Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим Что такое машинное обучение и обучение, которое можно пройти абсолютно без нервов. Ну и будет бесплатный материал для изучения этой сферы.

Современный мир меняется со скоростью света. Технологии, позволяющие машинам функционировать подобно людям, делают нашу реальность все более виртуальной. Что такое машинное обучение и как оно меняет нашу жизнь.

Что будет в статье

1. Машинное обучение – что это такое?
2. Краткая история машинного обучения
3. Искусственный интеллект (ИИ) против машинного обучения (МОО)
4. Глубокое обучение
5. Применение машинного обучения
6. Обучение машинному обучению с нуля
7. На правах профессии «🔥Machine Learning и Deep Learning»
8. «Глубокое обучение»
9. «Нейронные сети»
10. Авторы курса
11. «Создание моделей машинного обучения»
12. Эксперт курса
13. «Академия искусственного интеллекта»
14. Автор обучения
15. Заключение

Машинное обучение – что это такое?

Машинное обучение – что это такое?

Машинное обучение – это способность компьютерных программ имитировать разумное поведение человека. Это один из видов искусственного интеллекта (ИИ), основанный на алгоритмах, способных принимать самостоятельные решения на основе собранных данных, без необходимости их программирования.

Существует четыре метода машинного обучения:

• • контролируемое обучение (формулирование ответов на основе входных и выходных данных);
• • неконтролируемое обучение (поиск закономерностей на основе большого количества немаркированных данных; алгоритм самостоятельно формулирует и распознает отдельные наборы);
• • полусамостоятельное обучение (в систему подается небольшое количество данных, и она самостоятельно их анализирует);
• • обучение с подкреплением (машина изучает правила и, становясь более компетентной, наращивает собственные наборы данных). Это можно сравнить с обучением игре в шахматы, когда мы не можем – по крайней мере, вначале – предсказать ходы противника, но по мере накопления знаний становимся все более искусными в этом деле.

Краткая история машинного обучения

Зарождение машинного обучения можно отнести к концу 50-х и началу 60-х годов прошлого века. Пионером этой концепции является Артур Самуэль – преподаватель MIT и инженер IBM, который создал программу для обучения шахматистов.

Его целью было разработать новую тактику на основе общих правил игры, введенных в память машины. Записать все комбинации пешек было невозможно, поэтому программе пришлось ограничиться общими правилами игры для создания дальнейших вариаций.

В это же время в Стэнфордском университете проводились исследования в области машинного обучения. В 1965 году там был создан Dendral – программа, позволяющая автоматизировать процессы анализа и распознавания ранее неизвестных молекул органических соединений.

Прорыв был совершен командой Брюса Бьюкенена, Эдварда Фейгенбаума и Джошуа Ледерберга. Еще одной революцией стали программы Automated Mathematican (AM) и Eurisko Дуга Лената, помогающие находить новые математические законы.

Однако в 1997 году произошло нечто, что войдет в историю машинного обучения как эпохальный и спорный момент. В том году шахматный гроссмейстер Гарри Каспаров провел шахматный матч с Deep Blue. Это было первое в мире сражение, выигранное машиной.

Россиянин не мог смириться с поражением и обвинил IBM в жульничестве, поскольку машина имела возможность изучить его тактику перед матчем. К сожалению, несмотря на настояния чемпиона, матч-реванш так и не состоялся.

Процессы машинного обучения продолжают совершенствоваться. Часто мы даже не подозреваем о них. Один из самых простых примеров – работа поисковой системы Google. Она запоминает набранные фразы и последующие выборы (клики) пользователя в своей истории, а затем рекомендует сайты и услуги, в которых он потенциально может быть заинтересован.

Читать еще  Что представляет собой библиотека React и в каких проектах ее используют

То же самое касается таких платформ, как Spotify, YouTube, Netflix, HBO или Disney+, которые рекомендуют дальнейший контент в соответствии с предпочтениями и предыдущим выбором аудитории.

Искусственный интеллект (ИИ) против машинного обучения (МОО)

Многие люди рассматривают эти два термина как синонимы, что неверно. Искусственный интеллект – это гораздо более широкий термин, а машинное обучение является его основной движущей силой. Цель ИИ – решать проблемы, часто творческими способами, без использования алгоритмов, на которых и основан ИИ.

