Машинное обучение – все что вы хотели знать

Машинное обучение – все что вы хотели знать

Arnold

• 9 Апр, 2024
• 116 Views
• 2 комментария

Машинное обучение – это

Если Вы хотите узнать что такое машинное обучение и все что связанно с этим понятием – вы попали на нужную страницу. Машинное обучение – это способ обучения компьютеров на основе данных.

Представьте, что вы хотите научить компьютер распознавать котов на фотографиях. Вместо того, чтобы вручную программировать правила распознавания кошачьих ушей, хвостов и усов, вы можете использовать машинное обучение.

Для этого вам нужно собрать набор данных с фотографиями котов и других животных. Затем компьютерный алгоритм машинного обучения проанализирует эти данные и сам найдет закономерности, которые помогут ему отличать котов от других животных. Кстати компания “sierratech” имеет большой опыт в разработке блокчейн систем и программ с использованием ИИ.

Машинное обучение это – простыми словами:

• Машинное обучение – это компьютерная программа, которая учится на примерах.
• Данные – это примеры, на которых учится программа.
• Алгоритм – это метод, который использует программа для обучения.

Примеры использования машинного обучения:

• Распознавание лиц
• Прогноз погоды
• Рекомендации товаров
• Спам-фильтры
• Голосовые помощники

Преимущества машинного обучения:

• Компьютеры могут решать задачи, которые раньше были невозможны.
• Компьютеры могут учиться и совершенствоваться со временем.
• Компьютеры могут принимать решения на основе данных, а не на основе предубеждений.

Недостатки машинного обучения:

• Для обучения требуется много данных.
• Алгоритмы машинного обучения могут быть сложными для понимания.
• Существует риск предвзятости в алгоритмах машинного обучения.

Как работает машинное обучение?

Как работает машинное обучение?

1. Подготовка данных:

• Сбор данных: Первый шаг – это сбор данных, которые будут использоваться для обучения модели машинного обучения. Эти данные могут быть представлены в виде текста, изображений, видео, аудио или других типов информации.
• Очистка данных: Затем данные необходимо очистить от ошибок и inconsistencies.
• Разделение данных: После очистки данные разделяются на два набора: обучающий набор и тестовый набор. Обучающий набор используется для обучения модели, а тестовый набор – для оценки ее производительности.

2. Выбор алгоритма:

Существует множество различных алгоритмов машинного обучения. Выбор алгоритма зависит от типа задачи, которую необходимо решить, и от типа данных, которые будут использоваться.

3. Обучение модели:

Модель машинного обучения обучается на обучающем наборе данных. Алгоритм машинного обучения ищет закономерности в данных и использует эти закономерности для создания модели, которая может делать прогнозы.

4. Оценка модели:

После обучения модели ее производительность оценивается на тестовом наборе данных. Это помогает определить, насколько хорошо модель может обобщать свои знания на новые данные.

5. Использование модели:

После того, как модель обучена и оценена, она может быть использована для решения задач. Например, модель машинного обучения может быть использована для распознавания лиц, прогнозирования погоды или recommendations товаров.

Пример:

Представьте, что вы хотите научить компьютер распознавать котов на фотографиях.

• Данные: Вы можете собрать набор данных с фотографиями котов и других животных.
• Алгоритм: Вы можете выбрать алгоритм машинного обучения, который хорошо подходит для задачи распознавания образов.
• Обучение: Вы можете обучить модель машинного обучения на обучающем наборе данных.
• Оценка: Вы можете оценить производительность модели на тестовом наборе данных.
• Использование: Вы можете использовать модель для распознавания котов на новых фотографиях.

Машинное обучение – это мощный инструмент, который может использоваться для решения задач в самых разных областях.

Машинное обучение книги – список для изучения

Общие книги по машинному обучению

1. “Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных” by Aurélien Géron
2. “Глубокое обучение” by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
3. “Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow” by Aurélien Géron
4. “Машинное обучение без лишних слов” by Андрей Бурков
5. “Python и машинное обучение” by Себастьян Рашка

Книги по конкретным темам в машинном обучении

1. “Распознавание образов и машинное обучение” by Christopher M. Bishop
2. “Теория вероятностей и математическая статистика” by Е. Ю. Рогачева
3. “Обработка естественного языка” by Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze
4. “Компьютерное зрение” by David A. Forsyth, Jean Ponce
5. “Рекомендательные системы” by Francesco Ricci, Lior Rokach, Bracha Shapira

Книги для начинающих

1. “Машинное обучение доступным языком” by Елена Капаца
2. “Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение” by Wes McKinney
3. “Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов” by Jake VanderPlas

Машинное обучение пример

Система определения сорта яблок по фото

Задача:

Создать систему, которая может автоматически определять сорт яблок по фотографии.

Данные:

• Набор данных с фотографиями яблок разных сортов.
• Для каждого фото известно:
  • Сорт яблока
  • Цвет
  • Размер
  • Форма
  • Наличие дефектов

Алгоритм:

• Алгоритм машинного обучения, например, нейронная сеть, обучается на наборе данных.
• Алгоритм учится распознавать закономерности в изображениях, которые связаны с сортом яблока.

Использование:

• Система может использоваться для:
  • Сортировки яблок на складе
  • Определения сорта яблок в магазине
  • Помощи фермерам в идентификации сортов яблок

Преимущества:

• Точность: Система может определять сорт яблок с высокой точностью.
• Скорость: Система может быстро обрабатывать фотографии.
• Экономия: Система может помочь сократить расходы на сортировку и контроль качества яблок.

Интересные особенности:

• Система может быть обучена для определения не только сорта, но и других характеристик яблок, таких как спелость, наличие дефектов, содержание сахара.
• Система может быть интегрирована с мобильным приложением, которое позволит пользователям определять сорт яблок по фотографии, сделанной на смартфон.

Этот пример иллюстрирует, как машинное обучение может быть применено для решения реальных задач.

Существует множество других интересных примеров применения машинного обучения в различных областях.