ВЛЕЗТЕ СЕ В МАШИННОТО ОБУЧЕНИЕ

Машинното обучение е свързано изцяло с предсказания.
Изкуственият интелект е, без дебат, най-много в -технология на търсенето на днешния пазар. Приложенията му варират от самоуправляващи се коли до предсказване на смъртоносни болести. Неговите приложения включват всичко - от самоуправляващи се автомобили до прогнозиране на болести.

Стойността на машинното обучение се основава на способността му да разработва точни модели, които могат да се използват за насочване на бъдещи действия и за идентифициране на модели, които никога не са били наблюдавани преди. Огромно количество данни са генерирани след технологичната революция. Изследванията показват, че генерираме около 2,5 квинтилиона байта данни на ден. Всяка секунда ще се създават 1,7 MB данни за всеки човек на планетата, според прогнозите.

Шефът на Tesla и SpaceX Илон Мъск каза, че AI е по-опасен от Северна Корея.

Сундар Пичай, главен изпълнителен директор на Google, вярва, че изкуственият интелект ще има по-широко въздействие върху света от някои от най-известните иновации в историята.

Нека се потопим в Пътна карта за машинно обучение.

Машинното обучение е област на изкуствения интелект (AI) и компютърните науки, която се фокусира върху използването на данни и алгоритми за по-добро разбиране на ролята, която хората учат, с цел непрекъснато подобряване на точността. Преди да научите машинно обучение, трябва да сте запознати с подходящ език за програмиране като Python.

Следвайте тези стъпки, за да започнете с ML.

  1. Ако искате да разберете машинното обучение с Python, трябва да сте запознати със следните концепции:
  • Променливи
  • Контролни отчети
  • Математически оператори
  • Работа с файлове
  • Функции
  • Обектно-ориентирано програмиране
  • Структури на данни като List, Set, Dict и др.

Налични са много безплатни онлайн източници за изучаване на горните теми. Freecodecamp, W3Schools, GeekforGeeks и много други.

2. Моделът на машинно обучение е просто математическо уравнение. Важно е да се запознаете със следната математическа концепция.
Изчисление:

  • Граница и приемственост
  • Производни и диференцируемост
  • Интеграл
  • Функции.

Тъй като статистиката и вероятността са в основата на принципите на машинното обучение, основното им разбиране и овладяването на статистиката и вероятността може да помогне много за разбирането на концепциите за машинно обучение.

Вероятност и статистика:

  • Средна стойност, режим и медиана
  • Категориални и числени данни
  • Стандартно отклонение и дисперсия
  • Ко-вариация
  • Корелация
  • Изкривеност
  • Случайни променливи
  • Разпределения

Линейна алгебра

ML е всичко за преобразуването на данните в числа и матрици. Така че трябва да сте запознати с вектори, матрици и дори тензори.

След като се запознахме с концепциите на математиката, необходими за ML, нека да преминем към това какво да научим по-нататък. Просто изучаването на математическите концепции не е достатъчно, необходимо е имплементирането на математическите концепции в код.

3. В Python имаме различни библиотеки с различна функционалност.

  • Numpy
  • панди
  • Matplotlib
  • Scikit-учете
  • Tensorflow
  • Pytorch и т.н.

NUMPY И PANDAS

Pandas и Numpy са най-добрите библиотеки за работа и манипулиране на данни. Те са две силни библиотеки на python. Numpy ви помага да работите с числени данни.

Pandas може да ви помогне да извлечете тон точки от данни и статистики. Той запазва вашите данни в DataFrame, който е силен и ви позволява да изследвате всеки аспект от вашите данни. Документацията за тези библиотеки ще ви каже всичко, което трябва да знаете за тях.

Визуализация на данни.

Получаването на резултат като число може да не е за предпочитане във всички случаи. Представянето на данните под формата на диаграми и графики ще помогне в такива случаи. Библиотеки на Python като Matplotlib и seaborn могат да се използват за визуализация на данни.

Парцелите могат да бъдат представени като:

  • Хистограма
  • Стълбовидна диаграма
  • Точкова диаграма
  • Bix сюжет и др

След като получите знания за горните неща, преминете към овладяване на концепции като:

  • Чисти данни
  • Мащабиране на функции
  • Регресионни алгоритми
  • Линейна регресия
  • Множествена регресия
  • Полиномиална регресия
  • Алгоритми за класификация
  • KNN (K Най-близък съсед)
  • Логистична регресия
  • Дърво на решенията
  • Случайна гора
  • Наивен Бейс
  • XGB класификатор
  • Алгоритми за групиране
  • K-означава
  • DB-СКАНИРАНЕ
  • Намаляване на размерността
  • LDA
  • t-SNE

Всички концепции могат да бъдат приложени лесно с помощта на библиотеката
sci-kit-learn.

→ВЗЕМЕТЕ ДАННИТЕ →ОБУЧЕТЕ ДАННИТЕ →ТЕСТВАЙТЕ ДАННИТЕ.