Лучшее руководство по машинному обучению на 2025 год

Затронутые темы

Вот темы, рассматриваемые в руководстве по машинному обучению:

По мере того, как компании взаимодействуют с клиентами и собирают большие объемы данных, они начали осознавать важность машинного обучения в своем бизнесе. Собирая информацию из данных, компании могут работать лучше и получить конкурентное преимущество перед другими.

Учебное пособие по машинному обучению поможет вам понять машинное обучение, его принципы работы и то, как его можно использовать каждый день. И знаете что? К концу этого руководства по машинному обучению вы овладеете навыками, которые помогут вам быстрее стать инженером по машинному обучению и сделать карьеру в этой области.

Ускорьте свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения! Машинное обучение с помощью программы PythonExplore

Зачем изучать машинное обучение?

Будучи новой областью, машинное обучение предлагает огромные возможности для тех, кто хочет сделать успешную и приносящую удовлетворение карьеру в сфере ИТ. Увеличение использования машинного обучения приведет к увеличению спроса на высококвалифицированных и профессиональных инженеров по машинному обучению на 60 процентов. Это руководство по машинному обучению дает вам пошаговое обучение освоению этой новейшей технологии с практическими примерами.

Приложения машинного обучения

Машинное обучение приобретает огромную популярность благодаря широкому спектру приложений, которые можно использовать по всему миру. Теперь это неотъемлемая и важная часть как самообучающегося искусственного интеллекта, так и роботов. В промышленном секторе машинное обучение помогает разрабатывать технологии и инструменты, которые обеспечивают более быстрые и экономически эффективные решения для отраслей, а также помогают им прогнозировать спрос и предложение на свою продукцию и модели ценообразования.

Учебное пособие по машинному обучению будет охватывать множество таких приложений, которые напрямую влияют на потребителей с помощью таких приложений, как механизмы прогнозирования и прямая трансляция онлайн-телевидения, которые являются неотъемлемой частью нашего современного образа жизни. Некоторые из областей, в которых машинное обучение уже играет значительную роль:

1. Социальные сети

Платформы социальных сетей особенно популярны среди молодежи благодаря своим удобным функциям и возможности легко подключаться к своим контактам. Все это возможно благодаря использованию алгоритмов, разработанных на основе машинного обучения. Например, Facebook использует машинное обучение для наблюдения и записи различных действий пользователей и даже отслеживает их чаты, лайки и комментарии, а также время, которое люди тратят на различные публикации. На основе этих наблюдений и собранных данных он предлагает друзей и страницы, на которые вам следует подписаться.

2. Рекомендации по продукту

Возможность порекомендовать лучший и правильный продукт — это то, к чему стремится большинство веб-сайтов электронной коммерции. Здесь машинное обучение играет важную роль, поскольку рекомендации по продуктам идеально подходят для использования методов машинного обучения. Используя машинное обучение и искусственный интеллект, веб-сайты электронной коммерции могут отслеживать вашу модель покупок на основе вашей предыдущей покупки, продуктов, которые вы искали, и товаров в вашей корзине. На основании этого он может дать вам правильные и лучшие рекомендации по продукту.

3. Технология распознавания изображений

Это очень популярное применение машинного обучения, поскольку оно помогает как частным, так и государственным организациям быстро классифицировать и сортировать изображения на основе их конкретных особенностей.

4. Анализ настроений

Понимание передаваемого сообщения и мыслей, стоящих за конкретным сообщением, полезно как организациям, так и правительствам. Именно здесь машинное обучение играет важную роль благодаря своей способности анализировать различные настроения, чтобы лучше понять эмоции или мысли говорящего или писателя. В сценариях, когда человек написал обзор, электронное письмо или документ, алгоритм поможет пользователям понять смысл текста.

5. Здравоохранение

Качественная и профилактическая медицинская помощь являются одними из основных задач сектора здравоохранения и областью, в которой алгоритмы машинного обучения могут сыграть важную роль.

В каждом разделе этого руководства по машинному обучению вы также узнаете больше о практической реализации и тематических исследованиях.

Станьте экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения в аспирантуре Университета ПердьюПрограмма изучения

Кому следует изучать учебные пособия по машинному обучению?

Всем, кто хочет сделать карьеру в области будущих технологий и стать частью новейших технологических разработок, следует рассмотреть машинное обучение как вариант карьеры. Будучи новой областью, она предлагает отличные возможности для роста и карьерного роста, а также возможность работать с лучшими компаниями и стартапами в мире.

Предварительные условия для получения максимальной отдачи от учебного пособия по машинному обучению

Хотя все люди, которые хотят сделать карьеру в сфере ИТ, могут рассматривать машинное обучение как вариант карьеры, те, кто имеет понимание базовой статистики и математики на уровне колледжа, смогут быстрее и проще понять эти концепции.

Базовые знания программирования на Python также будут полезны для тех, кто интересуется машинным обучением. В идеале, прежде чем приступать к изучению машинного обучения, вы должны понять фундаментальные курсы, такие как Python для науки о данных, Курс повышения квалификации по математике и Статистика, необходимая для науки о данных.

Учебное пособие по машинному обучению: оглавление

1. Что такое машинное обучение и как оно работает?

Машинное обучение — это процесс, посредством которого компьютеры находят и используют полезную информацию, не указывая, где искать. Его также можно определить как способность компьютеров и других технологических устройств адаптироваться к новым данным независимо и посредством итераций. Это происходит благодаря способности приложений учиться на предыдущих вычислениях и транзакциях и использовать распознавание образов для получения надежных и обоснованных результатов. Процесс машинного обучения начинается с ввода обучающих данных в выбранный алгоритм.

