Машинное обучение — область искусственного интеллекта, в которой подсистемы запрограммированы на получение исторических данных и формировании результатов, которые можно использовать для принятия решений.
Классическими задачами машинного обучения являются:
- Классификация.
- Кластеризация.
- Регрессия ( аппроксимация).
- Уменьшение размерности.
- Обучение отображению.
- Обучение метрики.
- Обучение ранжированию.
При решении задач заказчика мы можем использовать различные методологии, связанные со сбором и обучением. В процессе работы мы определяем особенности тех или иных наборов данных и сразу отдаем их на обучение, либо проводим предварительное трансформирование данные для получения нужного формата. Поэтому, иногда требуется время и эксперимент для определения того, какой метод лучше. Отсюда, мы предлагаем следующую схему работы:
- Начать работу с простым алгоритмом с небольшим множеством данных.
- Обрисовать обучающие характеристики, для того чтобы увидеть как это работает и, если необходимо, использовать больше данных.
- Выполнить анализ ошибок и определить паттерн, который позволит улучшить алгоритм.
При работе с машинным обучением мы используем языки R и Python, а также библиотеки и инструменты:
- Tenzor Flow.
- Scikit-Learn
- Pandas
- SVM
- IBM Watson
- и другие.