ML для новичков: Глоссарий, без которого ты не разберёшься - стр. 3

1. Начните с изучения основ: существует множество онлайн-курсов и ресурсов, которые помогут вам освоить базовые концепции МЛ.

2. Практикуйтесь: реализуйте простые проекты на языке Python, используя библиотеки, такие как TensorFlow и scikit-learn. Например, вы можете создать модель для классификации цветов ирисов, используя код rom sklearn.datasets import load_irisи далее.

3. Читайте о последних исследованиях и разработках в области МЛ: это поможет вам быть в курсе современных тенденций и применений.

4. Участвуйте в сообществе: оно может предложить поддержку и рекомендации от более опытных специалистов.

Изучение машинного обучения – это не просто получение новых знаний, это инвестиция в будущее, как личное, так и профессиональное.

Машинное обучение делится на несколько категорий, каждая из которых служит своей цели и решает специфические задачи. Основные типы машинного обучения – это обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Понимание этих типов не только поможет вам правильно выбрать метод для решения вашей задачи, но и даст представление о том, как работают различные алгоритмы.

Обучение с учителем

Этот тип машинного обучения основан на использовании размеченных данных, то есть данных, для которых известны выходные значения. Задача заключается в том, чтобы создать модель, способную предсказывать выходные значения на основе новых, невидимых данных.

Наиболее распространенные алгоритмы обучения с учителем включают линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений, методы опорных векторов и нейронные сети. Рассмотрим использование линейной регрессии для прогнозирования стоимости жилья. Если у нас есть набор данных, где указаны площади квартир и их стоимости, мы можем обучить модель, чтобы она предсказывала стоимость новой квартиры по её площади.

Практический пример на Python с использованием библиотеки `scikit-learn`:

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Загрузите данные

data = pd.read_csv('housing_data.csv')

X = data[['area']]..# Площадь

y = data['price']..# Стоимость

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = LinearRegression()

model.fit(X_train, y_train)

# Прогнозирование

predictions = model.predict(X_test)

print(predictions)

Обучение с учителем чаще всего проще для понимания, поскольку позволяет визуализировать входные и выходные данные, а также оценить эффективность модели с помощью метрик, таких как среднеквадратичная ошибка или точность.

Обучение без учителя

В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя работает с неразмеченными данными. Здесь модель пытается найти скрытые закономерности и структуры в данных без какого-либо внешнего контроля. Этот тип обучения часто используется для кластеризации и уменьшения размерности данных.

Примером применения обучения без учителя является алгоритм K-средних, который позволяет разбивать данные на кластеры. Рассмотрим задачу сегментации клиентов на основе их покупательского поведения. Мы можем использовать алгоритм K-средних для группировки клиентов по схожим характеристикам, таким как количество покупок и средний чек.