Введение в машинное обучение: как начать и что нужно знать

Сегодня объемы информации и данных быстро растут. Они содержат потенциал для извлечения ценной информации и принятия осмысленных решений. Однако, для использования этих данных необходимы инструменты, способные извлекать скрытые закономерности и прогнозировать будущие события. Здесь на сцену выходит машинное обучение (ML). Суть его заключается в создании алгоритмов и моделей, которые способны автоматически извлекать знания из данных и решать задачи или предсказывать результаты на их основе. В статье мы разберем основы машинного обучения.

Введение в машинное обучение

Машинное обучение – это область искусственного интеллекта (AI), занимающаяся разработкой алгоритмов и моделей, которые способны обучаться, используя данные, составлять прогнозы, а также принимать решения без программирования.

Принципы машинного обучения

Машинное обучение основано на ряде принципов, которые обеспечивают его функционирование:

• Данные. В основе ML лежит использование данных. Обучающие данные предоставляют модели информацию о входных признаках и соответствующих правильных ответах. Чем более разнообразными, качественными и представительными являются данные, тем лучше модель сможет обучиться, распознавать образцы и осуществлять правильные прогнозы на новых данных.
• Модель. Представляет собой алгоритм или математическую функцию, которая преобразует входные данные в выходные. Модель выбирается в зависимости от задачи и типа данных. Она может быть линейной, деревом решений, нейронной сетью и т. д. Одна из ключевых целей машинного обучения – создание моделей, которые способны выдавать точные предсказания для новых данных, которые ранее не применялись в процессе обучения.
• Обучение. Процесс обучения состоит в подгонке модели к обучающим данным. Модель анализирует данные, выявляет закономерности и корректирует свои внутренние параметры так, чтобы минимизировать ошибку между предсказаниями модели и правильными ответами. Обучение может происходить с учителем (с правильными ответами), без учителя (без правильных ответов) или с подкреплением (с вознаграждениями или наказаниями). Вместо явного программирования модели получают знания из данных и корректируют свои параметры для достижения производительности.
• Автоматизация. ML стремится к автоматизации процессов и принятия решений, основанных на данных, без необходимости явного вмешательства человека. Алгоритмы ML способны выполнять сложные задачи с большой скоростью и точностью.
• Оценка и тестирование. После обучения модели необходимо оценить ее производительность на новых данных. Для этого используется тестовый набор данных, который модель не видела во время обучения. Оценка производится с помощью метрик, которые измеряют точность, полноту, F1-меру и другие характеристики модели. Это позволяет оценить, как модель справляется с задачей и определить необходимость дальнейшей доработки.
• Обобщение. Модель в ML должна быть способна делать точные прогнозы или принимать решения на новых, ранее неизвестных данных. Это свойство называется обобщением. Хорошая модель способна обобщать знания, выявлять общие закономерности и применять их к новым ситуациям.
• Регуляризация и управление сложностью. Когда модель становится сложной, существует риск переобучения, когда модель хорошо адаптируется к обучающим данным, но плохо обобщает на новые данные. Для контроля сложности моделей используются методы регуляризации, такие как L1 и L2 регуляризация.

Различия между ML, AI и DL

Машинное обучение, искусственный интеллект и глубокое обучение тесно связаны, но имеют разные характеристики:

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) охватывает более широкий спектр технологий и методов, направленных на создание интеллектуальных систем, способных выполнять задачи, требующие интеллектуальных способностей, которые обычно связываются с человеком. Машинное обучение является одной из техник, используемых в искусственном интеллекте.

Машинное обучение (Machine Learning) – это область, включающая алгоритмы и методы, позволяющие компьютерным системам учиться из данных и делать прогнозы или принимать решения. Машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта.

Глубокое обучение (Deep Learning) является подразделом ML, который использует искусственные нейронные сети с большим числом слоев для извлечения высокоуровневых признаков из данных. Оно обычно применяется к задачам, таким как распознавание образов, обработка естественного языка и автоматическое принятие решений.

Примеры использования машинного обучения

Машинное обучение имеет применяется как в повседневной жизни, так и в различных отраслях. Разберем несколько примеров.

Например, в повседневной жизни всем известны голосовые помощники Siri, Google Assistant и Алиса, которые используют машинное обучение для распознавания и понимания голосовых команд. Также во многих смартфонах сегодня есть функция автоматического распознавания лиц на фотографиях, которая позволяет организовать и классифицировать снимки по людям и создавать веселые видео на основе этих данных. Также одним из примеров машинного обучения являются рекомендательные системы в онлайн-платформах, такие как YouTube, КиноПоиск, Netflix, Яндекс Музыка, Spotify) которые предлагают персонализированные рекомендации по фильмам, музыке, книгам и пр.

