Openbravo-rus.ru

Образование по русски
2 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Инструменты машинного обучения

TОП-5 инструментов для машинного обучения

На протяжении нескольких месяцев мы с вами активно обсуждали теоретические и практические аспекты Machine Learning. Сегодня настал момент подвести своеобразный «промежуточный итог» и рассказать о пяти программных продуктах, которые непременно помогут специалистам в решении стандартных – и не очень – задач машинного обучения.

Microsoft Azure ML

Microsoft Azure Machine Learning – инфраструктура облачных вычислений от компании Microsoft, представляющая собой обновленную версию MS Azure. В контексте машинного обучения инструмент представляет собой платформу, которая позволяет вне зависимости от качества данных строить решения прямо «на облаке» и с легкостью создавать на их основе BI-приложения. При этом разработчики заверяют, что с Azure ML может разобраться даже старшеклассник – и призывают экспериментировать, ведь концепция облачных вычислений не требует особенных вычислительных мощностей «на месте».

Такая «красота», естественно, не задаром – и платить придется не один раз, правда, и совсем немного – меньше 50 центов за час эксперимента и 75 центов за час работы над прогнозом. Azure ML

RapidMiner

RapidMiner – чуть ли не самый известный инструмент анализа данных, который прежде был известен под говорящим названием YALE (Yet Another Learning Environment – еще одна среда обучения). ПО разрабатывалось как раз в целях машинного обучения, так что на сегодня многие консервативные пользователи очевидно хорошо знакомы с его преимуществами. Среди них – удобный графический интерфейс с функцией «перетаскивания» потоков данных, которые, кстати говоря, выгружаются из самых разнообразных форматов, включая PDF.

Кроме того, у инструмента огромные возможности для расширения функционала – а еще платформа RapidMiner Extensions позволяет отдельным разработчикам вносить вклад в развитие среды, загружая и выставляя на суд общественности новые алгоритмы. Однако, как водится, за красоту, перспективу и бренд часто нужно платить – за полную версию ПО придется отдать от 999 долларов, а бесплатная Starter Edition налагает ограничения на обрабатываемый объем данных – до 1 Гб. RapidMiner

Apache Mahout

Apache Mahout, как следует из названия, — проект фонда Apache и, соответственно, часть экосистемы Apache Hadoop, предназначенная для реализации распределенных или, во всяком случае, предусматривающих возможность масштабирования алгоритмов машинного обучения.

ПО с открытым кодом ориентировано, главным образом, на алгоритмы совместной фильтрации, кластеризации и классификации – и, хотя в Hadoop они реализуются при помощи ключевой технологии map/reduce, сторонних разработчиков никто не ограничивает: наоборот, фонд активно поощряет их к созданию алгоритмов без привязки к Hadoop.

Все это прекрасно, но до всеобъемлющего инструмента Mahout еще далеко – алгоритмы продолжают создаваться и добавляться, но не так быстро, как того хотелось бы пользователям, которые не всегда готовы довольствоваться стандартными решениями. Apache Mahout

Caffe

Известному инструменту (если быть точнее, библиотеке) Caffe мы в свое время посвятили целую статью. Сегодня напоминаем, что Caffe представляет собой библиотеку на языке C++, реализующую алгоритмы глубокого обучения, которая была разработана (и продолжает разрабатываться сторонними разработчиками, вносящими свою лепту в развитие библиотеки) с упором на такие важные характеристики, как поддержание уровня чистоты данных, их читабельность и скорость обработки.

Открытый код, поддержка Python и интеграция с MATLAB, а также высокая скорость работы (эталонные 5 и 2 миллисекунды на обучение и тестирование одного изображения соответственно) позволили Caffe найти себе широкое применение, в том числе, и в коммерческой среде. Конечно, не обходится и без ложки дегтя: не всякая реализация работает одновременно быстро и достаточно стабильно; но, если решить дилемму «скорость vs надежность» в пользу скорости, библиотеке нет равных. Caffe

OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision) – еще одна библиотека с открытым кодом, реализованная на C/C++ и на текущий момент находящаяся в процессе «переноса» на другие популярные языки, включая Python, Java и MATLAB. OpenCV предлагает широкий инструментарий для работы с визуализацией – в том числе, и в целях машинного обучения, причем сегодня она работает с большинством операционных систем – включая мобильные iOS и Android.

