Введение в Machine learning book
Книга по машинному обучению
====================
Онлайн книга по машинному обучению
==============
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам учиться и делать прогнозы или решения без явного программирования. Он связан с разработкой вычислительных систем, которые могут автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта, без явного программирования для каждой задачи.
Алгоритмы машинного обучения предназначены для анализа и интерпретации больших объемов данных, выявления закономерностей и прогнозирования или выполнения действий на основе этих закономерностей. Эти алгоритмы могут учиться как на размеченных данных (данные с известными результатами), так и на неразмеченных данных (данные без известных результатов), используя различные методы, такие как статистическое моделирование, распознавание образов и оптимизация.
Процесс машинного обучения обычно включает следующие этапы:
Сбор данных: сбор соответствующих данных для решения проблемы, включая как входные данные, так и желаемые результаты.
Предварительная обработка данных: очистка, преобразование и нормализация данных для обеспечения их качества и пригодности для алгоритмов обучения.
Выбор модели: выбор подходящей модели или алгоритма машинного обучения на основе типа проблемы, доступных данных и желаемых результатов.
Обучение: подача помеченных данных в выбранную модель и настройка ее внутренних параметров для оптимизации ее производительности на обучающих данных.
Оценка: оценка производительности обученной модели на отдельном наборе данных (тестовом наборе) для измерения ее точности и способности к обобщению.
Тонкая настройка: итеративное уточнение модели путем корректировки гиперпараметров, включения дополнительных данных или проверки различных алгоритмов для повышения ее производительности.
Развертывание: применение обученной модели к реальным данным, чтобы делать прогнозы или предпринимать действия на основе новых, невидимых входных данных.
Машинное обучение нашло применение в различных областях, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка, системы рекомендаций, обнаружение мошенничества, автономные транспортные средства, здравоохранение, финансы и многие другие. Он продолжает быстро развиваться благодаря наличию больших наборов данных, увеличению вычислительной мощности и прогрессу в алгоритмах и методах, таких как глубокое обучение.
====================
Онлайн книга по машинному обучению
==============
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам учиться и делать прогнозы или решения без явного программирования. Он связан с разработкой вычислительных систем, которые могут автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта, без явного программирования для каждой задачи.
Алгоритмы машинного обучения предназначены для анализа и интерпретации больших объемов данных, выявления закономерностей и прогнозирования или выполнения действий на основе этих закономерностей. Эти алгоритмы могут учиться как на размеченных данных (данные с известными результатами), так и на неразмеченных данных (данные без известных результатов), используя различные методы, такие как статистическое моделирование, распознавание образов и оптимизация.
Процесс машинного обучения обычно включает следующие этапы:
Сбор данных: сбор соответствующих данных для решения проблемы, включая как входные данные, так и желаемые результаты.
Предварительная обработка данных: очистка, преобразование и нормализация данных для обеспечения их качества и пригодности для алгоритмов обучения.
Выбор модели: выбор подходящей модели или алгоритма машинного обучения на основе типа проблемы, доступных данных и желаемых результатов.
Обучение: подача помеченных данных в выбранную модель и настройка ее внутренних параметров для оптимизации ее производительности на обучающих данных.
Оценка: оценка производительности обученной модели на отдельном наборе данных (тестовом наборе) для измерения ее точности и способности к обобщению.
Тонкая настройка: итеративное уточнение модели путем корректировки гиперпараметров, включения дополнительных данных или проверки различных алгоритмов для повышения ее производительности.
Развертывание: применение обученной модели к реальным данным, чтобы делать прогнозы или предпринимать действия на основе новых, невидимых входных данных.
Машинное обучение нашло применение в различных областях, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка, системы рекомендаций, обнаружение мошенничества, автономные транспортные средства, здравоохранение, финансы и многие другие. Он продолжает быстро развиваться благодаря наличию больших наборов данных, увеличению вычислительной мощности и прогрессу в алгоритмах и методах, таких как глубокое обучение.
Читать ещё
