ML для новичков: Глоссарий, без которого ты не разберёшься

Артем Демиденко

"ML для новичков: Глоссарий, без которого ты не разберёшься" – книга, которая станет вашим надежным гидом в мире машинного обучения. Забудьте о сложных терминах и запутанных объяснениях! Даже если вы впервые слышите о классификации, регрессии или нейронных сетях, каждый раздел наполняет ваше знание шаг за шагом, от основ до реальной практики. Узнайте о ключевых алгоритмах, научитесь готовить данные, избегать оверфиттинга и оценивать качество моделей. Эта книга расскажет, как строить рабочие решения на Python и предложит упражняться на реальных наборах данных. Понятно, просто и увлекательно – теперь мир машинного обучения открыт для вас. Для новичков, мечтающих идти в ногу с технологиями!

Обложка: Midjourney – Лицензия

Артем Демиденко

ML для новичков: Глоссарий, без которого ты не разберёшься

Введение в машинное обучение

Машинное обучение – это область искусственного интеллекта, занимающаяся разработкой алгоритмов, способных «учиться» на данных. Вместо того чтобы программировать компьютер на выполнение конкретных задач, мы предоставляем ему данные, позволяющие самостоятельно выявлять закономерности и принимать решения. Это может показаться сложным, но понимание основных концепций поможет вам уверенно двигаться вперед.

Основные концепции машинного обучения

С развитием технологий и увеличением объёмов доступных данных машинное обучение становится всё более популярным инструментом для решения различных задач. Основные концепции, которые необходимо понимать, это обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

1. Обучение с учителем – это метод, при котором алгоритм обучается на размеченных данных. Примеры таких задач включают классификацию (например, выделение спама в электронной почте) и регрессию (например, прогнозирование цен на жилье). Здесь вам нужны наборы данных, в которых имеется как входная информация (например, текст сообщений), так и желаемый результат (например, метка «спам» или «не спам»).

2. Обучение без учителя используется, когда данные не имеют явной метки. Алгоритмы пытаются выявить структуру, закономерности и связи в данных. Это может быть полезно в задачах, таких как кластеризация пользователей или скрытая ассоциация товаров. Например, с помощью алгоритма кластеризации можно разбить пользователей на группы по схожести покупок без предварительной информации о группах.

3. Обучение с подкреплением – это метод, основанный на взаимодействии агента с окружением. Агент осуществляет действия и получает положительные или отрицательные оценки. В этом случае целью является оптимизация стратегии – например, в играх, где необходимо научить компьютер принимать наиболее выгодные решения.

Алгоритмы машинного обучения

Каждый из вышеперечисленных методов использует различные алгоритмы, каждый из которых обладает своими сильными и слабыми сторонами. Рассмотрим несколько основных алгоритмов:

– Линейная регрессия применяется в задачах регрессии для предсказания значений непрерывной переменной. Например, вы можете использовать линейную регрессию для прогнозирования стоимости недвижимости на основе площади, года постройки и других факторов. Код для выполнения линейной регрессии может выглядеть следующим образом:

..```python

..from sklearn.linear_model import LinearRegression

..import numpy as np

..

..# предположим, у нас есть данные

..X = np.array([[1], [2], [3]])

..y = np.array([2, 4, 6])

..

..model = LinearRegression()

..model.fit(X, y)

..predictions = model.predict([[4]])

..print(predictions)

..```

– Деревья решений хорошо подходят для задач классификации. Они визуализируют процесс принятия решения в форме дерева и могут использоваться для интерпретируемости. Например, можно создать дерево решений для определения того, будет ли клиент заинтересован в покупке на основе его демографических данных.

– Методы ансамблирования, такие как случайный лес и градиентный бустинг, объединяют выводы множества моделей для повышения точности. Они часто используются в задачах, где требуется высокая точность, как, напри