Артем Демиденко - Машинное обучение. Погружение в технологию

Артем Демиденко
Машинное обучение. Погружение в
технологию

Глава 1: Основы Машинного обучения
1.1 Введение в Машинное обучение
Машинное обучение (Machine Learning) – это область
искусственного интеллекта, которая изучает разработку алгоритмов и
моделей, позволяющих компьютерам извлекать полезные знания из
данных и принимать решения на основе этой информации. Одной из
основных идей Машинного обучения является использование данных
для построения модели, которая обобщает эти данные и может
применяться к новым, ранее не виденным данным.
Процесс обучения модели включает в себя несколько этапов.
Сначала необходимо иметь обучающую выборку, которая состоит из
пар «входные данные – выходные данные» или «характеристики –
целевая переменная». Входные данные представляют собой
информацию, на основе которой модель должна сделать предсказание,
а выходные данные или целевая переменная представляют собой
ожидаемый ответ или результат для данного входа.
Цель обучения модели заключается в подгонке ее параметров на
основе обучающей выборки таким образом, чтобы модель могла
корректно обрабатывать новые данные и делать предсказания для них.
Этот процесс достигается путем минимизации ошибки или разницы
между предсказанными значениями и фактическими значениями в
обучающей выборке.
Существует различные подходы и алгоритмы в Машинном
обучении, включая линейную регрессию, логистическую регрессию,
деревья решений, случайные леса, градиентный бустинг, нейронные
сети и многое другое. Каждый из этих алгоритмов имеет свои
особенности и применяется в зависимости от типа задачи и
характеристик данных.
Одним из ключевых аспектов Машинного обучения является
обобщение модели на новые данные. Обобщение означает
способность модели делать предсказания для данных, которые она
ранее не видела. Чем лучше модель обобщает данные, тем более
эффективной она является. Обобщение достигается путем обучения на
достаточно разнообразных и представительных данных, а также с

использованием
методов
регуляризации,
которые
помогают
контролировать сложность модели и избегать переобучения.
Машинное обучение имеет широкий спектр применений и
используется во многих областях, включая компьютерное зрение,
обработку естественного языка, рекомендательные системы, финансы,
медицину и другие. Прогресс и инновации в области Машинного
обучения продолжают улучшать нашу способность анализировать и
понимать данные, делать предсказания и принимать более
информированные решения.
1.2 История Машинного обучения
История Машинного обучения насчитывает несколько десятилетий
развития и прогресса. Одним из первых знаков возникновения
Машинного обучения является появление линейной регрессии и
метода наименьших квадратов в начале 19-го века. Это был первый
шаг к формализации процесса обучения моделей на основе данных.
В середине 20-го века появились первые искусственные нейронные
сети, которые были вдохновлены биологическими нейронными сетями
и работой мозга. Однако, развитие Машинного обучения замедлилось
из-за ограниченных вычислительных ресурсов и сложностей в
обучении глубоких нейронных сетей.
В конце 20-го и начале 21-го века произошел резкий прорыв в
Машинном обучении. С развитием вычислительной мощности и
появлением больших объемов данных появилась возможность обучать
сложные модели глубокого обучения. Алгоритмы глубокого обучения,
такие как сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные
сети, привели к значительным достижениям в областях компьютерного
зрения, обработки естественного языка, рекомендательных систем и
других областях.
Важным моментом в развитии Машинного обучения стало
появление статистического подхода к обучению. В середине 20-го века
появились методы статистического обучения, включая линейную и
логистическую регрессию, метод наименьших квадратов и метод
максимального правдоподобия. Эти методы основывались на
статистических принципах и позволяли делать предсказания на основе
данных.
Еще одним важным этапом в истории Машинного обучения было
развитие метода опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) в

1990-х годах. SVM стало мощным алгоритмом для решения задач
классификации и регрессии, основанным на идее нахождения
гиперплоскости, которая --">