Глубокое обучение

Глубокое обучение

Глубокое обучение – это подмножество машинного обучения, которое занимается классификацией, распознаванием, обнаружением и описанием данных с помощью нейронных сетей. Компьютер строит сложные концепции из более простых. Это позволяет ему решать более сложные задачи, такие как обнаружение объектов, распознавание речи или классификация изображений.

Применение машинного обучения

10 глупых вопросов СПЕЦИАЛИСТУ ПО МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ И АНАЛИЗУ ДАННЫХ

Машинное обучение произвело революцию в современном мире и повлияло на развитие технологий. Человек не смог бы самостоятельно обработать такие огромные объемы данных, а если и смог бы, то не за такое короткое время.

В данной модели используется несколько методов обучения:

• 1. Регрессия – позволяет предсказать цены на рынке; так как всегда существует средняя цена, которая будет пересматриваться через разные промежутки времени, что особенно важно в контексте традиционного и онлайн-рынка.
• 2. Классификация – цель заключается в группировке данных по различным категориям, что особенно полезно в маркетинге, где можно ранжировать типы клиентов с точки зрения генерации лидов продаж.
• 3. Группировка – система группирует более сложные коллекции, с которыми человек не смог бы справиться, например, для сжатия данных или обеспечения конфиденциальности.
• 4. Обнаружение аномалий – позволяет обнаружить элемент, который не соответствует заданному набору, что особенно важно для выявления финансового мошенничества, а в медицине – для поддержки диагностики пациентов, выявления заболеваний или подбора лекарств.
• 5. Анализ рыночной корзины – в случае с интернет-магазинами позволяет осуществлять перекрестные и дополнительные продажи товаров.
• 6. Временные ряды – используются устройствами, которые измеряют выбранные значения в определенное время, например, для измерения насыщенности, интенсивности звука или для прогнозирования поломки.

В контексте SEO машинное обучение, как мы упоминалось выше, используется при создании алгоритмов.

Читать еще  22 Бесплатных Курсов Swift с нуля

Благодаря им поисковая система получает данные, на основе которых строит поисковое ранжирование в SERP. Речь идет, в частности, об алгоритмах:

• • PageRank (оценивает качество сайта),
• • Panda (фокусируется на ключевых словах и качестве контента),
• • Penguin (оценивает ссылочный профиль, борется с черными методами SEO),
• • Hummingbird (помогает адаптировать результаты к потребностям пользователей),
• • Dove (фокусируется на результатах локального поиска).

Обучение машинному обучению с нуля

На правах профессии «🔥Machine Learning и Deep Learning»

Изучите основные алгоритмы машинного обучения, которые начнёте применять на практике под присмотром наставника-эксперта. Есть возможность трудоустроиться после прохождения обучения.

Курс включает в себя +10 модулей, более 500 упражнений на закрепление материала, обучение 10 алгоритмов машинного обучения, 2 хакатона на kaggle, чат с сообществом и поддержку менторов.

Начинка обучения:

• Введение в машинное обучение
• Методы предобработки данных
• Регрессия
• Кластеризация
• Tree-based алгоритмы: введение в деревья
• Tree-based алгоритмы: ансамбли
• Оценка качества алгоритмов
• Временные ряды в машинном обучении
• Рекомендательные системы
• Финальный хакатон
• Введение в искусственные нейронные сети
• Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
• Сверточные нейронные сети
• Оптимизация нейронной сети
• Transfer learning & Fine-tuning
• Сегментация изображений
• Детектирование объектов
• Введение в NLP и Word Embeddings
• Рекуррентные нейронные сети
• Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)
• What’s next?

Отзыв о программе курса

Отзывы студентов о программе «Практический Machine Learning» SkillFactory

Предусмотрена выдача сертификата

Что по итогу получаем:

• Сертификат о прохождении курса
• Помощь с трудоустройством и стажировкой
• Самостоятельное реализованные проекты в ваше резюме/портфолио
• Тусовка специалистов и полезные знакомства
• Курс основан на практике
• Для обучения machine learning + deep learning вам понадобится знание Python.
• Обучение на курсе — отработка практических навыков программирования глубоких нейронных сетей.
• Курс даст понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.

«Глубокое обучение»

Сертификат: выдаётся

• Срок обучения: 150 дней.
• Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
• Связь с преподавателем: нет.
• Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка курса

1. Нейронные сети и глубокое обучение.
2. Совершенствование глубоких нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация.
3. Структурирование проектов машинного обучения.
4. Свёрточные нейронные сети.
5. Модели последовательностей.