Хотя в целом библиотека хорошо документирована, «чем дальше в лес», тем чаще попадаются плохо описанные классы; с библиотекой нужно разбираться, что, согласитесь, не всегда по душе. Однако ее широкие возможности и универсальность во многих случаях позволяют простить подобные «грешки» — выбор, как всегда, за пользователем. OpenCV

Лучшие инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта для разработчиков программ

Как пишет TechWorld, если вы до сих пор и в стотысячный раз не слышали об искусственном интеллекте, то стоит повторить и напомнить о высоком потенциале этой технологии.
Следует ожидать только увеличения темпов разработок новых продуктов на основе технологии искусственного интеллекта в силу наличия необходимого инструментария и программного обеспечения. Если вы обладаете знанием требуемых программ, то вы будете способны разработать полнофункциональный алгоритм искусственного интеллекта. Отсутствие знаний приведет к созданию бота с односложным именем и с признаками расизма и сексисзма (пожалуй, попросим прощения у Microsoft).

Спрос на новые компетенции в области «нарождающихся» технологий искусственного интеллекта и машинного обучения растет, и приобретение разработчиками новых знаний о различных платформах искусственного интеллекта и API расширит и углубит их технические навыки.

1. Инструменты машинного обучения от Microsoft

На недавней конференции Ignite Microsoft, которая была проведена в городе Орландо, штат Флорида, корпорация запустила три новых инструмента машинного обучения:

  • сервис Azure Machine Learning Experimentation
  • сервис Azure Machine Learning Workbench
  • сервис Azure Machine Learning Model Management.

Целевой аудиторией новых инструментов от Microsoft являются разработчики собственных агентов искусственного интеллекта или пользователи уже существующих моделей.

Для не разработчиков программ корпорация также запустила инструмент использования функционала искусственного интеллекта в пределах таблиц Excel.

В начале текущего года для «обеспечения всеобщего доступа к новой технологии» Microsoft предложил разработчикам такие инструменты искусственного интеллекта как:

  • Custom Speech Service
  • Content Moderator
  • Bing Speech

К настоящему времени в портфеле инновационных продуктов Microsoft насчитывается около 25 инструментов, которые могут быть использованы для разработки функций распознавания эмоций, изображения и речи, а также понимания языка.

2. Ai-one – ваш интеллектуальный помощник

Ai-one — продукт, стимулом разработки которого, по словам его творцов, явился «биологический интеллект», предоставляет разработчикам возможность создания интеллектуальных помощников внутри большинства приложений.

Набор инструментов «Analyst Toolbox» содержит библиотеку документов, инструментарий для конструирования интеллектуальных агентов и API. Ai-one может трансформировать данные в обобщенный свод правил, благоприятно влияющий на большинство глубоких структур искусственного интеллекта и машинного обучения.

3. Protege – инструмент для программ, основанных на знаниях

В целом, Protege используется для разработок бизнес-приложений. Вместе с тем, Protege имеет набор инструментов открытого кода, который идеален при разработке «приложений, основанных на знаниях с элементами онтологии».

Целевая аудитория Protege – эксперты и в определенной степени начинающие программисты. Данный инструмент позволяет создавать, делать аплоад, модифицировать и делиться приложениями. В рамках Protege существует активное сообщество, которое обеспечивает оптимальный уровень совместной работы и упрощает решение возникающих проблем.

Читать еще:  Что такое обучение оффлайн

4. IBM Watson – платформа от IBM с множеством инструментов

Корпорация IBM является одним из ведущих игроков в области искусственного интеллекта. Платформа Watson от IBM содержит большое количество инструментов, предназначенных для разработчиков и бизнес-пользователей.

Watson представлен как набор API с открытым кодом. Пользователи Watson будут иметь доступ к примерам кодов, стартовый набор инструментов, а также смогут создавать когнитивные поисковые движки и виртуальных агентов.

Watson имеет платформу для создания чат-ботов, которая может быть использована новичками в сфере машинного обучения. Для более быстрого обучения бота Watson предлагает предтренинговый контент для чат-ботов.

