете использовать этот инструмент, чтобы посмотреть на шаблоны в ваших данных и спланировать, как вы можете использовать эти точки данных для создания, построения или построения вашей модели машинного обучения. Вы также можете выполнять другие действия по манипулированию данными с помощью следующей библиотеки. Мы рассмотрим более подробную информацию в следующей статье.

Matplotlib и seaborn - два из лучших инструментов визуализации для построения точек данных и визуализации того, как выглядят ваши данные. Эти библиотеки дают разработчику представление о наиболее важных деталях, на которых им необходимо сосредоточиться при построении своих моделей машинного обучения. Исследовательский анализ данных (EDA) в машинном обучении - это важный шаг, на котором должны сосредоточиться все пользователи для разработки творческих, эффективных, действенных и уникальных моделей и проектов машинного обучения. Мы рассмотрим более подробно эти библиотечные модули в будущей статье.

Scikit-learn - еще один фантастический библиотечный модуль, который доступен как дополнительная установка модуля библиотеки в Python. После установки этого модуля вы можете легко выполнять реализацию широкого спектра задач, задач и алгоритмов машинного обучения с помощью всего нескольких строк кода. Используя этот библиотечный модуль, значительно сокращается большая часть сложных усилий, необходимых для решения сложного проекта или задачи машинного обучения. Знание такой библиотеки расширит ваши возможности для более быстрых вычислений во время кодирования.

В Python доступно гораздо больше удивительных модулей библиотеки машинного обучения. Для этого списка потребуется отдельная статья. Следовательно, мы рассмотрим эти темы в будущем. Другие удивительные и уникальные библиотечные модули на Python, которые помогут вам создавать крутые проекты машинного обучения и науки о данных, можно найти по приведенной ниже ссылке. Я настоятельно рекомендую зрителям проверить это, если они заинтересованы узнать больше об этих библиотеках.

Алгоритмы

Одним из наиболее важных аспектов машинного обучения являются многочисленные алгоритмы, которые разрабатываются и доступны пользователям для создания и конструирования моделей и проектов машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения имеют решающее значение для разработки ваших проектов машинного обучения, а также для построения и построения ваших моделей. Давайте обсудим несколько важных алгоритмов машинного обучения, над которыми каждый начинающий кандидат и энтузиаст должен немедленно начать работать.

Некоторые из основных алгоритмов, над которыми начинающие энтузиасты машинного обучения должны начать работать и осваивать, - это некоторые из основных контролируемых алгоритмов, таких как логистическая регрессия, линейная регрессия, вспомогательные векторные машины (SVM) и наивный алгоритм Байеса. Это одни из самых важных алгоритмов, которые каждый кандидат в машинное обучение должен изучить и сразу начать работать над освоением, работая над многочисленными задачами и проектами.

Другие важные алгоритмы, на обучении которых вам нужно сосредоточиться, помимо ранее упомянутых, включают деревья решений, K-ближайших соседей (KNN) и алгоритмы машинного обучения с учителем случайного леса. Это несколько полезных алгоритмов для решения множества сложных задач и проектов, которые должны быть в арсенале каждого энтузиаста машинного обучения, когда он сталкивается со сложными проблемами. Помимо этого, вы также должны получить знания об алгоритмах неконтролируемого обучения, таких как системы кластеризации и рекомендаций.

Постарайтесь получить интуитивное понимание, выполнив реализацию этих алгоритмов машинного обучения с нуля без использования таких модулей внешней библиотеки, как scikit-learn. Реализуя их с нуля, вы получите лучшую интуицию и лучшее понимание внутренней работы этих архитектур и алгоритмов. Я также рекомендовал бы ознакомиться со следующей статьей с кратким руководством по неконтролируемому обучению с помощью кластеризации по следующей ссылке, представленной ниже.

Проекты:

Самое лучшее в машинном обучении - это многочисленные проекты, над которыми вы можете работать в области машинного обучения. Для всех энтузиастов машинного обучения доступно множество вариантов воплощения своих идей и создания новых структур. Вы можете создать так много потрясающих проектов с помощью машинного обучения и самостоятельно создавать их с нуля, обладая некоторыми математическими знаниями и знаниями в области программирования.

Одна из лучших вещей в работе над проектом машинного обучения - это опыт и названия, которые вы можете добавить в свое резюме или портфолио. Когда вы сможете работать над этими проектными идеями и совместно использовать свои идеи для создания потрясающих сборок, вы можете развернуть их и убедиться, что каждый может их использовать. Более широкая группа аудитории может извлечь выгоду из ваших технологических инноваций.

Истинную красоту машинного обучения можно изучить и познать, только работая над многочисленными проектами. Выберите понравившуюся тему и начните работать над ней. Попробуйте использовать как можно больше алгоритмов машинного обучения для конкретного проекта и выясните, какое решение лучше всего подходит для постановки задачи. Производительность каждого из алгоритмов машинного обучения может отличаться друг от друга, потому что одни модели работают лучше, чем другие.

Я настоятельно рекомендую ознакомиться со статьей по следующей ссылке, представленной ниже. Он содержит пятнадцать потрясающих проектов Python и Data Science, которые вы должны полностью проверить в 2021 году и позже.

Ресурсы:

Я подробно освещал эту тему в некоторых других своих статьях. Машинное обучение и наука о данных обладают огромными ресурсами, которые доступны энтузиастам для изучения и использования их в полной мере.