2. Реальные приложения машинного обучения, которые поразят вас

Машинное обучение можно использовать для анализа данных на индивидуальном, общественном, корпоративном и даже государственном уровнях для большей предсказуемости будущих событий на основе данных. Его можно использовать для прогнозирования экономики как штатов, так и стран, а также прогнозирования роста компании.

3. Обучение под присмотром и без присмотра

При контролируемом обучении машина учится под руководством и наблюдением. Он основан на модели, которая может прогнозировать с помощью размеченного набора данных, для которого вы уже знаете целевой ответ.

При обучении без учителя машина использует немаркированные данные и обучается сама без какого-либо контроля. Умная машина и другие технологические устройства пытаются найти закономерность в неразмеченных данных и представить ответ, основанный на ней.

4. Линейная регрессия в Python

Линейную регрессию можно использовать для определения экономического роста страны или штата, а также ВВП этой страны, цен на продукты в будущем, продаж жилья и даже прогнозов очков в матчах.

5. Алгоритм случайного леса

Случайный лес — это метод обучения, который работает по принципу построения нескольких деревьев решений. Окончательное решение принимается на основе большинства деревьев, выбранных случайным лесом.

Некоторые из применений алгоритма случайного леса, которые в настоящее время используются в дистанционном зондировании, включают:

• Обнаружение объектов и многоклассовая сортировка объектов, например сортировка различных транспортных средств, таких как автомобили и автобусы, в пробке.
• Kinect использует алгоритмы случайного леса в составе игровых консолей, отслеживая движения тела, а затем воссоздавая их в игре для развлечения.

6. Понимание наивного байесовского классификатора

Если вы хотите знать, как ваш провайдер электронной почты реализует фильтрацию спама, как новостные онлайн-каналы выполняют классификацию текста новостей или как компании выполняют анализ настроений своей аудитории в социальных сетях, то ключом ко всему этому является алгоритм машинного обучения под названием «Наивный Байес». классификатор.

Этот алгоритм отвечает за классификацию и сортировку данных по желаемым группам и видам деятельности. Он был назван в честь Томаса Байеса 1700-х годов, который разработал принцип условной вероятности, на основе которого сейчас разработан алгоритм.

7. Алгоритм кластеризации K-средних: приложения, типы, демонстрации и варианты использования

Кластеризация K-средних является частью учебной программы машинного обучения и содержит подробную информацию о неконтролируемых алгоритмах, где вы можете найти входные данные, которые не имеют помеченного ответа. Кластеризация — это форма обучения без учителя, при которой точки данных группируются в разные наборы на основе их сходства.

Кластеризация бывает двух категорий:

• Иерархическая кластеризация
• Разделение кластеров

Исходя из этого, иерархическую кластеризацию можно подразделить на:

• Агломеративная кластеризация
• Разделительная кластеризация

Даже кластеризацию секционирования можно разделить на:

• Кластеризация K-средних
• Нечеткая кластеризация C-средних

8. Как стать инженером по машинному обучению?

Чтобы стать инженером по машинному обучению, вам нужно пройти сертификацию AI и ML или выпускной курс, который проведет вас по всем фундаментальным техническим областям, таким как классическое машинное обучение, глубокое обучение и обучение с подкреплением, а также более сложные математические и статистические понятия, которые регулярно используются в данной области. Вам необходимо будет иметь базовое понимание этих основ, поэтому приобретение этих знаний будет очень полезным для вас, прежде чем стать инженером по машинному обучению.

Учебное пособие по машинному обучению и учебные курсы по искусственному интеллекту и машинному обучению идеально подходят для инженеров-программистов, специалистов по обработке данных, статистиков, экспертов в предметной области, а также для тех, кто обладает глубокими знаниями в области основ статистики и углубленной математики, включая понимание алгоритмов.

9. Карьера в области машинного обучения

Если вы подумываете о карьере в области машинного обучения, вы можете искать возможности в крупных и авторитетных компаниях и начинающих предприятиях. Есть также компании, которые специализируются на науке о данных в качестве своего основного бизнеса, а также имеют отделы по науке о данных.

Помимо этого, инженеры по машинному обучению могут искать возможности в облачных компаниях, которые позволяют клиентам загружать данные и журналы для аналитики, а также в компаниях, предлагающих API и другие инструменты, позволяющие клиентам писать свои алгоритмы. Всегда будет спрос на специалистов по данным из-за необходимости анализа больших данных.

10. Лучшие вопросы и ответы на собеседовании по машинному обучению

Обращаясь к организации или работодателю с просьбой о возможности машинного обучения, необходимо тщательно подготовиться к вероятным вопросам, которые они могут задать во время собеседования, чтобы проверить ваши знания и навыки. Некоторые вопросы могут касаться различных типов машинного обучения, что такое переоснащение и как его избежать. Помимо этого, вы можете получить такие вопросы, как что такое обучающие наборы и тестовый набор в модели машинного обучения. И наш учебник по машинному обучению поможет вам в этом.

Учебник по машинному обучению и следующий шаг

Машинное обучение считается одним из лучших вариантов карьеры в ИТ-индустрии. Он имеет огромный потенциал для людей, желающих начать знаковую карьеру с огромными возможностями в различных областях и долгосрочными выгодами.

Рекомендуется начать с учебника первого курса «Что такое машинное обучение и как оно работает», чтобы лучше понять этот предмет и то, как он работает, чтобы вы могли реализовать его истинный потенциал, а также сделать более информированный выбор об этом как о карьерном пути, которому вам следует следовать, если вы ищете высокооплачиваемую карьеру.