Все чаще ML встречается в сфере здравоохранения, например в диагностике заболеваний на основе медицинских изображений или даже данных о голосе, включая COVID, поражения мозга, рак и другие патологии. Также используется для мониторинга и прогнозирования состояния пациентов в реальном времени с использованием носимых устройств и сенсоров. Машинное обучение вносит большой вклад в разработку новых лекарственных препаратов и поиск потенциальных лекарственных соединений.

Сфера, где мы сталкивается с машинным обучением почти каждый день – это финансы. Анализ финансовых данных для прогнозирования рыночных трендов и принятия решений о вложениях, определение мошеннических транзакций на основе аномалий в поведении клиентов и исторических данных, а также кредитный скоринг и оценка платежеспособности клиентов на основе их финансовой истории и других факторов.

Машинное обучение является ключевым компонентом в разработке автономных транспортных средств, позволяя им анализировать окружающую среду и принимать решения на основе данных с датчиков.

Машинное обучение также применяется в промышленности для оптимизации производственных процессов, предсказания отказов оборудования и улучшения качества продукции.

Типы машинного обучения

Каким бывает машинное обучение? Большинство задач можно разделить на два вида машинного обучения: обучение с учителем (supervised learning) и обучение без учителя (unsupervised learning). В этих методах “учителем” может выступать программист, который задает правила и контролирует работу алгоритма, но это не является обязательным. В контексте машинного обучения “учителем” может быть любое вмешательство человека в процесс обработки информации. В обоих случаях алгоритму предоставляются исходные данные, которые он должен проанализировать и найти в них закономерности. Главное отличие между обучением с учителем и обучением без учителя заключается в наличии или отсутствии предоставленных гипотез, которые требуется проверить или подтвердить. Также есть третий тип – обучение с подкреплением, где модель обучается принимать решения и выполнять действия в определенной среде, с целью максимизировать некоторую награду или накопленную полезность. Давайте рассмотрим подробнее эти типы.

Обучение с учителем

Обучение с учителем – это тип ML, при котором модель обучается на основе маркированных данных, где каждый пример данных имеет соответствующую целевую переменную или метку. Модель стремится найти зависимости и общие закономерности между входными данными и соответствующими выходными метками. Примеры алгоритмов обучения с учителем включают линейную регрессию, метод опорных векторов, случайные леса и нейронные сети.

Примеры задач:

• Классификация – определение принадлежности объекта к конкретному классу. Например, классификация электронных писем на спам.
• Регрессия – прогнозирование непрерывной целевой переменной. Например, предсказание цены недвижимости на основе ее характеристик.

Обучение без учителя

Обучение без учителя – это тип ML, при котором модель обучается на немаркированных данных без явной целевой переменной. Вместо этого, модель ищет скрытые структуры, паттерны и группы в данных. Алгоритмы обучения без учителя используются для кластеризации данных, снижения размерности, ассоциативного анализа и генерации новых признаков.

Примеры задач:

• Кластеризация – группировка схожих объектов внутри данных. Например, сегментация покупателей на основе их покупательского поведения.
• Снижение размерности – уменьшение размерности данных, сохраняя важные признаки и устраняя шум. Например, сжатие изображений без значительной потери информации.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением – это тип ML, в котором модель обучается взаимодействуя со средой и получая обратную связь в виде награды или штрафа. Модель самостоятельно принимает решения и настраивает свое поведение на основе полученной награды. Его активно используют в робототехнике, играх и управлении автономными системами.

Примеры задач:

• Управление роботом – обучение робота совершать определенные действия в окружающей среде для достижения поставленных целей.
• Игры – обучение агента играть в игры, например, шахматы или видеоигры, чтобы достичь наивысшего возможного счета.

Необходимые навыки и образование для машинного обучения

Машинное обучение требует глубокого понимания алгоритмов и методов, а также умение применять их на практике. Понимание программирования является неотъемлемой частью работы с машинным обучением, особенно в языках программирования, таких как Python или R, которые широко используются в этой области. Знание статистики и математического анализа помогает в анализе данных, выборе подходящих моделей и оценке их эффективности. Ключевые навыки, необходимые для работы специалистом по Машинному обучению.

1. Программирование
Один из самых важных навыков для работы с машинным обучением — это программирование. Программирование позволяет реализовывать и применять алгоритмы машинного обучения. Два наиболее популярных языка программирования в области машинного обучения – это Python и R. Python обладает широким набором библиотек и инструментов, таких как NumPy, Pandas и TensorFlow, которые упрощают разработку и экспериментирование с моделями машинного обучения. R является мощным инструментом для статистического анализа и визуализации данных. Знание и опыт работы с Python и R являются важными навыками для работы с машинным обучением.

2. Статистика
Статистика помогает в анализе данных, оценке моделей и принятии статистически обоснованных выводов. Знание основных понятий статистики, таких как распределения вероятностей, статистические тесты и регрессионный анализ, позволяет более глубоко понимать данные и их связи.

3. Алгебра и математический анализ
Линейная алгебра, матрицы, векторы и операции с ними используются во многих алгоритмах и моделях машинного обучения. Знание алгебры позволяет понимать и работать с основными понятиями, такими как скалярное произведение, собственные значения и векторы. Математический анализ включает в себя дифференциальное и интегральное исчисление, которые могут быть полезны при оптимизации моделей и обучении на основе градиентного спуска.

4. Теория вероятностей
Теория вероятностей – это фундаментальный инструмент в машинном обучении. Знание основных понятий и методов теории вероятностей помогает строить вероятностные модели, оценивать вероятности событий и работать с вероятностными распределениями. Оно необходимо для понимания стохастических процессов и байесовского подхода в машинном обучении.

5. Обработка естественного языка и компьютерное зрение
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) – это область машинного обучения, которая связана с анализом и обработкой текстовой информации, таких как новости, отзывы, социальные медиа и т.д. Для работы с NLP необходимо знание алгоритмов и методов для токенизации, лемматизации, классификации, анализа тональности и машинного перевода. Эти навыки позволяют анализировать и понимать естественный язык.

6. Компьютерное зрение
Компьютерное зрение – это область, которая связана с анализом и интерпретацией визуальных данных, таких как изображения и видео. Для работы с компьютерным зрением необходимы навыки обработки изображений, распознавания образов, сегментации и классификации изображений. Знание алгоритмов и методов компьютерного зрения, таких как сверточные нейронные сети и методы обработки изображений, позволяет решать разнообразные таски, связанные с визуальными данными.

Также отметим, что для изучения ML обязательно понадобится знание английского языка. Многие курсы и материалы есть только на английском, это очень поможет в обучении ML.

Поле машинного обучения быстро развивается, и новые методы и алгоритмы появляются на протяжении времени. Непрерывное образование помогает следить за последними тенденциями, новыми алгоритмами и инструментами, а также осваивать передовые методы. Самообразование, в свою очередь, дает возможность исследовать и экспериментировать самостоятельно, расширять понимание и глубину знаний в области машинного обучения. Только через непрерывное образование и самообразование специалисты смогут адаптироваться к изменяющейся среде, применять передовые методы и технологии, и достигать новых высот в своей карьере.

Машинное обучение: с чего начать

Начать путь в машинном обучении может быть вызовом, но с правильным подходом и доступными ресурсами вы сможете преодолеть сложности и достичь успеха. Учите основы программирования и статистики, исследуйте ресурсы для самостоятельного обучения и не бойтесь применять полученные знания на практике через выполнение проектов. Это поможет вам развиваться и войти в мир машинного обучения.

Разберем основные курсы, книги и сайты, которые помогут развиваться в машинном обучении.

Книги для машинного обучения

• Учебник по машинному обучению от Академии Яндекс (online)
• Математика для Машинного обучения. Mathematics for Machine Learning by Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong
• Изучаем Python, Марк Лутц
• Изучение Python. Python for Data Analysis. A Complete Guide for Beginners, Including Python Statistics и Big Data Analysis ИЛИ Python for Data Analysis by Wes McKinney
• Применение машинного обучения. Seven Steps to Success Machine Learning in Practice by Daoud Clarke.
• Распознавание образов и машинное обучение, Кристофер Бишоп
• Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка, Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони Охеда

Подборка 100 бесплатных книг по Аналитике данных.

Курсы для машинного обучения

1. Машинное обучение с помощью Python

• Python: основы и применение от stepik.org;
• Курс «Аналитик данных» от stepik.org (есть демо-версия);
• Анализ Данных на Python и Pandas.

