гнозирования на основе табличных данных, включая классические алгоритмы машинного обучения, ансамблирование, автоматическое машинное обучение (AutoML) и применение нейронных сетей.
Книга разделена на несколько глав, каждая из которых посвящена определенному аспекту машинного обучения. Вы узнаете о предобработке данных, отборе признаков, разработке и валидации моделей, а также о внедрении и мониторинге решений на основе машинного обучения в реальной среде. Кроме того, в книге рассматриваются важные вопросы этики и соответствия законодательным требованиям в контексте машинного обучения.
Благодаря практическим примерам и пошаговым инструкциям, вы сможете глубже погрузиться в каждый этап разработки проекта машинного обучения и получить полезные навыки для своей карьеры или бизнеса. Независимо от вашего опыта или роли, вы найдете ответы на свои вопросы, а также полезные советы и рекомендации по применению машинного обучения в различных областях.
Мы надеемся, что эта книга станет вашим надежным спутником на пути к успешному освоению и применению машинного обучения, и поможет вам создавать инновационные и эффективные решения для вашего бизнеса, проектов и личного развития.
Книга предназначена для людей с разным уровнем опыта в области машинного обучения: от новичков до опытных профессионалов. В каждой главе представлены материалы как для начинающих, так и для более продвинутых читателей, что позволяет каждому найти подходящий для себя уровень сложности и глубину изложения.
Основы табличных данных
Табличные данные – это распространенный вид структурированных данных, представленных в виде таблицы, состоящей из строк и столбцов. Строки обычно соответствуют отдельным объектам или наблюдениям, а столбцы представляют различные переменные или характеристики объектов. Табличные данные могут содержать числовые значения, категориальные значения, текст, даты и другие типы информации.
Машинное обучение и его виды
Машинное обучение (МО) – это подраздел искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам учиться и принимать решения без явного программирования. МО использует алгоритмы и статистические модели для анализа и обработки данных с целью делать предсказания или принимать определенные решения.
Методы машинного обучения и нейронные сети являются частями области искусственного интеллекта, но они имеют свои особенности и различия.
Методы машинного обучения включают в себя широкий спектр алгоритмов, которые используются для обучения моделей на основе данных.
Выделяют три категории машинного обучения:
Обучение с учителем: модели обучаются на основе размеченных данных, где каждому объекту сопоставляется метка или значение. Примеры таких методов включают линейную регрессию, деревья решений и метод опорных векторов.
Обучение без учителя: модели обучаются на основе неразмеченных данных, и целью является выявление структуры или зависимостей в данных. Примеры таких методов включают кластеризацию и методы понижения размерности.
Обучение с подкреплением: модели обучаются на основе взаимодействия с окружающей средой, где они получают награды или штрафы за свои действия. Примеры таких методов включают Q-обучение и глубокое обучение с подкреплением.
Нейронные сети – являются подмножеством методов машинного обучения, которые имитируют структуру и функционирование биологических нейронных сетей. Они состоят из слоев нейронов, связанных синапсами, и обучаются путем оптимизации весов синапсов.
Синапсис в контексте искусственных нейронных сетей – это аналог биологического синапса, который служит связью между искусственными нейронами. В искусственных нейронных сетях синапсисы представлены в виде весов, которые обозначают силу связи между нейронами.
Когда сигнал передается от одного нейрона к другому через синапсис, он умножается на вес связи (величина синаптического веса). Веса могут быть положительными или отрицательными, что соответственно усиливает или ослабляет передаваемый сигнал. В процессе обучения нейронной сети веса синапсов оптимизируются для минимизации ошибки и улучшения производительности модели.
Синапсисы играют ключевую роль в передаче информации между нейронами и определении архитектуры и динамики нейронных сетей. Они позволяют нейронным сетям адаптироваться и обучаться на основе предоставленных данных, делая их мощным инструментом для решения сложных задач машинного обучения.
Нейронные сети могут быть использованы для решения задач обучения с учителем, обучения без учителя и обучения с подкреплением.
Основные отличия между методами машинного обучения и нейронными сетями:
Структура:
