Машинное обучение было определено в 90-х годах Артуром Сэмюэлем: «Это область исследования, которая дает компьютеру возможность самостоятельно учиться без явного программирования».

Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта.

Машинное обучение фокусируется на разработке компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и которые могут обучаться, чтобы расти и изменяться в ответ на новые входные данные. Машинное обучение изучает алгоритмы самообучения. Он может быстрее обрабатывать массивные данные с помощью алгоритма обучения.

Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта, которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования.

«Фундаментальная цель машинного обучения — позволить компьютерам учиться автономно без участия или поддержки человека и соответствующим образом изменять решения».

Зачем нам нужно машинное обучение?

Огромные данные — это односложный ответ на этот вопрос.

Данные растут на регулярной основе. Также невозможно получить все данные с большей скоростью и точностью.

Около 80% данных находятся в неструктурированной форме. Данные были огромны. Поиск закономерностей в данных невозможен для человеческого мозга. Для вычисления этих данных требуется огромное количество времени, и именно здесь в игру вступает машинное обучение, чтобы помочь людям с большими объемами данных в кратчайшие сроки.

Типы машинного обучения:

Машинное обучение в основном делится на три категории, а именно:

1. Контролируемое обучение:

В обучении с учителем помеченные данные используются для обучения алгоритма.Алгоритмы обучаются с использованием помеченных данных при обучении с учителем. , где ввод и вывод известны.

Входные данные проходят через алгоритм машинного обучения и используются для обучения модели. Как только модель обучена на основе известных данных, вы можете использовать неизвестные данные в модели и получить новый ответ.

Мы подаем данные в алгоритм обучения в виде набора входных данных, называемых функциями, обозначенных X, и соответствующих выходных данных, обозначаемых Y, и алгоритм обучается, сравнивая свои фактические выходные данные с правильными выходными данными, чтобы найти ошибки. Затем он корректирует модель по мере необходимости. Необработанные данные разделены на две части. Первая область используется для обучения алгоритма, а вторая область используется для проверки обученного алгоритма.

Виды контролируемого обучения:

Контролируемое обучение в основном разделено на две части, а именно:

1.1. Регрессия

Регрессия — это тип контролируемого обучения, в котором размеченные данные используются для прогнозирования в непрерывной форме.

Целью регрессионной модели является построение математического уравнения, определяющего y как функцию переменных x.

Пример. Одним из примеров метода регрессии является Прогнозирование цены дома, где цена дома будет прогнозироваться на основе таких входных данных, как количество комнат, месторасположение, легкость транспорт, возраст дома, площадь дома. Этот метод также используется для прогнозирования погоды.

Типы алгоритма регрессии:

  • Простая линейная регрессия
  • Множественная линейная регрессия
  • Полиномиальная регрессия
  • Опорная векторная регрессия
  • Регрессия дерева решений
  • Случайная лесная регрессия

1.2. Классификация

Классификация — это тип контролируемого обучения, в котором размеченные данные используются для прогнозирования в дискретной или дискретной форме.

Классификация — это процесс поиска функции, которая помогает разделить набор данных на классы на основе разных параметров. В классификации компьютерная программа обучается на обучающем наборе данных и на основе этого обучения распределяет данные по разным классам.

Цель алгоритма классификации состоит в том, чтобы найти функцию отображения для сопоставления входа (x) с дискретным выходом (y).

Пример. Одним из примеров проблем классификации является проверка является ли электронное письмо спамом или нет путем обучения алгоритма различным спам-словам или электронным письмам.

Типы алгоритмов классификации машинного обучения:

  • Логистическая регрессия
  • K-ближайшие соседи
  • Опорные векторные машины
  • Ядро SVM
  • Наивный байесовский
  • Классификация дерева решений
  • Случайная классификация леса

2. Неконтролируемое обучение:

В неконтролируемом обучении для обучения алгоритма используются немаркированные данные.

Целью неконтролируемого машинного обучения является обнаружение закономерностей в данных и их группировка. Неконтролируемое обучение — это когда машины пытаются учиться «самостоятельно», без посторонней помощи.

Цель состоит в том, чтобы изучить данные и найти в них какую-то структуру.

При неконтролируемом обучении данные не размечены, и ввод необработанной информации непосредственно в алгоритм без предварительной обработки данных и без знания вывода данных и данных не может быть разделен на поезд или тестовые данные. Алгоритм вычисляет данные и в соответствии с сегментами данных создает кластеры данных с новыми метками.

Виды обучения без учителя:

Неконтролируемое обучение в основном разделено на две части, а именно:

2.1. Кластеризация

Кластеризация – это тип обучения без учителя, в котором используются немаркированные данные. Это процесс группировки связанных элементов и последующего использования сгруппированных данных для создания кластеров.

Цель этого неконтролируемого метода машинного обучения — обнаружить сходство в точках данных и сгруппировать похожие точки данных вместе, а также определить, в какой кластер должны поступать свежие данные.

Кластеризация пытается решить проблему путем поиска сходства в данных.

Если есть общий кластер или группа, алгоритм классифицирует их в определенной форме.

Примером этого может быть попытка сгруппировать клиентов на основе покупательского поведения в прошлом.

2.2. Ассоциация

Ассоциативное обучение – это метод обучения без учителя, который анализирует зависимость одного элемента данных от другого и соответствующим образом отображает его, чтобы сделать его более прибыльным. Он пытается найти некоторые интересные взаимосвязи или связи между переменными в наборе данных. . Он использует несколько правил для обнаружения интересных взаимосвязей между переменными в базе данных.

Изучение ассоциативных правил — одна из очень важных концепций машинного обучения, и она используется в анализе рыночной корзины, изучении использования Интернета, непрерывном производстве и т. д.

Здесь Анализ потребительской корзины – это метод, используемый крупными розничными продавцами для выявления связей между товарами. Мы можем понять это на примере супермаркета, так как в супермаркете все продукты, которые покупаются вместе, собираются вместе.

Пример. Если покупатель покупает хлеб, он, скорее всего, может также купить масло, яйца или молоко, поэтому эти продукты хранятся на полке или в основном поблизости.

3. Обучение с подкреплением:

Этот тип машинного обучения требует использования системы вознаграждения/наказания.

Цель состоит в том, чтобы вознаграждать машину, когда она учится правильно, и наказывать машину, когда она учится неправильно.

Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения на основе обратной связи, в котором агент учится вести себя в среде, выполняя действия и видя результаты действий. За каждое хорошее действие агент получает положительную обратную связь, а за каждое плохое действие агент получает отрицательную обратную связь или штраф.

Поскольку нет помеченных данных, агент должен учиться только на своем опыте.

Приложения машинного обучения:

Машинное обучение используется в различных областях, включая медицину, оборону, технологии, финансы и безопасность. Эти поля охватывают многие области применения обучения с учителем, без учителя и с подкреплением. Эти методы машинного обучения используются в следующих областях:

Этот блог предназначен для «новичков», которые хотят начать свою карьеру в области машинного понимания, изучая основы, например, что такое машинное обучение, его многочисленные типы, некоторые важные алгоритмы и как оно работает.

Надеюсь, вам понравилась статья. Хлопайте, если вам понравилось, а также комментируйте свои рекомендации. Не забудьте поделиться им с друзьями. Спасибо за чтение! Подпишитесь на меня, чтобы получать больше подобных статей!