PASV - IT школа в США

Мы пользуемся навигатором для проложения маршрута, заглядываем в рекомендованные фильмы на Netflix, нажимаем на кнопку «Подробнее», увидев интересное рекламное предложение и приятно удивлены, когда нежелательные письма в электронной почте автоматически отправляются в спам. Все это делает нашу повседневность комфортнее. Но есть здесь и другая общая черта – подобные действия возможны благодаря тому, что есть машинное обучение.

Что такое машинное обучение

Чтобы продукт выполнял свои функции, его нужно правильно им обучить. Звучит очевидно, но как это сделать? Существуют определенные алгоритмы и модели, на основе которых машина обучается, делает прогнозы и принимает решения. Если в традиционном программировании специалист четко прописывает инструкции, которым следует ПО, machine learning – область искусственного интеллекта. То есть модель получает примеры, сама обучается и даже со временем улучшается. Вмешательство человека в машинг лернинг минимальное.

Как работает машинное обучение

Прежде всего – данные. Здесь крайне важно их количество и качество, поэтому предварительно их нужно подготовить. Где-то подчистить, в чем-то преобразовать или нормализовать. Машинное обучение – это сфера, где нужно быть внимательными на всех этапах взаимодействия с продуктом. Неправильно поработаете с данными – и вся работа станет неэффективной.

Затем под задачу нужно подобрать нужный алгоритм или модель. На основе полученных ранее данных модель находит параметры и на них обучается. После она проверяется через тестовый набор данных. Это помогает оценить точность и производительность.

Machine learning помогает предсказывать значения, классифицировать и анализировать данные и создавать целые интеллектуальные системы. Как ей это удается – разбираем дальше.

Основные понятия в machine learning

Чтобы лучше разобраться в теме, предлагаем детальнее рассмотреть, какие бывают типы, задачи, алгоритмы и методы машинного обучения.

Типы машинного обучения

Когда данные размеченные, записи имеют входные данные и есть определенный правильный ответ, это называется обучение с учителем. Например, оно применяется для распознавания спама в электронном ящике. Машинное обучение без учителя – это когда есть неразмеченные данные, и алгоритмам нужно найти скрытые паттерны. Примером может служить сегментация клиентов или анализ корзин покупателей. Существуют и другие типы машинного обучения:

Полусупервизорное – оно сочетает обучение с учителем и без учителя, ведь работает и с размеченными, и с неразмеченными данными. К примеру, применяется оно для обработки текста.
С подкреплением – когда алгоритмы взаимодействуют с окружающей средой и получают поощрения или наказания. Примером в этом случае служат онлайн игры.
С переносом – если алгоритмы уже решали определенную задачу и на основе полученных знаний решают другую задачу. Подобные типы машинного обучения применяются в случае, когда для новой задачи есть мало данных, но уже есть обученная модель под похожую задачу.

Методы машинного обучения

Чтобы анализировались данные и строились модели, применяются специальные методы машинного обучения. Рассмотрим основные:

Классификация – когда данные сортируются по категориям в указанные заранее классы.
Регрессия – когда на основе данных предсказываются числовые значения.
Кластеризация – метод, в котором данные группируются в кластеры по принципу сходства.
Ансамблевые методы основаны на комбинации нескольких моделей.
Снижение размерности применяется, когда нужно уменьшить число переменных в данных.
Глубокое обучение подразумевает использование нейронных сетей.

Алгоритмы машинного обучения

Чтобы ПО могло принимать решения без традиционного программирования, оно должно уметь определять паттерны и закономерности в данных. Для этого применяются алгоритмы машинного обучения, которые анализируют данные и строят предсказательные модели. Они бывают разных типов, мы же для наглядности рассмотрим основные:

Линейной регрессии. Здесь изучается зависимость одних исходных данных от других, и она показывается в виде прямой линии. Например, будущие доходы компании могут прогнозироваться на основе текущих показателей роста.
Деревьев решений. Еще один способ понять, как работает машинное обучение – это представить перед собой дерево. Каждое новое его ответвление является ответом на один вопрос или условием. Так, раз за разом, мы добираемся до листовых узлов – это и есть предсказания или решения.
Нейронных сетей. Такие модели машинного обучения можно сравнить с работой человеческого мозга. В них есть множество связанных между собой нейронов, которые умеют распознавать образы, обрабатывать входящую информацию и предоставлять результат. Так работают голосовые помощники или система определяет, кто изображен на снимке.

Алгоритмы хорошо объясняют, что такое машинное обучение и дают общее представление о задачах, для которых его можно применять.

Задачи машинного обучения

Важно учитывать, что за каждым результатом стоит свой метод и подход, которые мы уже ранее рассмотрели. Теперь перечислим наиболее популярные задачи машинного обучения:

Категоризация данных по классам, или классификация. К примеру, так можно распознать рукописный текст или тот же спам в ящике.
Предсказание числовых значений на основе имеющихся данных. Пример – прогноз, каким будет спрос на товары.
Группировка данных по их сходству. Такая задача часто способствует тому, что machine learning используется для сегментации клиентов или сортировки документов.
Уменьшение числа переменных без потери важной информации. Так, например, удаляется шум на изображении.
Определение необычных событий в данных. Именно так обеспечивается сетевая безопасность и предотвращаются мошенничества с транзакциями.
Анализ и интерпретация визуальных материалов. Например, медицинская диагностика по фото или видео.
Понимание и интерпретация человеческого языка – это и чат боты, и машинный перевод.

Надеемся, после разбора основных алгоритмов, методов и задач вам стало понятнее, что такое машинное обучение и для чего оно применяется. Но каким бы универсальным и автоматизированным ни было machine learning, за ним всегда стоит человек. Вмешательство специалиста необходимо, чтобы модель работала точно, этично и релевантно.

Курс машинного обучения от PASV

В школе программирования PASV вы можете пройти курс машинного обучения и стать профессионалом в одной из наиболее инновационных IT-областей. За 8 месяцев с нуля освоите специальность на уровне junior, чтобы уверенно войти в это направление.Чтобы студенты могли совмещать основную деятельность и эффективно изучали машинное обучение курс от PASV проходит онлайн.

Вы с нуля выучите Python, пройдете стажировку и поработаете с реальным проектом. Вашими наставниками будут практикующие программисты из Кремниевой долины, а в конце обучения мы подготовим вас к интервью на английском для успешного трудоустройства в международную компанию.