5. DiffBlue – платформа автоматизации кодирования

Платформа, которая создана Daniel Kroening из Оксфордского университета, является простой и чрезвычайно полезной для осуществления автоматизации кодирования. DiffBlue автоматически осуществляет такие процессы как локализация багов, проведение рефакторинга кода и написание тестов, выявление и фиксация слабых мест в коде.

6. Google’s TensorFlow – платформа для проектов машинного обучения

TensorFlow, являясь программной платформой с открытым кодом, разработана специально для проектов машинного обучения.

Работа TensorFlow основывается на библиотеке численных расчетов, использующих графы потока данных. Это позволяет разработчикам осуществлять развертывание технологии глубокого изучения над множеством центральных процессоров (CPU) мобильных и настольных устройств и планшетов.

TensorFlow содержит большое количество документации, тренинговых материалов и онлайн ресурсов. Именно поэтому тем из разработчиков, кто не знаком с платформой или с Python, TensorFlow окажет существенную поддержку.

7. Nervana Neon – следующее поколение интеллектуальных агентов и приложений

Nervana Neon является совместным продуктом компаний Nervana и Intel. Это библиотека машинного обучения на базе языка Python с открытым исходным кодом.

Компания Neon, образованная в 2004 году, предоставляет разработчикам возможность создания, обучения и развертывания технологий глубокого изучения в облаках.

Неон предлагает большое количество видео учебных материалов и «моделей zoo», содержащих предтренинговые алгоритмы и примеры скриптов.

8. Амазон AWS для веб-сервисов предлагает новый инструментарий искусственного интеллекта

На прошлогодней re:invent конференции в Сан-Франциско Амазон AWS для веб-сервисов объявил о новых трех наборах сервисного инструментария искусственного интеллекта для разработчиков программ.

Сервис AWS Rekognition использует искусственный интеллект для обеспечения возможностей дополнения приложений такими функциями как анализ и модерация изображений и распознавание лица. Данные приложения нередко используются в системах безопасности, основанных на анализе биометрических характеристик людей.

Сервис Polly использует искусственный интеллект для автоматизации процесса преобразования текстов в речь. Polly способен осуществлять преобразование текстов, составленных на 24-х языках, в 47 различных голосов.

Lex – движок с открытым кодом, который используется личным помощником Alexa, позволяет разработчикам провести интеграцию чат-ботов и веб- и мобильных приложений.

9. OpenNN – библиотека программирования на языке С++

OpenNN предназначена для опытных разработчиков, создающих нейронные сети. Хотя целевой аудиторией OpenNN являются профессиональные разработчики, имеющие опыт в области искусственного интеллекта, тем не менее, в библиотеке есть большое количество документов и учебных материалов для понимания мира нейронных сетей.

OpenNN также создал инструмент для продвинутой аналитики — Neural Designer, который позволяет упростить и провести интерпретацию ввода данных посредством создания визуального контента в виде графиков и таблиц.

10. Apache Spark MLlib предлагает большую базу алгоритмов

Apache Spark MLlib – это фреймворк для обработки данных в памяти, имеющий большую базу данных алгоритмов с акцентом на классификацию, кластеризацию и коллаборативную фильтрацию.

Внутри инкубатора Apache есть фреймворк с открытым кодом, называемый Singa, который представляет собой программный инструмент для глубокого изучения сетей вокруг множества машин.

11. Caffe – фреймворк для глубокого изучения C++

Caffe предлагает основанный на изображении инструмент автоматического инспектора, который создан Berkeley Vision и Learning Center (BVLC) совместно с сообществом разработчиков.

Фреймворк уже используется как часть «научных исследований, в прототипах стартапов и даже в промышленных приложениях, применяемых для компьютерного зрения, распознавания речи и в мультимедиа. Известными пользователями Caffe являются Facebook и Pinterest.

12. Veles – готовое к использованию API

Veles является частью распределенной платформы глубокого изучения Samsung. Написан на C++ и использует язык Python для координации нод.

Предлагаемая API готова к использованию, содержит обученные модели и может быть использована для анализа данных.

13. Apache Mahout для маштабирования приложений

Mahout создан для специалистов, которые хотели бы разработать масштабируемые приложения машинного обучения. Mahout предоставляет разработчикам возможность использовать пред-сформированные алгоритмы для Apache Spark, H20 и Apache Flink.

Как и большинство других инструментов, Mahout содержит множество полезных учебных материалов и ресурсов.

