Що таке machine learning? Як працює машинне навчання та де воно використовується

Машинне навчання — одна із найвпливовіших технологій, яка ляже в основу змін у кожній галузі. Отже, як би не змінився глобальний ринок праці, одне можна сказати точно: спеціалісти з machine learning точно будуть користуватися попитом.

У цьому тексті розберемося, як працює машинне навчання, якими є перспективи цього напрямку і що треба знати, щоб стати спеціалістом з машинного навчання.

Що таке машинне навчання і як воно працює?

Коли ви чуєте, що компанія використовує штучний інтелект, найімовірніше, вона використовує машинне навчання. Ці терміни часто використовуються взаємозамінно.

Однак машинне навчання є складовою частиною, підгрупою штучного інтелекту, яке пояснює машинам (комп’ютерам), як вивчати закономірності та робити прогнози на основі зібраних даних без явного програмування цих процесів.

Машинне навчання — це складний і ітеративний процес, який включає вибір відповідного алгоритму, підготовку даних та навчання і тестування моделі для досягнення точних прогнозів.

Збір даних
Перший крок у машинному навчанні — збір відповідних даних, які будуть використовуватися для навчання алгоритму машинного навчання. Це можна зробити за допомогою скрапінгу веб-сайтів, збору даних з датчиків пристроїв Інтернету речей або ручного введення даних в базу даних.

Підготовка даних
Після збору дані потрібно очистити та підготувати для аналізу. Цей процес включає видалення будь-яких відсутніх або непотрібних даних, перетворення даних до формату, який може використовувати алгоритм, та розбиття даних на набори (сети) для навчання та тестування.

Навчання моделі
На цьому етапі алгоритм машинного навчання тренується на підготовлених даних. Цей процес включає вибір відповідного алгоритму та подачу йому навчальних даних, що дозволяє алгоритму вивчити закономірності в даних та налаштувати свої параметри для мінімізації помилок.

Тестування моделі
Після того, як модель навчена, її потрібно випробувати на тестових даних для оцінки її продуктивності. Процес включає прогнозування результатів на тестових даних та порівняння їх з фактичними результатами.

Впровадження моделі
Після успішного тестування модель можна впровадити для прогнозування нових даних. Це можна зробити шляхом інтеграції моделі в існуючу програму або створення нової програми (застосунку), яка використовує цю модель.

Контрольоване та неконтрольоване навчання

Контрольоване та неконтрольоване навчання — найпоширеніші типи машинного навчання.

Контрольоване навчання
У цьому типі машинного навчання алгоритм навчається на відомих даних. Дані містять як вхідні змінні (ознаки), так і вихідні змінні (мітки або цільові змінні). Мета полягає в тому, щоб навчитися відображенню (мапуванню) між вхідними та вихідними змінними. Алгоритм навчається на відомих даних, а потім використовується для прогнозування вихідних змінних для нових, невідомих даних.

Неконтрольоване навчання
У неконтрольованому навчанні алгоритм навчається на невідомих даних. Тут метою є знаходження закономірностей та структур в даних без будь-яких попередніх знань про вихідні змінні. Алгоритм навчається на даних і потім використовується для ідентифікації закономірностей або групування даних.

Яка мова програмування є найкращою для машинного навчання?

Якщо ви хочете мати успішну кар'єру в машинному навчанні, почніть з вивчення основ:

• статистики
• лінійної алгебри
• обчислень
• і, звісно, вивчення програмування

Яку мову програмування варто вивчити?

Не існує єдиної “ексклюзивної” мови програмування для машинного навчання, оскільки вибір мови програмування залежить від конкретного застосування. Вибір мови програмування для машинного навчання залежить від вимог до проєкту, в тому числі розмір та складність даних, наявні ресурси обчислювальної техніки, вподобання та експертиза розробників, які задіяні в розробці проєкту.

Але ви повинні почати з чогось, тому спершу краще обирати серед найпопулярніших мов програмування, які використовуються для машинного навчання. Такими мовами є Java та Python.

Python є дуже популярною мовою для машинного навчання завдяки своїй простоті, зрозумілості та розлогим бібліотекам наукових обчислень і роботі з даними.

Java є широко використовуваною мовою програмування, відомою своєю надійністю та масштабованістю, що робить її надійним вибором для створення програм машинного навчання для середнього і великого бізнесу.

Якщо ви початківець без навичок програмування, Java є найкращою мовою для старту. Вона дуже зручна для початківців та відносно легка для вивчення.

Де вивчати програмування

Існує безліч ресурсів як онлайн, так і офлайн, де ви можете вивчати програмування. Починаючи з великої кількості відеоуроків і закінчуючи повноцінними курсами в університетах. Однак, онлайн-курси, відеоуроки на YouTube, книги та форуми є найбільш доступними та популярними ресурсами для навчання.

Онлайн-курси
Навчання за допомогою інтенсивної практики вважається найефективнішим способом освоєння мови програмування. Якщо ви хочете вивчити Java онлайн, спробуйте JavaRush. Це унікальна онлайн-платформа, яка спрямована на опанування програмування з нуля, а також вдосконалення навичок кодингу, якщо у вас вже є певна база програмістських знань.

JavaRush пропонує інтерактивний досвід навчання, який включає геймифіковані заняття, завдання по роботі з кодом з перших занять, у різному форматі, а також написання ігор та інших цікавих проєктів. Цей інтерактивний підхід допоможе вам зберегти мотивацію під час навчання.

Відеоуроки на YouTube
Багато досвідчених програмістів діляться своїми знаннями на YouTube через відеоуроки. Це може бути чудовий спосіб безкоштовно навчитися програмувати. Але найкраще використовувати такі ресурси як суміжний матеріал для навчання — на додаток до практики.

Книги
Книги з програмування є хорошим джерелом знань для основ обраної вами мови програмування. Проте не покладайтесь на книги як основне джерело інформації. Технології швидко розвиваються і змінюються швидше, ніж виходять нові книжки.

Онлайн-форуми
Долучитися до онлайн-форумів та спільнот, присвячених програмуванню — чудова ідея. Ви матимете змогу ставити питання, які виникатимуть під час навчання, та наслідувати досвід досвідчених програмістів. Це також гарантований спосіб бути в курсі нових тенденцій та оновлень.

Але пам'ятайте, що найкращий спосіб навчитися програмувати — це практика. Тож не обмежуйтеся лише читанням про програмування: починайте писати код і експериментувати з різними проектами.

Висновок
Машинне навчання є дуже популярним у багатьох галузях, таких як фінанси, охорона здоров'я, електронна комерція, тощо. Його техніки та алгоритми весь час розвиваються, а сам напрямок, безперечно, має захопливі перспективи. Спеціалісти з machine learning можуть розраховувати на високі зарплати, постійні інновації, гнучкість та можливості займатися тим, що матиме потужний вплив на життя людей.

Звичайно, отримати кар'єру у машинному навчанні не буде легко, але ваш шлях обов'язково буде цікавим.