Въведение
Полето на машинното обучение се разширява бързо и има потенциала напълно да промени начина, по който подхождаме към решаването на проблеми в различни индустрии. Въпреки това, предвид количеството достъпен материал по темата, може да е предизвикателство да знаете откъде да започнете или как да отидете, за да придобиете познания в тази област. За да разгледаме всички тези теми, включително проучвателен анализ на данни (EDA), инженерство на функции, статистическо моделиране и методи за машинно обучение, подготвихме този изчерпателен наръчник за машинно обучение.
👉 Преди да започнете блога, моля, абонирайте се за моя канал в YouTube и ме последвайте в Instagram 👇
📷 YouTube — https://bit.ly/38gLfTo
📃 Instagram — https://bit.ly/3VbKHWh
👉 Дарете💰или ми дайте съвет💵Ако наистина харесвате моите блогове, защото съм от Индия и не мога да вляза в програмата за среден партньор. Щракнете тук, за да дарите или да дадете съвет 💰 — https://bit.ly/3oTHiz3
В този блог ще предоставим кратък преглед на всяка тема, обхваната в ръководството, и ще предоставим връзки към отделни публикации в блогове за тези, които искат да се задълбочат. И така, нека започнем нашето пътуване към това да станем експерти по машинно обучение!
Проучвателен анализ на данни
Машинно обучение EDA е критична стъпка във всеки проект за анализ на данни, включително машинно обучение. Включва техники за обобщаване и визуализиране на данни, идентифициране на отклонения и липсващи стойности и откриване на модели и тенденции. EDA помага на учените за данни да разберат по-добре техните данни, да идентифицират потенциални проблеми и да вземат информирани решения за това кои променливи да включат в своите модели за машинно обучение.Всичко в връзката по-долу 👇
Вижте това видео в YouTube за внедряване на проект Kaggle на EDA
Инженеринг на характеристиките
Процесът на избиране, извличане и трансформиране на функции от необработени данни за подобряване на производителността на моделите за машинно обучение е известен като инженерство на функции. Идентифицирането на релевантни променливи, трансформирането на променливи за подобряване на тяхната уместност и създаването на нови променливи от съществуващи са част от този процес. Качеството на използваните функции може да окаже значително влияние върху точността на получените модели, така че инженерството на функции е важна стъпка в машинното обучение. Всичко в връзката по-долу 👇
Статистическо моделиране
Статистическото моделиране е процес на създаване на математически модели за анализиране и прогнозиране на данни. Линейна регресия, логистична регресия и модели на времеви редове са примери за това. Статистическите модели могат да се използват за получаване на представа за променливите връзки, прогнозиране на бъдещи резултати и идентифициране на области за подобрение. Всичко в връзката по-долу 👇
Алгоритми за машинно обучение
Алгоритмите за машинно обучение са колекция от статистически модели и техники, които позволяват на компютрите да учат и подобряват задачи, които не са ясно програмирани. Разпознаване на изображения и реч, обработка на естествен език и системи за препоръки са примери за това как се използват тези алгоритми. Алгоритмите за машинно обучение се класифицират в три типа: контролирано обучение, неконтролирано обучение и обучение с подсилване. Всичко в връзката по-долу 👇
Вижте този видеоклип в YouTube за линейна регресия и практическо внедряване на дървото на решенията.
Като разбират всеки от тези основни компоненти на машинното обучение, учените по данни могат да разработят по-точни модели, да вземат по-добри решения и да отключат нови прозрения от своите данни.
Заключение
И накрая, това най-добро ръководство за машинно обучение предоставя преглед на ключовите теми и техники, включени в тази вълнуваща и бързо развиваща се област. Покрихме всичко, което трябва да знаете, за да започнете по пътя си към това да станете експерт по машинно обучение, от проучвателен анализ на данни до инженеринг на функции, статистическо моделиране и алгоритми за машинно обучение.
- Като продължавате да изследвате тази интересна област и следите свързаните публикации в блогове, вие ще можете да създавате все по-сложни модели, да получавате нови прозрения и да се справяте с все по-сложни проблеми.
- Независимо дали сте опитен учен по данни или начинаещ, знанията и техниките, обхванати в това ръководство, ще ви помогнат да развиете уменията си за машинно обучение.
И така, какво чакате? Започнете да изследвате и откривате неограничения потенциал на машинното обучение днес!
Ако ви харесва статията и искате да ме подкрепите, уверете се, че:
👏 Пляскайте за историята (100 Claps) и ме последвайте 👉🏻Simranjeet Singh
📑 Вижте още съдържание в моя Среден профил
🔔 Последвайте ме: LinkedIn | Среден | GitHub | Туитър | телеграма
🚀 Помогнете ми да достигна до по-широка аудитория, като споделяте моето съдържание с вашите приятели и колеги.
🎓 Ако искате да започнете кариера в Data Science и Artificial Intelligence и не знаете как? Предлагам наставнически сесии за наука за данни и AI и дългосрочно кариерно ориентиране.
📅 Консултация или кариерно ориентиране
📅 1:1 менторство — за Python, науката за данни и машинното обучение
Бъдете в крак с последните новини и актуализации в творческото пространство на AI — следете публикацията Generative AI.