14. Microsoft Azure позволяет выгрузить предиктивную аналитику

Самым большим бонусом инструмента машинного обучения Azure является платформа «Azure Machine Learning Studio», которая позволяет разработчикам, не имеющим глубокого опыта в сфере машинного обучения, перетаскивать (DnD) datasets и выгружать предиктивную аналитику,

Microsoft также предлагает Cortana Intelligence – инструмент, позволяющий в полной мере управлять большими данными и аналитикой и соответственно трансформировать данные в значимую информацию и последующие действия.

SPBDEV Blog

Обзор технологий машинного обучения Microsoft

Искусственный интеллект и, в частности, машинное обучение могут принести большую пользу владельцу бизнеса. Многие компании используют инструменты платформы данных Microsoft уже много лет. Microsoft использовала машинное обучение для создания своих продуктов, таких как Xbox, Bing Search и так далее. Однако с 2014 года они начинают предоставлять возможности для опытных пользователей и конечных пользователей внедрять машинное обучение в свои отчеты и программное обеспечение.

Мы можем классифицировать Microsoft Tools на основе того, как мы можем использовать машинное обучение в разных категориях:

  • Нужно писать код R или Python
  • Облачное или локальное размещение

Первая группа может быть основана на том, насколько эти инструменты просты в использовании и насколько они точны.

Мы можем классифицировать этот продукт на основе двух основных категорий:

Предварительно построенный ИИ

Инструменты машинного обучения Microsoft, для которых вам не нужно писать какие-либо коды R или Python для генерации сценария машинного обучения.

Пользовательский ИИ

Инструменты машинного обучения Microsoft, для которых вы должны уметь писать R или Python коды

Первая группа проста в использовании, и вам необходимо следовать инструкциям.

Когда какой ИИ используется

Основное преимущество использования инструментов предварительно построенного ИИ заключается в том, что нет необходимости знать концепцию машинного обучения или, по крайней мере, зная немного, каждый может создать приложение AI. Предварительно сгенерируйте инструменты ИИ, способные решить общую проблему и проблемы, но для некоторых бизнес-задач необходимо использовать другие категории (пользовательский ИИ). Когнитивная служба и структура Bot могут быть классифицированы как инструменты, которые вы можете внедрить в Power BI, Windows или веб-приложения и т. д. без написания каких-либо кодов R или Python. Как упоминалось в связанных сообщениях, нет прямого способа доступа к коду, лежащему в основе предварительно построенных AI-инструментов, поэтому нет способа изменить код, стоящий за ними, и изменить алгоритмы.

Читать еще:  Введение в машинное обучение coursera

Напротив, для использования инструментов пользовательского AI необходимо знать, как кодировать и как писать коды для целей машинного обучения. Однако для некоторых инструментов, таких как Azure ML Studio, есть возможность выполнять машинное обучение без написания кода R или Python, но по крайней мере некоторое понимание того, как работает машинное обучение. Некоторые из инструментов Custom AI предназначены для написания кодов R или Python внутри других инструментов Microsoft, таких как запись R или Python в

  • Power BI
  • SQL Server 2016 для служб R и SQL Server 2017, службы MNL
  • Azure Data Lake Analytics
  • Azure Data Bricks
  • Azure HDInsight
  • .Net Application
  • и так далее.

Для обучения Azure Machine есть возможность писать код R или Python, однако среда перетаскивания довольно проста в использовании.

Вторая классификация касается облачных и локальных AI-инструментов. Многие компании по-прежнему предпочитают хранить свои инструменты локально, в то время как некоторые другие компании предпочитают перемещать в облака все свои бизнес-продукты. Также есть несколько компаний, которые способны размещать их как облачно, так и локально.

Если основная стратегия компании будет размещением локально, и они используют Power BI или SQL Server, написание R или python можно легко обрабатывать. Однако, если они предпочитают проводить машинное обучение в облаке, Azure ML Studio, с написанием R или Python на Databricks и Azure Data Analytics, может быть очень полезной.

Третьи категории — это проблема бизнеса, которую мы хотим решить. Характер проблемы и сценарий, который мы хотим обогатить через ИИ, также имеет значение, что помогает нам выбирать конкретные инструменты.

