Не человек, а машина. Машинное обучение: алгоритмы, задачи, функции

Содержание:

• Для чего нужно машинное обучение
• Где применяют машинное обучение
  

2. Как работает машинное обучение

• Способы машинного обучения
• Задачи машинного обучения
  

3. Как стать профессионалом по Data Science

• Этапы работы по машинному обучению
• Как освоить машинное обучение
  

Заключение

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение - это способ, который помогает компьютерным системам, подобно человеку, учиться и становиться лучше на основе опыта. Машинное обучение и программирование - совсем разные вещи. Если во втором случае программист задает инструкции, чтобы выполнить задачу, то в машинном обучении система сама находит взаимосвязи, обобщает данные и выдает решение. 

Например, если мы хотим, чтобы компьютерная система научилась отличать котов от тигров, мы должны загрузить в нее много снимков каждого животного. А когда мы предоставим программе новую фотографию, она сравнит ее с ранее полученными,  сделает выводы  и даст ответ, кто изображен на снимке. Есть разные методы машинного обучения, но самый популярный из них - использование нейронной сети. 

обучение на основе опыта

Для чего нужно машинное обучение

• Машинное обучение может создавать программы, которые способны думать, как человек, но у них есть серьезные преимущества: в отличие от людей они не устают и не болеют.

• Машинное обучения позволяет анализировать большие данные, обработать их вручную человеку было бы сложно.

• Используя машинное обучение, можно создать системы и алгоритмы, которые учатся сами. Получится, что время идёт, а модели приспосабливаются к новым условиям, становятся точнее и эффективнее.

• Машинное обучение способно выполнять сложные задачи, которые не всегда под силу человеку. К примеру, в области обработки изображений и звука с помощью нейронных сетей можно распознавать объекты на фото, использовать голосовые помощники.

• Еще один важный аспект машинного обучения - создание новых продуктов и сервисов. Без машинного обучения их появление было бы невозможно. За счет алгоритмов машинное обучение позволяет создать технологии будущего, например, такси передвигается самостоятельно, без водителя.
  

Где применяют машинное обучение

Машинное обучение применяется в разных сферах жизни:

Банки 

В сфере банковского дела применение машинного обучения помогает избежать некоторых рисков. Банки используют алгоритмы машинного обучения, чтобы автоматически определить активность мошенников, выявить отклонения от нормы в финансовых операциях клиентов. Это помогает остановить возможные финансовые преступления и сохранить деньги людей в безопасности. 

Еще один пример применения машинного обучения - кредитный скоринг. Это процесс определения платежеспособности заемщика. Эта процедура нужна, чтобы определить, можно ли давать человеку кредит или он не будет за него рассчитываться. За годы работы банки накопили большое количество данных о своих клиентах: их доходах, занятости, семейном положении, кредитной истории. Эта информация используется, чтобы обучить модель машинного обучения, которая сможет спрогнозировать вероятность возврата кредита.  

Медицина

Здесь машинное обучение используется для решение таких задач, как диагностика и прогнозирование заболеваний. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные анализов, исследований, медицинских карт пациентов, находят скрытые связи между разными факторами и болезнями. Это позволяет врачам точнее поставить диагноз, сделать предположение, как может развиваться заболевание, и назначить правильное лечение.

Маркетинг 

В этой области машинное обучение применяется, чтобы анализировать информацию и делать прогнозы, как поведут себя потребители. Алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать большие данные и находить скрытые тенденции и паттерны¹. Это позволит предсказать предпочтения клиентов, поможет создать более персональные предложения, улучшить качество обслуживания.

Сельское хозяйство

Здесь задача машинного обучения - повысить урожайность. С помощью алгоритмов можно анализировать информацию о почве, погоде и других факторах, влияющих на будущий урожай. Все это помогает найти проблему и вовремя принять меры.