Каждый начинающий энтузиаст машинного обучения должен узнать в Google некоторые факты и найти лучшие технические ресурсы, доступные для них, для завершения конкретного проекта. Ознакомьтесь со следующей статьей, чтобы получить более подробное представление о некоторых из лучших веб-сайтов, доступных для энтузиастов машинного обучения, для изучения и использования этих ресурсов в полной мере.

Преимущества:

У машинного обучения есть несколько преимуществ, которые нельзя не сказать. Основная причина популярности машинного обучения связана с широким спектром приложений и преимуществами, которыми оно обладает. С его помощью можно создавать столько замечательных продуктов. Давайте быстро рассмотрим некоторые преимущества машинного обучения, чтобы лучше понять их.

• У них есть способность легко определять шаблоны и другие общие элементы в группах. Алгоритмы кластеризации - отличный пример следующего.
• Устройство, на котором работают алгоритмы машинного обучения, может точно выполнять задачи без каких-либо ошибок, связанных с человеком. С этими моделями машинного обучения возможна автоматизация задач.
• В построенные алгоритмы и модели машинного обучения можно вносить постоянные изменения и улучшения. Следовательно, это более быстрый метод выполнения задач.
• Сложные проблемы и сложные наборы данных можно легче решать с помощью алгоритмов машинного обучения.
• Как обсуждалось ранее, у них также есть широкий спектр приложений. Они находят свое применение практически во всех значимых областях современного мира, включая здравоохранение, финансы и т. Д.

Хотя машинное обучение имеет несколько преимуществ, важно также знать, что оно ни в коем случае не идеально. К сожалению, машинное обучение тоже имеет определенные ограничения. Давайте проанализируем и рассмотрим некоторые из этих ограничений машинного обучения более подробно. Вот они:

• Иногда задачи машинного обучения требуют больших объемов данных для получения желаемых результатов. Следовательно, сбор всех требуемых результатов обходится немного дороже.
• При создании моделей машинного обучения часто встречается переоснащение или недостаточное оснащение. Это может быть потенциально трудное время для решения этих возникающих проблем.
• Для выполнения определенных задач может потребоваться много ресурсов. Поэтому некоторые проблемы и задачи требуют больших вычислительных ресурсов для решения моделей машинного обучения.
• Они подвержены влиянию выбросов, которые могут привести к потенциально серьезным проблемам после развертывания моделей.
• В области обработки естественного языка трудно найти семантическое или фактическое значение слов и предложений для задач машинного обучения. По этой причине возникает множество проблем при построении или построении моделей машинного обучения.

Чтобы глубже разобраться в этих плюсах и минусах, я бы порекомендовал ознакомиться с аналогичной статьей, в которой подробно рассматривается эта тема. Вы можете найти эту ссылку в приведенной ниже ссылке.

Приложения:

Машинное обучение и наука о данных имеют множество приложений в современном мире. Каждая крупная компания и отрасль вкладывает свое время и усилия в разработку новых методологий для улучшения работы моделей машинного обучения, чтобы сделать свои продукты лучше и соответственно удовлетворить потребности своих клиентов. Значимость и возможности применения этих моделей и алгоритмов машинного обучения значительно возрастают.

Как мы ранее обсуждали и рассматривали несколько примеров машинного обучения в повседневном использовании, мы можем начать с чего-то столь же простого, как веб-браузер или YouTube. Во время просмотра веб-страниц в Интернете большое количество вариантов использования, таких как автозамена и автозаполнение, становятся более очевидными для человеческого мозга. Если вы ищете видео с YouTube или фильм на Netflix, на этих устройствах используются системы рекомендаций высокого уровня.

Чтобы узнать больше об этих реальных приложениях искусственного интеллекта и машинного обучения для множества реальных приложений, прочтите следующую статью по приведенной ниже ссылке.

Заключение:

«Мы входим в новый мир. Технологии машинного обучения, распознавания речи и понимания естественного языка достигают взаимосвязи возможностей. Конечным результатом является то, что скоро у нас появятся помощники с искусственным интеллектом, которые будут помогать нам во всех аспектах нашей жизни ».

- Эми Стэплтон

Машинное обучение в современном мире - важнейший аспект развития. Поскольку с годами область машинного обучения быстро прогрессирует и продвигается вперед, мы чувствуем, что в ближайшие десятилетия будут сделаны еще больше великих открытий и изобретений в этой области. Следовательно, это, вероятно, лучшее время, чтобы заняться машинным обучением, если вы интересуетесь этой областью.

В этой статье мы рассмотрели большинство основных требований, необходимых для овладения машинным обучением, включая такие темы, как математика, программирование, важные библиотеки и модули, проекты и ресурсы для освоения машинного обучения, многочисленные преимущества и небольшие ограничения машинное обучение и, наконец, основные приложения машинного обучения в современную эпоху.

На этот раз, пожалуй, лучший и идеальный сценарий для всех, кто заинтересован в машинном обучении, чтобы вложить свои ресурсы и посвятить себя изучению предмета. Популярность машинного обучения будет продолжать расти с годами, и эта новая тенденция, похоже, не замедлится в ближайшее время. Поэтому каждый энтузиаст должен использовать эту возможность в полной мере!

Если у вас есть какие-либо вопросы, связанные с различными пунктами, изложенными в этой статье, дайте мне знать в комментариях ниже. Я постараюсь ответить вам как можно скорее.

Ознакомьтесь с некоторыми из моих других статей, которые могут вам понравиться!

Спасибо всем, что дожили до конца. Надеюсь, вам понравилось читать эту статью. Желаю всем удачного дня впереди!