  • Применение машинного обучения по сценарию использования IoT
  • Текстовая аналитика, анализ речи, изображений и т. д.
  • Применение машинного обучения по проекту ETL
  • Быстрая запись создает прототип для клиента
  • И другие примеры

Сценарии использования Microsoft Machine Learning

Сценарий IoT

Другая классификация для инструментов AI основана на том, будут ли они использоваться для сценариев IoT. Данные в реальном времени — это необходимость, которая была устранена в инструментах Microsoft с использованием Event Hub, Stream Analytics, Data Bricks и т. l. В Power BI существует возможность создания отчета в режиме реального времени на основе реальных данных, поступающих от датчиков, приложений и т. l.

В большинстве случаев этого сценария необходимо идентифицировать аномалию в данных или классифицировать предстоящие данные в разные группы. Используя Azure Machine Learning с аналитикой потока или в блоках данных, мы можем применять машинное обучение по сценариям IoT.

Аналитика изображений, текста и голоса

В стеке Microsoft существуют различные инструменты для анализа изображений, текста и голосовой аналитики. Когнитивные сервисы — один из популярных инструментов для анализа текста, голоса и изображений, который предоставляет API для использования в других приложениях.

Тем не менее, существует возможность обработки изображений и распознавания голоса с помощью платформы CNTK. Эти пакеты и библиотеки Microsoft предоставляют разработчикам возможность использовать его для машинного обучения с использованием подхода глубокого обучения.

Машинное обучение по процессу ETL (извлечение, передача и загрузка)

Другая возможность заключается в применении машинного обучения к данным, которые были загружены и преобразованы для целей визуализации и создания отчетов. Всегда необходимо применять некоторые описательные или предсказательные аналитические данные, прежде чем показывать их конечным пользователям. В результате для людей, которые используют BI-самообслуживание Power BI, они могут использовать компьютерное обучение с использованием сценариев R и python, чтобы сделать отчеты более проницательными. Другим подходом будет использование R или Python в SQL Server 2016 или 2017 году. Более того, если данные находятся в облаке, есть возможность одновременно использовать Databricks для ETL и машинного обучения.

Прототип машинного обучения

Для компаний, которые впервые хотят использовать машинное обучение по своим данным, Azure Machine Learning Studio — отличный инструмент, способный продемонстрировать реальный процесс машинного обучения от сбора данных для обучения и тестирования моделей. Более того, руководители и заинтересованные стороны могут быстро отслеживать процесс машинного обучения и как его можно использовать как API в других приложениях или простой файл Excel.

Подводя итог, выбор инструментов имеет отношение к тому, что является нашей нынешней архитектурой, сколько усилий мы хотим приложить к программированию и в каком сценарии мы планируем это иметь. Первая классификация была основана на ИИ с предварительной сборкой и пользовательских ИИ. Вторая классификация была основана на текущей архитектуре, которая у нас есть на месте или в облачной базе. Наконец, последнее измерение, которое нам нужно рассмотреть, — это сценарий, который мы ожидаем, например, IOT, ETL или создать прототип.

Профессия Data Scientist: машинное обучение

Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями. Наполните портфолио и получите престижную профессию.

Записаться на курс

  • Длительность 13 месяцев
  • Помощь в трудоустройстве
  • 7 курсов в одной программе
  • Доступ к курсу навсегда

На рынке не хватает специалистов по Data Science

  • 2 300 компаний сейчас ищут специалистов в Data Science & Machine Learning
  • 80 000 рублей зарплата начинающего специалиста

Данные сайта hh.ru

Кому подойдёт этот курс

Новичкам в IT

Вы получите базовые навыки по аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning.

Программистам

Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python. Научитесь использовать алгоритмы машинного обучения, решать бизнес-задачи — и усилите портфолио мощными проектами.

Менеджерам и владельцам бизнеса

Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведёте компанию на новый уровень.

Чему вы научитесь

Программировать на Python

Визуализировать данные

Работать с библиотеками и базами данных

Применять нейронные сети для решения реальных задач

Строить модели машинного обучения

Писать рекомендательные системы

От первого урока к работе мечты

Студенты и выпускники Skillbox получают индивидуальную поддержку от Центра карьеры на протяжении всего обучения — от помощи с выбором профессии до выхода на работу мечты. Вот как это происходит.

С каждым уроком ваш профессиональный уровень растёт и вы можете планировать карьеру уже во время обучения.

