Популярные алгоритмы машинного обучения

Суть машинного обучения – предоставление множества данных алгоритму для самостоятельного вывода заключения на их основе. Например, предоставьте ему базу своих клиентов и он сам сделает вывод, на какие сегменты ее поделить. Основой для машинного обучения стала человеческая модель, то есть то, как мы осваиваем речь или чтение.

Машинное обучение в том или ином виде применяется:

• в коммерции электронного формата и бизнес-аналитике;
• общественных медиа;
• поиске информации и других сферах.

Основные виды алгоритмов прогнозирования

Для прогнозирования применяются такие виды машинного обучения как нейронные сети, линейная и полиномиальная регрессия и метод k-ближайших соседей.

Принцип действия:

• Нейронные сети – это несколько узлов (искусственных нейронов), каждый из которых получает данные от другого и, выполнив действие, передает выходные данные другому узлу. У одного из её видов – рекуррентной нейронной сети, каждый узел имеет свою собственную память. Такой алгоритм задействован в работе всем известной Siri. Если машинное обучение – имитация того, как учатся люди, то нейронные сети – попытка имитации работы человеческого мозга.
• Линейная регрессия – применялась для выявления взаимосвязи между статистическими переменными и далее адаптировалась для прогнозирования на основе ее уравнений.
• Полиномиальная регрессия пропускает данные через нелинейную функцию для получения прогноза.
• Метод k-ближайших соседей определяет класс объекта по тому, к какому относятся окружающие соседи.

С развитием искусственного интеллекта, подмножеством которого и есть машинное обучение, требуется все больше аналитиков, умеющих работать с большими объемами данных. Анализ данных – профессия будущего. В течение ближайших 10 лет прогнозируется рост количества аналитиков. Любой предприниматель или хедж-фонд понимает преимущества прогнозирования с помощью машинного обучения и стремится освоить и внедрить его в своей сфере. Обладая знаниями в математическом анализе и зная язык программирования Python, любой инженер или студент может пройти курсы машинного обучения и стать востребованным и высокооплачиваемым сотрудником. Например, в компании robotdreams.cc есть возможность пройти насыщенные практические курсы за три недели о прогнозировании в машинном обучении. В результате вы сможете выполнять прогноз тремя методами и выбирать из них подходящий для решения реальной задачи.