Все жанры Все авторы
ML для новичков: Глоссарий, без которого ты не разберёшься - Артем Демиденко

ML для новичков: Глоссарий, без которого ты не разберёшься

Страниц

95

Год

2025

Книга "Основы машинного обучения: Глоссарий для начинающих" станет вашим надежным проводником в увлекательный мир ML. Прощайте, сложные термины и запоминающиеся определения! Даже если вы только начинаете знакомиться с такими понятиями, как классификация, регрессия и нейронные сети, данное издание шаг за шагом проведет вас от базовых понятий до практических задач.

Здесь вы найдете информацию о решающих алгоритмах, научитесь эффективно подготавливать данные, избегать переобучения и грамотно оценивать производительность моделей. Автор делится практическими советами, как создавать работоспособные решения на Python и предлагает вам возможность практиковаться на настоящих наборах данных.

Эта книга написана так, чтобы сделать освоение машинного обучения простым и увлекательным процессом. В мире технологий, который постоянно меняется, ваши знания из этого ресурса помогут вам не только быть в курсе последних тенденций, но и уверенно использовать их в своей профессиональной деятельности. Пришло время открыть для себя магию машинного обучения — вся необходимая информация ждет вас на страницах этой уникальной книги.

Обложка: Midjourney – Лицензия.

Читать бесплатно онлайн ML для новичков: Глоссарий, без которого ты не разберёшься - Артем Демиденко

Введение в машинное обучение

Машинное обучение – это область искусственного интеллекта, занимающаяся разработкой алгоритмов, способных «учиться» на данных. Вместо того чтобы программировать компьютер на выполнение конкретных задач, мы предоставляем ему данные, позволяющие самостоятельно выявлять закономерности и принимать решения. Это может показаться сложным, но понимание основных концепций поможет вам уверенно двигаться вперед.

Основные концепции машинного обучения

С развитием технологий и увеличением объёмов доступных данных машинное обучение становится всё более популярным инструментом для решения различных задач. Основные концепции, которые необходимо понимать, это обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

1. Обучение с учителем – это метод, при котором алгоритм обучается на размеченных данных. Примеры таких задач включают классификацию (например, выделение спама в электронной почте) и регрессию (например, прогнозирование цен на жилье). Здесь вам нужны наборы данных, в которых имеется как входная информация (например, текст сообщений), так и желаемый результат (например, метка «спам» или «не спам»).

2. Обучение без учителя используется, когда данные не имеют явной метки. Алгоритмы пытаются выявить структуру, закономерности и связи в данных. Это может быть полезно в задачах, таких как кластеризация пользователей или скрытая ассоциация товаров. Например, с помощью алгоритма кластеризации можно разбить пользователей на группы по схожести покупок без предварительной информации о группах.

3. Обучение с подкреплением – это метод, основанный на взаимодействии агента с окружением. Агент осуществляет действия и получает положительные или отрицательные оценки. В этом случае целью является оптимизация стратегии – например, в играх, где необходимо научить компьютер принимать наиболее выгодные решения.

Алгоритмы машинного обучения

Каждый из вышеперечисленных методов использует различные алгоритмы, каждый из которых обладает своими сильными и слабыми сторонами. Рассмотрим несколько основных алгоритмов:

– Линейная регрессия применяется в задачах регрессии для предсказания значений непрерывной переменной. Например, вы можете использовать линейную регрессию для прогнозирования стоимости недвижимости на основе площади, года постройки и других факторов. Код для выполнения линейной регрессии может выглядеть следующим образом:

..```python


..from sklearn.linear_model import LinearRegression


..import numpy as np


..


..# предположим, у нас есть данные


..X = np.array([[1], [2], [3]])


..y = np.array([2, 4, 6])


..


..model = LinearRegression()


..model.fit(X, y)


..predictions = model.predict([[4]])


..print(predictions)


..```

– Деревья решений хорошо подходят для задач классификации. Они визуализируют процесс принятия решения в форме дерева и могут использоваться для интерпретируемости. Например, можно создать дерево решений для определения того, будет ли клиент заинтересован в покупке на основе его демографических данных.

– Методы ансамблирования, такие как случайный лес и градиентный бустинг, объединяют выводы множества моделей для повышения точности. Они часто используются в задачах, где требуется высокая точность, как, например, в классификации изображений.

Подготовка данных

Вам может понравиться: