Обучение на данных

Понимание искусственного интеллекта

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Функции и области ИИ

Области и функции ИИ

Функции и области ИИ

Области и функции ИИ

Что такое машинное обучение (ML)

Машинное обучение: извлекать закономерности из данных

Области машинного обучения

Что такое машинное обучение (ML)

Машинное обучение: извлекать закономерности из данных

Области машинного обучения

Что такое машинное обучение (ML)

Машинное обучение: извлекать закономерности из данных

Области машинного обучения

Что такое машинное обучение (ML)

Машинное обучение: извлекать закономерности из данных

Области машинного обучения

Что такое машинное обучение (ML)

Машинное обучение: извлекать закономерности из данных

Области машинного обучения

Обучение с учителем: классификация

Классификация: отнесение каждого наблюдения к определённой категории (классу)

Бинарная классификация: два класса, например положительный/отрицательный, мужской/женский и т. д.

Бинарная классификация

Обучение с учителем: классификация

Классификация: отнесение каждого наблюдения к определённой категории (классу)

Бинарная классификация: два класса, например положительный/отрицательный, мужской/женский и т. д.
Многоклассовая классификация: несколько взаимоисключающих классов, например несколько видов

Обучение с учителем: требует разметки данных (получения помеченных наблюдений с заранее известным классом) для обучения модели, способной делать выводы

Многоклассовая классификация

Обучение с учителем: регрессия и прогнозирование

Регрессия: присвоение каждому наблюдению числового результата или метки на основе входных данных

Регрессия для оценки стоимости дома

Прогнозирование временных рядов: предсказание будущих значений переменной на основе её прошлого поведения

Прогнозирование временных рядов для предсказания числа пассажиров автобуса

Обучение без учителя и обучение с подкреплением

Кластеризация: выделение подгрупп данных со схожими характеристиками (например, алгоритм k-means)

Кластеризация данных о пингвинах

Обнаружение аномалий: выявление аномальных наблюдений, например подозрительных транзакций по карте

Обнаружение аномалий

Поиск ассоциативных правил: обнаружение часто встречающихся совместных покупок в транзакционных данных

Обнаружение товаров, часто покупаемых вместе

Обучение с подкреплением: обучение через опыт (методом проб и ошибок) для решения сложных задач

Обучение с подкреплением для навигации в лабиринте

А что такое глубокое обучение?

Сложные модели на основе глубоких нейронных сетей: решают задачи, с которыми классическое ML справляется хуже
Обучаются на данных подобно человеческому мозгу

Требуют большого объёма данных: порой миллионов наблюдений

Задачи глубокого обучения

А что такое глубокое обучение?

Сложные модели на основе глубоких нейронных сетей: решают задачи, с которыми классическое ML справляется хуже

Требуют большого объёма данных: порой миллионов наблюдений

Задачи глубокого обучения

Давайте потренируемся!

Понимание искусственного интеллекта