Реакция потенциального работодателя зависит от того, как вы подаёте себя в резюме. Мы дадим советы по его составлению и поможем написать резюме, подающее вас лучшим образом.

Выбираете лучшую вакансию

Мы экономим ваше время — подбираем подходящие вакансии и договариваемся об интервью с работодателем. Вам нужно только пройти собеседование.

Начинаете карьеру мечты

Вы успешно проходите собеседование, выходите на работу и сразу начинаете выполнять задачи.

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Ваша заявка успешно отправлена

Как проходит обучение

Изучаете тему

В курсе — практические видеоуроки.

Выполняете задания

В том темпе, в котором вам удобно.

Работаете с наставником

Закрепляете знания и исправляете ошибки.

Защищаете дипломную работу

И дополняете ею своё портфолио.

Читать еще:  Программа обучения программистов

Программа

Вас ждут 7 курсов с разным уровнем сложности, знание которых можно приравнять к году работы.

  1. Аналитика. Начальный уровень
  1. Введение.
  2. Основы Python: базовые структуры данных.
  3. Основы Python: циклы и условия.
  4. Основы Python: функции.
  5. Основы Python: классы и объекты.
  6. Основы Python: исключения.
  7. Библиотека NumPy. Часть 1.
  8. Библиотека NumPy. Часть 2.
  9. Библиотека pandas. Часть 1.
  10. Библиотека pandas. Часть 2.
  11. Визуализация данных с помощью matplotlib.
  12. Чтение и запись данных.
  13. Введение в SQL.
  14. Работа со строками.
  1. Основы статистики и теории вероятностей.
  1. Основные концепции Machine Learning (ML).
  2. Жизненный цикл ML-проекта.
  3. Регрессия.
  4. Классификация.
  5. Кластеризация
  6. Дополнительные техники.
  7. Знакомство с Kaggle.
  1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
  2. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты.
  3. Функции одной переменной, их свойства и графики.
  4. Интерполяция и полиномы.
  5. Аппроксимация и преобразования функций.
  6. Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
  7. Линейные функции.
  8. Матрицы и координаты.
  9. Линейные уравнения.
  10. Производная функции одной переменной.
  11. Производная по направлению и градиент + частные производные.
  12. Линейная регрессия.
  13. Собственные векторы и значения. Определитель.
  14. Разложения матриц.
  1. Введение в нейронные сети.
  2. Обучение нейронных сетей.
  3. Нейронные сети на практике.
  4. Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений.
  5. Семантическая сегментация. Часть 1. Слабая локализация и полносвёрточные нейросети (FCN).
  6. Семантическая сегментация. Часть 2. Продвинутые архитектуры FCN для семантической сегментации.
  7. Детектирование объектов.
  8. От дискриминативных моделей к генеративным. Style transfer.
  9. Генеративные состязательные сети.
  10. Введение в NLP.
  11. NLP на нейросетях. Рекуррентные нейросети, классификация текстов.
  12. NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer.
  13. Обучение с подкреплением. Q-Learning.
  14. Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning.
  15. Ускорение и оптимизация нейронных сетей.
  16. Внедрение в DL моделей в Production.
  17. Рекомендательные системы.
  18. Вывод моделей машинного обучения в production, post production и мониторинг.
  1. Как стать первоклассным программистом.
  2. Как искать заказы на разработку.
  3. Личный бренд разработчика.
  4. Photoshop для программиста.
  5. Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах.
  6. The state of soft skills.
  7. Как мы создавали карту развития для разработчиков.
  8. Как общаться по email и эффективно работать с почтой.
  9. Повышение своей эффективности.
  10. Спор о первом языке программирования.
  11. Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий.
  12. Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей.
  1. IT Resume and CV.
  2. Job interview: questions and answers.
  3. Teamwork.
  4. Workplace communication.
  5. Business letter.
  6. Software development.
  7. System concept development and SRS.
  8. Design.
  9. Development and Testing.
  10. Deployment and Maintenance.

Уже учились на каком-то курсе из программы?

Скажите об этом менеджеру — за этот курс платить не придётся!

Получить полную программу курса и консультацию

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Machine Learning

Machine learning — множество математических, статистических и вычислительных методов для разработки алгоритмов, способных решить задачу не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных.