Навыки после учёбы

• Создавать и обучать нейронные сети
• Строить нейронные сети в TensorFlow
• Создавать свёрточные нейронные сети и применять их
• Создавать рекуррентные нейронные сети и обучать их

Преимущества обучения

• Необходимы базовые навыки программирования на Python и знание основ линейной алгебры и машинного обучения
• Несмотря на то, что видеоуроки на английском языке, все они сопровождаются русскими субтитрами, что делает их лёгкими к восприятию

«Нейронные сети»

2. «Нейронные сети»

С сертификатом

• Срок обучения: 150 дней.
• Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
• Связь с преподавателем: есть.
• Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка обучающего процесса

1. Основы линейной алгебры.
2. Перцептрон и градиентный спуск.
3. Алгоритм обратного распространения ошибки.
4. Мониторинг состояния сети.
5. Сюрприз и заключение.

Навыки после курса

• Основы линейной алгебры: векторы и матрицы
• Что такое перцептрон и градиентный спуск
• Алгоритмы, лежащие в основе обучения нейронных сетей

Читать еще  Где обучиться Django: ТОП Бесплатных Онлайн-Курсов с Нуля

Авторы курса

Арсений Москвичёв

• Выпускник (магистр) биологического и психологического (бакалавр) факультета СПбГУ
• Инженер-исследователь в Калифорнийском университете

Анастасия Миллер

• Окончила математико-механический факультет СПбГУ
• Работает в JetBrains

«Создание моделей машинного обучения»

Без выдачи сертификата

• Срок обучения: 6 часов.
• Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
• Связь с преподавателем: нет.
• Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка курса

1. Изучение и анализ данных с помощью Python.
2. Обучение и оценка моделей регрессии.
3. Обучение и оценка моделей классификации.
4. Обучение и оценка моделей кластеризации.
5. Обучение и оценка моделей глубокого обучения.

Навыки после курса

• Использовать библиотеки NumPy, Pandas и Matplotlib
• Что такое модели регрессии и когда их надо использовать
• Когда следует использовать классификацию
• Что такое кластеризация и когда её нужно применять
• Основные принципы глубокого обучения
• Использовать платформу Scikit-learn и работать с Tensorflow

Эксперт курса

Microsoft –  microsoft.com

• Одна из крупнейших компаний по производству ПО и различного рода вычислительной техники
• Разработчик ОС Windows
• Продукция продаётся более чем в 80 странах мира
• В 2018 году заняла второе место в списке 500 лучших работодателей мира по мнению журнала Forbes

«Академия искусственного интеллекта»

https://www.youtube.com/playlist?list=PLxF_rYtB5vBC6MIx4Y3VX_O67jX0iG6U-

Без сертификата

• Срок обучения: 10 уроков.
• Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
• Связь с преподавателем: нет.
• Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка обучающего материала

1. Искусственный интеллект сегодня.
2. Истоки ИИ 1950–1990.
3. Недавние вехи ИИ.
4. Новейшие разработки ИИ.
5. Резюме.
6. Введение в машинное обучение.
7. Обучение с учителем.
8. Модели машинного обучения.
9. Пример задачи машинного обучения.
10. Итоги.

Навыки курса

• Историю возникновения ИИ
• Основы машинного обучения

Автор обучения

ПАО «Сбербанк»

• Сайт: sberbank.ru
• VK: vk.com/sber
• Instagram: instagram.com/sberbank
• YouTube: youtube.com/user/Sberbank

• Крупнейший банк России, Центральной и Восточной Европы
• Один из ведущих международных финансовых институтов
• В 2019 году занял четвёртое место в списке самых надёжных банков России по версии Forbes

Заключение

ML: Что такое машинное обучение и как это работает?

Сегодня без машинного обучения технологический прогресс, безусловно, не состоялся бы. Искусственный интеллект в настоящее время является одним из самых важных трендов, который оказывает значительное влияние на оптимизацию и стратегию SEO, но не только – он влияет на все сферы жизни человека, не только в цифровом мире.

Машинное обучение – что это такое? Надеемся, что теперь вы знаете ответ на этот вопрос и умеете использовать достижения технологий для своих нужд.

При просмотре контента на проекте ЕВГЕНЕВ РУ, на страницах сайта возможны интегрированы реферальные ссылки. Что это для вас значит и как быть, читайте в нашем материале.

https://evgenev.ru/disclamer/ – EVGENEV RU