Поговорим о машинном обучении

Привет, читатель. Очень интересную тему предлагаю обсудить – машинное обучение. С каждым годом запрос на эту сферу стабильно растет: BigData, DataMining, MachineLearning etc. Все это тесно связано и сегодня только начинает развиваться как очень большое и перспективное направление, которое, я уверен, изменит будущее. Вернее, развивается оно много лет, а первые алгоритмы и корни можно найти совсем в далекой истории, но все равно эти технологии еще только начинают свой долгий путь. И сейчас мы поговорим про машинное обучение.

Одно из самых распространенных определений машинного обучения гласит: Машинное обучение — это обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Т.е. машинное обучение изучает алгоритмы, которые могут обучаться. Согласно другому определению, машинное обучение это процесс, когда компьютерная программа обучается на основе опыта на некотором классе задач с определенной мерой качества, при условии что по мере решения задач и приобретения опыта – качество возрастает.

machinelearningЕсли посмотреть на инфографику слева, видно, что машинное обучение не имеет ничего общего с предметной областью. Оно находится где-то между математикой и статистикой и информатикой.

Какие есть области применения?

  • Ну например, такие:
  • Обработка естественного языка
  • Искусственный интеллект
  • Принятие решение
  • Компьютерное зрение
  • Робототехника
  • и т.п.

Что это значит на практике? Ну, например в обработке естественного языка, машинное обучение может применяться для определение спама в почте или каких-то характеристик текста, например его тональности. В области компьютерного зрения это например, определение лиц людей на изображениях или при фотосъемке, а также определение различных других объектов на изображении. Например, гугл может вам сообщить что изображено на фото. Сюда же можно отнести и алгоритмы распознавания капчи. В банковской сфере может применяться для определение кредитного рейтинга и определения доверия.

Таким образом, машинное обучение, это

  •  область науки на стыке математики и информатики
  •  изучает алгоритмы, задачи и их свойства
  •  не имеет отношения к предметной области

и применяется оно для:

  • обработки больших объемов данных
  • автоматизации рутинных процессов
  • для решения задач, которые не могут быть решены явно

Где можно почитать про машинное обучение?

  • http://www.machinelearning.ru/ — русскоязычное вики
  • http://deeplearning.net/ — портал посвященный глубокому обучению
  • https://www.kaggle.com/ — тут есть реальные задачи за которые можно получить вознаграждение

Онлайн курсы

  • https://www.coursera.org/learn/machine-learning — онлайн курс на курсере, отличный вариант для старта
  • https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesandScience/StatLearning/Winter2015/about — курс стендфорда, более строгий и основа на статистике
  • http://work.caltech.edu/telecourse.html — упор на теорию
  • https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning#all-collapsed — хорошая глубокая теория на русском

Удачи!

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *