Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это применение искусственного интеллекта (ИИ), которое дает системам возможность автоматически учиться и извлекать пользу из опыта без явного программирования. Машинное обучение направлено на развитие компьютерных программ, которые могут получать информацию и использовать ее для самостоятельного обучения.

Ценность машинного обучения может быть реализована, когда мы осознаем, насколько четко методы машинного обучения могут применяться для решения проблем, которые кажутся удивительно сложными, например, распознавание лиц. Вы поймете, что алгоритмы МО могут решать несколько явно сложных проблем, если есть адекватные данные.

Давайте углубимся в то, как работает машинное обучение

Машинное обучение (ML) можно разделить на две категории — контролируемое и неконтролируемое.

Алгоритмы с учителем – это специалисты по обработке и анализу данных, обладающие интеллектуальным опытом машинного обучения и способные предоставлять точные данные. Исследователи данных / специалисты по анализу данных достаточно опытны в оценке данных для разработки прогнозов.

Алгоритмы без учителя – это также известные нейронные сети, которые связывают миллионы экземпляров обучающих данных и автоматически распознают сходство между многочисленными переменными.

Вот несколько шагов для изучения машинного обучения:

1. Навыки программирования. Существуют различные языки, предоставляющие возможности машинного обучения. Кроме того, существует ускоренная деятельность по разработке на различных языках. В настоящее время «R» и «Python» являются наиболее часто используемыми языками, и для обоих имеется достаточная поддержка/сообщество.

2. Изучите основы описательной и выводной статистики. Хорошо иметь представление об описательной и выводной статистике, прежде чем приступать к серьезной разработке машинного обучения.

  • Описательная статистика предоставляет информацию, которая определенным образом определяет данные.
  • Логическая статистика использует данные из выборки и делает выводы относительно значительной совокупности, из которой была извлечена выборка. Поскольку цель выводной статистики состоит в том, чтобы вывести выводы из выборки и заключить их в генеральную совокупность, мы требуем верить, что наша выборка идеально отображает генеральную совокупность.

3. Исследование / очистка / подготовка данных. Что отличает хорошего эксперта по машинному обучению от обычного, так это качество разработки функций и очистки данных, которые происходят с первичными данными. Чем больше качественного времени вы вносите сюда, тем лучше. Этот процесс также занимает часть вашего времени и, следовательно, помогает создать структуру, охватывающую его.

4. Введение в машинное обучение. Для начала существует несколько доступных источников, посвященных методам машинного обучения. Я бы порекомендовал вам выбрать один из следующих двух шагов в зависимости от вашего способа обучения:

  • Первым выбором должно быть обучение через книги. Начнем с того, что существует несколько доступных изданий, которые остаются выдающимися. Это лишь немногие из предложений, которые составляют важную подборку вводных текстов, включающих статистическое обучение, теоретические основы машинного обучения.
  • В настоящее время доступны различные курсы, кроме того, они являются надежным средством для начала вашего приключения в области машинного обучения. И студенты, и профессионалы будут иметь преимущество перед всеми другими соискателями, если они воспользуются этой степенью или сертификацией.

5. Продвинутое Машинное обучение. Этот шаг останется в основном замаскированным, если вы выберете программы сертификации, но если вы учитесь по книгам, то вам придется тщательно изучить эти новые темы. Эти темы включают:

  • Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, использует иерархический уровень смоделированных нейронных сетей, чтобы вытеснить процесс машинного обучения. Эти искусственные нейронные сети созданы подобно человеческому мозгу, за исключением того, что нейронные узлы соединены коллективно, как паутина. В то время как обычные программы строят анализ с данными в линейном процессе, иерархическая роль операций глубокого обучения позволяет машинам обрабатывать данные в рамках нелинейного подхода. Классический подход к выявлению мошенничества или отмывания валюты может основываться на количестве транзакций, в то время как нелинейный метод глубокого обучения будет сочетать время, географическое положение, IP-адрес, тип розничного продавца, а также другие функции, которые могут привести к мошенническим действиям. .
  • Ансамблевое моделирование — это надежный метод повышения производительности вашей модели. Обычно окупается внедрение ансамблевого обучения помимо различных моделей, которые вы можете разрабатывать. Изучая это, мастер может отличаться от обычного профессионала.
  • Машинное обучение, включая большие данные. Поскольку вы знаете, что объем данных растет экспоненциально, но необработанные данные бесполезны, пока вы не начнете извлекать из них информацию. Машинное обучение — это не что иное, как изучение данных, получение информации или распознавание закономерностей в доступном наборе данных. Существуют различные приложения машинного обучения.

6. Получить опыт. Работа над реальными проектами. Как только вы освоите все технические аспекты машинного обучения, пора приступать к работе. Покажите себя в отрасли и попытайтесь найти подлинные проекты по науке о данных в интернет-алгоритмах, таких как «обнаружение мошенничества», «обнаружение спама», «система рекомендаций», «классификация веб-документов» и многие другие.

В настоящее время область машинного обучения быстро развивается с применением интеллектуальных алгоритмов, которые внедряются от приложений до электронных писем и маркетинговых кампаний. Это означает, что машинное обучение или искусственный интеллект — это современная востребованная карьера, которую вы можете предпочесть.

Однако, будучи относительно новой областью, у вас могут возникнуть некоторые сомнения и путаница в отношении того, как вы действительно можете заставить себя выбрать машинное обучение в качестве профессии. Давайте рассмотрим некоторые вещи, которые вам нужно освоить, чтобы сделать карьеру в стартапе машинного обучения.

  1. Сначала разберитесь с полем: это явный, но важный факт. Понимание теории машинного обучения и фундаментальной математики, стоящей за ним, одновременно с некоторыми альтернативными технологиями, а также наличие практического опыта работы с технологиями — это решение для начала погрузиться в эту область.
  2. Скрытые проблемы по математике. Обладание проницательным умом имеет решающее значение в машинном обучении. Вы должны быть готовы объединить технологии, анализ и математику в этой области. Ваша ориентация на технологии должна быть сильной, и вы должны сохранять любопытство и открытость к деловым препятствиям. Возможность провозгласить бизнес-задачу математической уведет вас исключительно вглубь поля.
  3. Сначала узнайте об отрасли. Машинное обучение, как и любая другая отрасль, имеет свои индивидуальные причудливые требования и намерения. Следовательно, чем больше вы изучите и узнаете о желаемой отрасли, тем большего вы добьетесь здесь. Вы должны изучить основное и повседневное функционирование отрасли одновременно со всеми включенными в нее техническими особенностями.
  4. Основы анализа данных.Опыт анализа данных отлично подходит для перехода или развития машинного обучения как профессии. В этой области необходимо достичь аналитического отношения, которое указывает на то, что нужно обладать способностью размышлять над причинами, последствиями и готовностью искать данные и копаться в них, понимать функционирование и его результаты.

Приведенные выше шаги — это некоторые способы начать карьеру в области машинного обучения.

После выпуска студенты могут выбрать карьеру в области искусственного интеллекта или машинного обучения, например, как,

  • Разработчик программного обеспечения
  • Инженер по глубокому обучению
  • Аналитик данных
  • Специалист по данным
  • Инженер по компьютерному зрению
  • Программист
  • Количественный аналитик
  • Системный инженер

Первоначально опубликовано на https://www.mytectra.com.