Машинное обучение: основные понятия и алгоритмы в Data Science

Машинное обучение (machine learning) — это одно из наиболее популярных направлений в сфере Data Science, позволяющее компьютерам учиться делать прогнозы, находить закономерности и выполнять задания без прямого программирования. Эта технология используется во многих отраслях, в частности, в медицине, финансовой сфере, маркетинге и т.д. Чтобы стать специалистом, достаточно пройти курсы.

Если вы новичок в сфере Data Science, то понять концепции и детали различных алгоритмов машинного обучения может быть сложно. Следует сначала записаться на курс Data Science, чтобы освоить основы программирования. На курсе вы получите базовое понимание математического анализа и интегралов, линейной алгебры и статистики. Не игнорируйте эти дисциплины, ведь без них вам будет трудно понять механику, лежащую в основе разных алгоритмов. На курсе Data Science также изучается Python, без которого невозможно воплотить идеи в реальные проекты.

Эту статью мы подготовили, чтобы помочь вам понять ключевые понятия машинного обучения и ознакомить с алгоритмами, которые используются для решения различных задач. Ее можно рассматривать как гид по изучению Machine Learning и Data Science. Мы объясним, на какие темы следует обратить внимание при самостоятельном изучении науки о данных или на курсе. Так что начнем!

Алгоритмы

Если у вас есть базовые знания и навыки программирования или вы прошли курс Data Science, значит, вы готовы изучать другие интересные темы. Следующий шаг — ознакомиться с разными алгоритмами машинного обучения, узнать, как они работают и когда их использовать. Это основа для многих аспектов Data Science, в частности, для классификации, кластеризации, предсказания, рекомендаций и прочего.

На курсе Data Science мы говорим о том, как алгоритмы помогают анализировать и понимать большие объемы данных быстро и эффективно. После окончания курса вы будете знать, как использование алгоритмов может уменьшить затраты, улучшить процесс принятия решений, повысить точность предсказаний и сделать бизнес более прибыльным. Ниже приведен неполный список алгоритмов.

1. Деревья решений — последовательность решений для классификации / регрессии.
2. Метод опорных векторов — поиск наилучшей гиперплоскости.
3. Нейронные сети — алгоритм имитации работы мозга.
4. Кластеризация — группировка объектов по признакам.
5. Ассоциативное обучение — поиск взаимосвязей между признаками.
6. Логистическая регрессия — модель для предсказания класса.
7. Случайный лес — комбинация нескольких деревьев решений.
8. Наивный байесовский классификатор — статистический классификатор на основе теоремы Байеса.

Понятие

Помимо алгоритмов, есть несколько фундаментальных понятий машинного обучения, которые тоже нужно знать специалисту сферы Data Science. Если после окончания курсов вы планируете найти работу в ИТ, то на интервью вам встретятся вопросы, основанные на этих понятиях.

1. Регуляризация — метод, который добавляет к функции потерь определенные элементы во избежание переобучения модели.
2. Дилемма смещения-дисперсии — проблема, когда модель слишком проста или сложна, что приводит к переобучению.
3. Матрица путаницы и соответствующие метрики — инструмент, используемый для оценки точности классификационных моделей.
4. Площадь под ROC-кривой — метрика, используемая для оценки качества классификатора.
5. Бутстреп-выборка — метод, который заключается в том, чтобы взять выборку из данных многократно с повторением, чтобы оценить распределение данных.
6. Ансамблевое обучение, бэггинг и бустинг — методы улучшения результатов прогнозирования, основанные на сочетании нескольких моделей.
7. Нормализация и стандартизация — методы обработки данных, позволяющие привести данные к определенной шкале и диапазону для улучшения обучения модели.

Начните с начала: курс Data Science

Если вы только что познакомились с машинным обучением и чувствуете, что алгоритмы и понятия кажутся вам слишком сложными и запутанными, не следует опускать руки. Начните сначала и возьмитесь за основы этой науки. Курс Data Science создан именно для новичков — старшеклассников и взрослых, только начинающих свой путь в Data Science. Информация курса структурирована и подается дозировано во избежание перегрузки. Менторы курса всегда готовы помочь и ответить на ваши вопросы. После окончания обучения вы получите сертификат, который подтвердит, что ваши знания и навыки отвечают базовым требованиям к специалистам в области Data Science.

Овладеть Data Science и машинным обучением можно и нужно, если вас интересуют новые технологии и развитие будущего. Зарегистрируйтесь на курс и откройте для себя новый мир возможностей!