Что такое Machine Learning

Общий термин «Machine Learning» или «машинное обучение» обозначает множество математических, статистических и вычислительных методов для разработки алгоритмов, способных решить задачу не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных [1]. Решение вычисляется не по четкой формуле, а по установленной зависимости результатов от конкретного набора признаков и их значений. Например, если каждый день в течении недели земля покрыта снегом и температура воздуха существенно ниже нуля, то вероятнее всего, наступила зима. Поэтому машинное обучение применяется для диагностики, прогнозирования, распознавания и принятия решений в различных прикладных сферах: от медицины до банковской деятельности.

Типы и суть Machine Learning

Выделяют 2 типа машинного обучения [1]:

  1. Индуктивное или по прецедентам, которое основано на выявлении эмпирических закономерностей во входных данных;
  2. Дедуктивное, которое предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в цифровую форму в виде базы знаний.

Дедуктивный тип принято относить к области экспертных систем, поэтому общий термин «машинное обучение» означает обучение по прецедентам. Прецеденты или обучающая выборка – это наборы входных объектов и соответствующих им результатов. При этом не существует четкой формулы, которая аналитически описывает зависимость между результатами и входами. Например, какая погода будет завтра, если на протяжении недели дни были морозные, солнечные, с низкой влажностью воздуха, без ветра и осадков? При этом следует учесть еще множество параметров: географические координаты, рельеф местности, движение теплых и холодных фронтов воздуха и пр. Необходимо построить алгоритм, который выдаст достаточно точный результат для любого возможного входа. Точность результатов регулируется оценочным функционалом качества. Таким образом, решение формируется эмпирически, на основе анализа накопленного опыта. При этом обучаемая система должна быть способна к обобщению – адекватному отклику на данные, выходящие за пределы имеющейся обучающей выборки. На практике входные данные могут быть неполными, неточными и разнородными. Поэтому существует множество методов машинного обучения [2]. Можно сказать, что машинное обучение реализует подход Case Based Reasoning (CBR) — метод решения проблем рассуждением по аналогии, путем предположения на основе подобных случаев (прецедентов).

Суть и смысл машинного обучения (Machine Learning)

Методы Machine Learning

Существует множество методов машинного обучения. Мы перечислим самые популярные, оставив их подробную классификацию специализированным ресурсам [1, 2, 3]. Выделяют 2 вида классического Machine Learning:

  1. С учителем (supervised learning), когда необходимо найти функциональную зависимость результатов от входов и построить алгоритм, на входе принимающий описание объекта и на выходе выдающий ответ. Функционал качества, как правило, определяется через среднюю ошибку ответов алгоритма по всем объектам выборки. К обучению с учителем относятся задачи классификации, регрессии, ранжирования и прогнозирования.
  2. Без учителя (unsupervised learning), когда ответы не задаются, и нужно искать зависимости между объектами. Сюда входят задачи кластеризации, поиска ассоциативных правил, фильтрации выбросов, построения доверительной области, сокращения размерности и заполнения пропущенных значений.

К неклассическим, но весьма популярным методам относят обучение с подкреплением, в частности, генетические алгоритмы, и искусственные нейронные сети. В качестве входных объектов выступают пары «ситуация, принятое решение», а ответами являются значения функционала качества, который характеризует правильность принятых решений (реакцию среды). Эти методы успешно применяются для формирования инвестиционных стратегий, автоматического управления технологическими процессами, самообучения роботов и других подобных задач [2].

Ниже на рисунке показана классификация наиболее часто используемых методов Machine Learning [3].

Классификация методов Machine Learning [3]

Средства реализации Machine Learning

Сегодня чаще всего для создания программ машинного обучения используются языки R, Python, Scala и Julia [4]. Они поддерживаются многими интегрированными средами разработки, в частности, R-Studio, R-Brain, Visual Studio, Eclipse, PyCharm, Spyder, IntelliJ IDEA, Jupyter Notebooks, Juno и др. [4]. На наших практических курсах мы научим вас успешной работе с этими инструментами, чтобы потом вы могли самостоятельно формировать наборы входных данных, строить эффективные алгоритмы для решения прикладных задач своей области: от нефтегазовой промышленности до биржевой аналитики. Выбирайте свой обучающий интенсив и приходите к нам на занятия!

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector