×Закрыть

Что из себя на практике представляет машинное обучение?

Здравствуйте. Я работаю андроид разработчиком, заинтересовался темой машинного обучения, но не могу найти исчерпывающий ответ на то, что из себя представляет эта сфера, с чем тут работают? Можете в двух словах описать это? И с чего лучше всего начать изучение?

LinkedIn
Допустимые теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Допустимые теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Ой, есть у меня живой пример.
Olx.ua, искал клавиатуру.
Задача № 1: Получить в поиске ТОЛЬКО клавиатуры, и не отравить результаты мышками, ковриками, и т.п.
Задача № 2: Донести до разработчиков багу. А именно, пройти сквозь двойной частокол дубового саппорта, работающего по принципу «стой! кто идёт!»

В двух словах это описать очень трудно. ML решает большой круг задач, самые распространенные из них:
1. Классификация- отнесение объекта к одной из категорий на основании его признаков.
2. Регрессия- прогнозирование какого- либо количественного признака на основании других его признаков.
3. Кластеризация- разбиение объектов на группы по схожести признаков объектов.
4. Поиск аномалий и тд.

Изучение нужно начинать с математики (функция, предел ф-ции, производная ф-ции, градиент, оптимизация ф-ции и тд), статистики (распределения, мода, медиана, доверительный интервал, создание и проверка гипотез и тд) , теорвер, линейная алгебра (матрица, вектор, системы линейных уравнений и тд). Без хорошего понимания всего этого будет трудно.

тензорфлоу это слишком сложно. Лучше keras :)
Но тезка своим ответом на вопрос

Что из себя на практике(!)

попал в точку!
Вот только как тут не вспомнить, что «Теория без практики бесплодна, но практика без теории пагубна»

можете подивитись курс від Стенфорда CS231n, там же в першій лекції є посилання на кілька інших курсів від Стенфорда (зокрема і більш простих). я думаю, пара ввідних лекцій з тих курсів, і у Вас буде приблизне уявлення куди то все можна подіти
* www.youtube.com/...​wrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk
як сподобається, то наче непогана книжка для початку
* Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow, Aurélien Géron

У вас есть полином от многих переменных и вы подбираете коэффициенты так, чтобы на наборе тестовых данных было наименьшее отклонение от правильного ответа.

Машинное обучение в повседневной жизни: типы ML и способы их применения
dou.ua/...​articles/ml-in-real-life

Вот тут еще есть статьи
dou.ua/lenta/tags/ML

Подписаться на комментарии