Бизнес

Машинное обучение в бизнесе применяется успешно. Один из примеров - автоматизация бизнес-процессов. С помощью алгоритмов машинного обучения компании могут повысить качество работы и сократить затраты. Так, автоматизированная обработка данных поможет сэкономить время и силы сотрудников. Кроме этого, машинного обучение в бизнесе используется, чтобы составить прогноз на будущее.  Алгоритмы помогают прогнозировать рост на товары и услуги, определять спрос на рынке, ценовую политику. За счет всего этого компания развивается успешнее своих конкурентов.

***

_________________________

¹Использование определенного алгоритма, который уже существует для решения проблемы

Как работает машинное обучение?

Машинное обучение похоже на сложный механизм, который обрабатывает большие объемы данных и выводит результат. По сути, это набор алгоритмов и математических моделей, которые обучены для автоматического обнаружения закономерностей и получения результата.

Чтобы лучше понять, что это за модель, приведем пример из жизни. Представим себе нейрохирурга, который рассматривает сотни рентгеновских снимков. Он учится распознавать на них заболевания головного мозга: опухоли, кровоизлияния, сгустки. Для этого врач изучает основы анатомии, законы физики, биомеханику, лучевую диагностику.

По мере приобретения опыта и обучения нейрохирург развивает так называемую модель, которая может уже почти автоматически определить наличие или отсутствие заболевания на рентгеновских снимках головного мозга. По такому же принципу работает и модель машинного обучения, но она в разы превосходит мозг человека. Она может использовать накопленный опыт и знания, чтобы автоматически классифицировать информацию, выделять шаблоны, предлагать решения.

Основы машинного обучения можно сравнить с губкой, которая получает данные и должна выдать ответ. Но, у этой губки есть разные параметры, которые влияют на то, как будут обрабатываться данные. Настройка этих параметров зависит от того, какие способы машинного обучения будут использованы. Работать с данными модели учит “Специалист по Data Science”.

Способы машинного обучения

Есть несколько способов машинного обучения и у каждого свои преимущества:

• Обучение с учителем это метод, при котором модель обучается на основе размеченных данных, где каждому примеру соответствует целевая метка. Модель стремится обнаружить зависимости и паттерны, которые позволяют предсказывать метку для новых данных. Например, алгоритм обучается определять из множества геометрических фигур только треугольники. Модель классифицирует все фигуры по заданным именно для этой геометрической фигуры параметрам и находит взаимосвязи.
  
  
• Обучение без учителя - это подход при котором данные уже не размечены заранее, закономерности нужно определить самостоятельно. Вернемся к тому же примеру с треугольниками, но теперь найти их нужно уже без заранее известных параметров.
  
  
• Обучение с подкреплением - это метод при котором, модель учится принимать решение, исходя из ситуации. В ответ она получает награду или штраф. Это похоже на компьютерную игру, где результат зависит от действий человека.
  

Задачи машинного обучения

Обучение с учителем

Задача состоит в том, чтобы классифицировать новые, неизвестные данные на основе полученных знаний. Примерами такой задачи могут быть определение категории электронных писем (спам или не спам), классификация изображений или определение тональности текстов.

Кроме классификации, обучение с учителем также может быть использовано для решения задач регрессии. Об этом вы можете почитать тут. 

Здесь модель обучается предсказывать непрерывное значение на основе входных данных. Например, это может быть предсказание цены недвижимости на основе ее характеристик или прогнозирование спроса на товар в зависимости от различных факторов.

Обучение без учителя

Этот подход используется для решения задач классификации без предварительной разметки данных. Модель самостоятельно находит закономерности и структуру в неразмеченных данных, выделяет группы и кластеры схожих элементов. Это может быть полезно, например, для сегментации клиентской базы по поведенческим характеристикам или анализа социальных сетей.

Обучение с подкреплением

Он основан на взаимодействии модели с окружающей средой и наградах, которые она получает за правильные действия. Этот метод используется, например, для создания ботов и агентов, способных самостоятельно принимать решения в непредсказуемой среде.

***

Работа специалиста по машинному обучению

Работа специалиста по машинному обучению включает в себя несколько этапов:

• Сбор данных. Специалист по машинному обучению занимается сбором данных, которые будут использоваться для обучения компьютера. Они могут быть собраны из разных источников, включая базы данных, Интернет, датчики и другие доступные источники информации.
  
  
• Разметка данных. Следующий шаг - определение и классификация разных элементов набора данных. Например, если речь идет о создании модели, способной распознавать изображения, разметка может включать определение конкретных объектов, таких как лица, автомобили или животные.
  

• Исследовательский анализ. После сбора и разметки данных специалист проводит исследовательский анализ, чтобы понять особенности набора данных и определить эффективные методы обучения компьютера. Это может включать в себя статистический анализ данных, визуализацию и другие методы, которые помогут выявить закономерности и паттерны.
  
  
• Обучение модели. На этом этапе специалист по машинному обучению создает и обучает модель, используя выбранные методы и алгоритмы. Он настраивает параметры модели, проводит обучение на данных и оптимизирует процесс, чтобы достичь наилучшего результата.
  

• Тестирование и оценка. После обучения модели специалист проводит тестирование, чтобы проверить ее производительность и точность. Он может использовать отдельные тестовые наборы данных или проводить кросс-валидацию для оценки эффективности модели на разных данных. В результате специалист получает оценку производительности модели и может внести корректировки, если необходимо.

Как освоить машинное обучение?

Если вы хотите освоить машинное обучение, то начинать нужно с простых туториалов². Для этого отлично подходят уже готовые фреймворки, такие как TensorFlow от Google. С его помощью можно разрабатывать и обучать нейронные сети, делая процесс доступным для широкого круга пользователей.

Один из дополнительных бонусов - сервис Google Colab. Он представляет собой бесплатную виртуальную машину для обучения нейросетей. С его помощью вы сможете экспериментировать и углублять свои знания в области машинного обучения. Используя сервис Google Colab и язык программирования Python вы сможете углубить знания в области машинного обучения. Сегодня это один из основных языков для машинного обучения. Благодаря богатому набору библиотек с его помощью можно эффективно проводить анализ данных, реализовывать сложные модели машинного обучения.

Кстати, на курсе "Программирование Python и машинное обучение" в CODDY ваш ребенок сможет познакомится с принципами машинного обучения, обучить несколько собственных моделей, узнать о разных способах анализа данных.

Еще один мощный язык для машинного обучения - R. Он разработан специально для работы с анализом данных и статистикой. Среди языков программирования, которые используются для машинного обучения Java. Он может быть использован для разработки сложных алгоритмов и высокоскоростных вычислений.

Выбор языка программирования для машинного обучения зависит от потребностей и опыта разработчика. Но, ключевые критерии - это эффективность вычислений, удобство работы с данными и обширные библиотеки машинного обучения.

_________________________

²Поэтапная инструкция, в которой объясняется, как достичь желаемого результата

Но, в первую очередь, конечно же, нужно ознакомиться с основами машинного обучения. Если у вас нет профильного образования, подтянуть знания можно на курсах в CODDY.

Освоили теорию? Приступайте к практике! Попробуйте реализовать свой проект. Постарайтесь выбрать задачи, которые не только интересны вам, но и актуальны. Это поможет вам углубить знания и создать портфолио, которое пригодится при поиске работы.

Не забывайте все время повышать свой уровень. Практикуйтесь, смотрите видео-лекции, читайте.

Подборка литературы о машинном обучении:

1. "Искусственный интеллект и машинное обучение для программистов: руководство программиста по искусственному интеллекту" (Лоуренс Морони).
2. "Математические основы машинного обучения и прогнозирования" (Владимир Вьюгин).
   
3. "Машинное обучение" (Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф).
4. "Стостраничная книга по машинному обучению" (Андрей Бурков).
   
5. "Python и машинное обучение" (Себастьян Рашка).

Заключение

Машинное обучение может решать сложные задачи, с некоторыми из которых не способен справиться даже человек. Благодаря высокой производительности, способности работать с большим объемом данных, находить скрытые изображения, обрабатывать изображения и звук, во многих сферах жизни, оно уже незаменимо. И это только начало! В будущем машинное обучение еще удивит нас своими возможностями.