Все жанры Все авторы
Машинное обучение: от теории к практике - Инженер

Машинное обучение: от теории к практике

Автор

Страниц

25

Год

2025

Эта книга является обширным путеводителем по миру машинного обучения, в котором тщательно рассматриваются ключевые концепции, алгоритмы и подходы, применяемые в данной области. Она ориентирована на читателей с базовыми знаниями в области информатики и математики, которые хотят не только расширить свои теоретические знания, но и освоить практические аспекты машинного обучения.

Изобилуя теоретическими разъяснениями, живыми примерами и практическими заданиями, данный ресурс направлен на развитие навыков и умений, необходимых для успешного применения технологий машинного обучения в реальных проектах. Читателям также предоставляются рекомендации по наиболее популярным библиотекам и инструментам, используемым в данной сфере, таким как TensorFlow и Scikit-learn.

Кроме того, книга включает разделы, посвященные современным трендам, таким как глубокое обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, что позволяет читателям осознать многообразие направлений в машинном обучении. Всесторонний подход в обучении помогает не только понять теорию, но и развить практические навыки решения задач с использованием различных алгоритмов и методов машинного обучения. Это делает книгу незаменимым помощником для всех, кто стремится углубить свои знания и подготовиться к вызовам, стоящим перед специалистами в этой быстроразвивающейся области.

Читать бесплатно онлайн Машинное обучение: от теории к практике - Инженер

Глава 1. Введение в машинное обучение


1.1. Основные понятия и определения


Машинное обучение – это область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам учиться на данных делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. В этой главе мы рассмотрим основные понятия определения, которые будут использоваться протяжении всей книги.


Что такое машинное обучение?


Машинное обучение – это процесс, в котором компьютерная система анализирует данные и на основе этого анализа делает прогнозы или принимает решения. Этот процесс можно представить как цикл, состоящий из трех основных этапов:


1. Сбор данных: на этом этапе собираются данные, которые будут использоваться для обучения модели. Эти данные могут быть представлены в различных формах, таких как текст, изображения, аудио или видео.


2. Обучение модели: на этом этапе собираемые данные используются для обучения модели. Модель анализирует и основе этого анализа делает прогнозы или принимает решения.


3. Тестирование модели: на этом этапе обученная модель тестируется новых, не виденных ранее данных. Это позволяет оценить точность и эффективность модели.


Типы машинного обучения


Существует несколько типов машинного обучения, каждый из которых имеет свои особенности и применения:


1. Надзорное обучение: в этом типе обучения модель обучается на размеченных данных, т.е. для которых уже известен правильный ответ. Модель анализирует эти данные и основе этого анализа делает прогнозы.


2. Ненадзорное обучение: в этом типе обучения модель обучается на неразмеченных данных, т.е. для которых не известен правильный ответ. Модель анализирует эти данные и основе этого анализа выявляет закономерности или структуры.


3. Полунадзорное обучение: в этом типе обучения модель обучается на комбинации размеченных и неразмеченных данных.


Ключевые понятия


Некоторые ключевые понятия, которые будут использоваться на протяжении всей книги, включают:


1. Данные: это сырье, которое используется для обучения модели.


2. Модель: это математическая или компьютерная система, которая анализирует данные и делает прогнозы принимает решения.


3. Алгоритм: это набор правил или инструкций, которые используются для обучения модели.


4. Точность: это мера того, насколько точно модель делает прогнозы или принимает решения.


В заключении, машинное обучение – это область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам учиться на данных делать прогнозы или принимать решения. этой главе мы рассмотрели основные понятия определения, которые будут использоваться протяжении всей книги. следующей рассмотрим более подробно типы машинного обучения их применения.


1.2. История и развитие машинного обучения


Машинное обучение, как область науки и технологий, имеет богатую увлекательную историю. От первых попыток создать машины, способные учиться принимать решения, до современных систем, способных анализировать огромные объемы данных делать прогнозы, машинное обучение прошло долгий путь.


Ранние начала


Идея создания машин, способных учиться и думать, восходит к древним временам. В древней Греции философ Аристотель писал о возможности которые могли бы совершенствоваться. Однако только в середине 20-го века начались первые серьезные попытки принимать решения.

Вам может понравиться: