Comprendere l'apprendimento automatico | Cos'è l'apprendimento automatico??

Questo articolo è stato pubblicato nell'ambito del Blogathon sulla scienza dei dati.

Cos'è l'apprendimento automatico??

WPerché il machine learning è importante?

Dal momento che le 5V stanno dominando il mondo digitale di oggi (volume, varietà, Variazione e visibilità del valore), La maggior parte delle industrie sta sviluppando vari modelli per analizzare la propria presenza e le opportunità di mercato., Sulla base di questo risultato, stanno offrendo i migliori prodotti. Servizi ai tuoi clienti su larga scala.

Quali sono le principali applicazioni del machine learning?

Apprendimento automatico (ML) è ampiamente applicabile in molti settori e l'implementazione e il miglioramento dei loro processi. Attualmente, Il ML è stato utilizzato in molteplici campi e settori senza limiti. La figura seguente rappresenta l'area in cui il ML svolge un ruolo vitale..

Dov'è l'apprendimento automatico nello spazio AI??

Basta dare un'occhiata al Diagramma di Venn, potremmo capire dove si trova il ML nello spazio AI e come si relaziona con altri componenti dell'AI..

Come sappiamo i gerghi che volano intorno a noi, Vediamo rapidamente di cosa parla esattamente ogni componente.

In che modo la scienza dei dati e l'apprendimento automatico sono correlati?

Processo di Machine Learning, è il primo passo nel processo ML per prendere dati da più fonti e seguito da un processo di dati ottimizzati, questi dati sarebbero la fonte per gli algoritmi ML basati sulla dichiarazione del problema, come i modelli predittivi, classificazione e altri che sono disponibili nello spazio mondiale ML. Discutiamo ogni processo uno per uno qui.

Apprendimento automatico – Etapas: Possiamo dividere le fasi del processo ML in 5 Come indicato di seguito nel diagramma di flusso.

1. Set di dati
2. Negoziazione dei dati
3. Costruzione del modello
4. Evaluación del modelo
5. Distribuzione del modello

Individuazione dei problemi commerciali, Prima di passare alle fasi precedenti. Quindi, dobbiamo essere chiari sull'obiettivo dello scopo dell'attuazione del ML. Trova la soluzione al problema dato / individuato. Dobbiamo raccogliere i dati e tracciare correttamente i prossimi passi.

Set di dati

La raccolta di dati da diverse fonti può essere interna e / o esterno per soddisfare i requisiti / Problemi commerciali. I dati possono essere in qualsiasi formato. CSV, XML.JSON, eccetera., qui i Big Data svolgono un ruolo fondamentale nell'assicurarsi che i dati giusti siano nel formato e nella struttura previsti..

Formazione e test:

1. I dati di addestramento vengono utilizzati per assicurarsi che la macchina riconosca i modelli nei dati, La convalida incrociata dei dati viene utilizzata per garantire una migliore accuratezza e
   l'efficienza dell'algoritmo utilizzato per addestrare la macchina.
2. I dati di test vengono utilizzati per vedere quanto bene la macchina può prevedere nuove risposte in base all'addestramento..
3. La procedura di suddivisione dei test del treno viene utilizzata per stimare le prestazioni ML degli algoritmi quando vengono utilizzati per fare previsioni su
   utilizzato per eseguire il training del modello.

Addestramento

1. I dati di training sono il set di dati su cui viene eseguito il training del modello.
2. Addestrare i dati da cui il modello ha imparato dalle esperienze.
3. I set di allenamento vengono utilizzati per regolare e regolare i modelli.

Prova

1. I dati di test sono i dati utilizzati per verificare se il modello dispone di
   ha imparato abbastanza bene dalle esperienze acquisite nel set di dati Train.
2. Suite di test
   sono dati “Invisibile” per valutare i tuoi modelli.

Dettagli del treno: Addestra il nostro algoritmo di machine learning
Dati di test: Dopo il training del modello, I dati di test vengono utilizzati per testare l'efficienza e le prestazioni del modello.

Lo scopo dello stato casuale nella divisione di prova del treno: Stato casuale garantisce che il divisioni che si generano sono riproducibili. il Stato casuale che fornisci viene utilizzato come seme per il a caso Generatore di numeri. Ciò garantisce che il a caso I numeri vengono generati nello stesso ordine.

VALUTAZIONE DEL MODELLO: Ogni modello ha la sua mitologia di valutazione del modello, Alcune delle migliori recensioni sono qui.

1. Valutare Regressione Modello.
   1. Somma dell'errore al quadrato (SSE)
   2. Root errore quadratico medio (MSE)
   3. Root errore quadratico medio (RMSE)
   4. Errore assoluto medio (Amico)
   5. Coefficiente di determinazione (R2)
   6. R2 regolato
2. Valutare Classificazione Modello.
   1. Matrice di confusione.
   2. Puntuación de precisión.
   3. AUC e ROC.

Distribuzione di una ML-Modello significa semplicemente integrare il modello finito in un ambiente di produzione e ottenere risultati per prendere decisioni aziendali..

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