2. Машинное обучение

• YouTube курс «Машинное обучение» от Евгения Соколова из Высшей Школы Экономики с материалами на GitHub;
• Правила машинного обучения. Лучшие практики от Google;
• Машинное обучение. Курс лекций от профессора РАН К.В.Воронцова;
• Контролируемое машинное обучение: регрессия и классификация от Coursera.org (английский язык);
• Основы машинного обучения от Coursera.org (английский язык).

3. Статистика

• Основы статистики от stepik.org

4. Теория вероятностей

• Теория вероятностей от stepik.org

Сайты для машинного обучения

• Kaggle – платформа, где вы найдете подходящие проекты по машинному обучению. На Kaggle вы сможете поработать с данными, решать задачи и получить опыт. Кроме того, на Kaggle проводят соревнования по ML с денежным призом $100,000.
• GitHub – это платформа для размещения кода, и просмотра и вдохновения проектами других участников сообщества. Это место позволит узнать что-то новое, найти полезное и вдохновиться для будущих проектов.

Постоянно обновляемая подборка ресурсов для машинного обучения на GitHub

Профессиональный рост и карьера в машинном обучении

Машинное обучение является одной из самых востребованных и быстроразвивающихся областей в сфере информационных технологий. С ростом количества данных и возможностей вычислительной мощности, ML становится неотъемлемой частью многих отраслей. Какая работа ждет специалиста по машинному обучению?

Специалист по данным (Data Scientist)
Специалисты по данным анализируют и интерпретируют данные, разрабатывают и применяют модели машинного обучения для получения ценной информации. Они работают над задачами предсказания, классификации, кластеризации и оптимизации на основе данных. Для успешной карьеры в качестве специалиста по данным необходимы глубокие знания в области статистики, алгоритмов машинного обучения и программирования.

Аналитик данных (Data Analyst)
Аналитики данных изучают информацию, проводят исследования и формируют отчеты и визуализации для обеспечения принятия решений на основе данных. Они используют статистические методы и инструменты для анализа данных и выявления трендов и паттернов. Развитие навыков в области SQL, статистики и визуализации данных является ключевым для успешной карьеры в качестве аналитика данных.

Инженер машинного обучения (Machine Learning Engineer)
Инженеры ML разрабатывают и составляют модели ML, создают инфраструктуру для обработки данных и внедрения моделей в реальное окружение. Они работают с большими объемами данных, оптимизируют модели и занимаются масштабированием систем. Для успешной карьеры в качестве инженера машинного обучения требуются навыки в программировании, алгоритмах и инфраструктуре данных.

Исследователь в области машинного обучения (Machine Learning Researcher)
Они занимаются разработкой новых алгоритмов и методов, проводят эксперименты и публикуют свои научные работы. Они вносят вклад в развитие машинного обучения и решение сложных проблем. Для успешной карьеры в качестве исследователя в области ML необходимо иметь глубокое понимание математических основ и алгоритмов ML, а также активно участвовать в научном сообществе.

Построение успешной карьеры в машинном обучении требует непрерывного обучения и развития. Вот несколько советов, которые помогут вам в этом процессе:

• Непрерывное обучение. Машинное обучение – это область, которая постоянно развивается. Будьте готовы к тому, что вам придется обновлять свои знания и учиться новым методам и инструментам. Постоянно расширяйте свои навыки и следите за последними тенденциями в машинном обучении.
• Участие в проектах. Участие в реальных проектах позволит вам применить свои знания на практике и развить практический опыт. Проекты помогут вам улучшить навыки программирования, анализа данных и командной работы.
• Сетевое взаимодействие. Вступите в контакт с другими профессионалами в области машинного обучения. Участвуйте в конференциях, митапах и форумах, чтобы обменяться знаниями, опытом и идеями. Сетевое взаимодействие поможет вам расширить свои возможности и получить новые перспективы.
• Построение портфолио. Создайте портфолио, включающее ваши проекты, исследования и достижения в области машинного обучения. Это поможет вам продемонстрировать свои навыки и достижения потенциальным работодателям или клиентам.
• Профессиональный рост и карьера в машинном обучении требуют упорства и постоянного стремления к самосовершенствованию. Не бойтесь брать на себя новые вызовы, продолжайте обучаться и развиваться, и вы сможете добиться успеха в этой захватывающей области.

В этой статье были рассмотрены основные виды и принципы машинного обучения, мы разобрали ключевые навыки, необходимые для работы в сфере ML и сделали подборку основных материалов, которые помогут начинающим специалистам погрузиться в сферу машинного обучения, а также дали несколько советов для старта карьеры.