digest_ml

Дайджест SkillFactory: 10 статей про Машинное Обучение, которые стоит прочитать

Сегодня сложно представить мир без технологий, ведь они прочно интегрировались в нашу жизнь. Каждый день мы пользуемся смартфонами, ноутбуками и другими устройствами, внутри которых таится, если не магия, то квинтэссенция научных трудов.  

Одним из таких чудес можно назвать Машинное обучение (Machine Learning), которое включает в себя Искусственный интеллект и многое другое. А чтобы лучше разобраться с Машинным обучением, предлагаем вам прочитать ТОП-10 статей по данной теме. 

Курс по Machine Learning
Идет набор в группу 3 800₽ в месяц

1. 6 шагов по созданию проектов машинного обучения 

В статье подробно разбирается, что же такое Машинное обучение, а также как построить собственный проект и где же используется данный раздел Искусственного интеллекта. Простыми словами объясняется последовательность действий, а также сфера использования. 

Так, последовательность можно разделить на три действия. Сначала вам нужно собрать данные, затем смоделировать их и затем уже сделать развертку. При этом на каждом этапе что-то может пойти не так, из-за чего вы вернётесь на шаг назад. Способ сбора данных может быть тоже разным, от таблицы до списка или же другого способа. 

Возьмём простой пример. Например, приготовление пирога. Выясняем, какие нам нужны ингредиенты, то есть собираем данные. Затем идёт моделирование или же алгоритм действий (замесить тесто, добавить начинку и так далее). Финалом станет готовый вкусный пирог. 

2. Интересные и увлекательные проекты искусственного интеллекта 

Искусственный интеллект задействуется не только в повседневных окружающих нас вещах или науке. Некоторые используют его для создания интересных проектов, развлекаясь с которыми можно пропасть на долгое время. Например, вы можете играть с ИИ в ассоциации или же рассматривать изображения котов, созданные нейронной сетью. Причём выглядят пушистые максимально реалистично, что поражает. 

Или же, если вы любите рисовать, но не умеете, то к вашим услугам сервис AutoDraw, где любые ваши каракули Искусственный интеллект превратит в более-менее ровную и приятную картинку. В общем и целом, ИИ это не только полезно, но еще и весело. 

3. Мифы в области исследований Машинного обучения

Машинное обучение — одна из тех сфер, в которой существует множество разнообразных мифов и заблуждений. Приведённая ниже статья отвечает на семь самых популярных мифов и обьясняет, что же с ними не так. 

Например, один из мифов касается TensorFlow. Многие думают, что это библиотека для работы с тензорами, хотя на деле данная библиотека существует для работы с матрицами. Разница между двумя этими понятиями весьма большая, ведь если тензорное исчисление использует индексные обозначения, то матричное прячет их. Это одно из самых главных и, тем временем, простых различий. 

Курс по нейронным сетям
Идет набор в группу 4 200₽ в месяц

4. Подборка книг по Machine Learning для новичков

Эта статья будет полезна тем, кто только начинает свой путь в огромном мире технологий и приступает к изучению Машинного обучения. Здесь вы найдёте самые популярные и необходимые книги, прочитав которые вы получите необходимую теоретическую базу и начнёте разбираться в данной сфере. 

Полезно и то, что книги представлены как на русском, так и на английском языке. Конечно, скорее это проблема, которая означает, что книга так и не вышла в России. Но, с другой стороны, вы сможете не только подтянуть иностранный язык, но и обучиться его техническим тонкостям, так как английский язык в IT просто жизненно необходим. 

5. Самые необходимые алгоритмы для Машинного обучения

Алгоритмы — неотъемлемая часть технической сферы, которая также не обошла стороной Машинное обучение. В статье приведены самые необходимые алгоритмы, которые помогут вам в работе. Например, метод главных компонент понадобится для того, чтобы уменьшить размерность данных, сохранив наибольшее количество информации. Данный алгоритм необходим при распознавании объектов, сжатии данных и других операциях. 

В статье также приведены алгоритмы для нейросетей. Каждый из алгоритмов вы можете изучить с помощью иллюстраций, а также полезных гайдов. 

6. Математика для Искусственного интеллекта 

Машинное обучение и Искусственный интеллект тесно связаны с математикой. Более того, если вы уже долгое время занимаетесь разработкой программ, то это вовсе не значит, что у вас есть прямой билет к Искусственному интеллекту. А вот если вы хорошо знакомы с теорией вероятности и другими математическими аспектами, то это совсем другое дело. 

В статье приведены базовые термины с формулами и примерами, что позволит вам без проблем разобраться с данной темой. Кроме того, в статье разбирается, что такое математическое ожидание, дисперсия и ковариация. 

7. Руководство по машинному обучению для новичков

Машинное обучение — сложная, но интересная тема. Если вы новичок, то приведённая ниже статья поможет вам разобраться в азах. В статье приведены темы, которые нужно изучить перед тем, как переходить к самому Машинному обучению, например, алгебра, основы Python, библиотеки Python и так далее. Кроме того, развёрнуто объясняется, что же такое это Машинное обучение. 

Если вы думаете, что Машинное обучение — это слишком сложно и не знаете, с какой стороны к нему подойти, то статья будет очень полезна для вас. Вы не только убедитесь, что данная сфера очень интересна, но и получите полноценную Дорожную карту, которая поможет вам в изучении этой глубокой, но такой интересной темы. 

8. Очумелые ручки: создаём простую нейронную сеть 

Искусственные нейронные сети тесно связаны с Машинным обучением, а также с нашим собственным мозгом, ведь они имитируют работу нейронной сети человека. Именно поэтому можно разобраться с работой искусственной нейронной сети, опираясь на биологию. Эта тема сложная, но поверьте, если вы постараетесь вникнуть, то все окажется довольно понятно. 

Итак, в приведённой ниже статье разбираются основные понятия, такие, как нейрон, нейронная сеть, графы и так далее. Кроме того, с помощью схем и рисунков наглядно показывается работа мозга и нейронной сети. Кроме того, вы найдёте примеры кода, с помощью которого вы сможете создать собственную нейронную сеть. 

9. Зачем нужно Машинное обучение? 

Скорее всего, на Земле все еще есть люди, для которых Искусственный интеллект ассоциируется с роботами, чья цель — уничтожить человечество. На самом деле, это вовсе не так, а все эти технологии используются нами повсеместно. И все же, зачем нужно Машинное обучение, которое идёт бок о бок с Искусственным интеллектом?

Первое, что приходит в голову, это технология распознавания лиц. Причём это могут сделать не только различные «умные» системы, но и самые простые смартфоны. Причём еще менее 20 лет назад данная технология была почти нереальной. Кроме того, Машинное обучение используется в медицине и, с помощью Искусственного интеллекта, можно успешно находить различные, в том числе и тяжелые, болезни, которые может не заметить даже самый профессиональный доктор. 

10. Какие ограничения существуют у Машинного обучения 

Мы уже поговорили с вами об основных алгоритмах Машинного обучения, а также об основах. Кроме того, мы даже выяснили, в каких же сферах используется Машинное обучение. Теперь пришло время поговорить о его ограничениях. Да, к сожалению или к счастью, Искусственный интеллект не совершенен и порой это приводит к весьма неожиданным ситуациям. 

Одной из главных проблем является этика. Например, возьмём машину, которой управляет искусственный интеллект. Кто будет виноват в том случае, если она собьёт человека на дороге? Ответ на данный вопрос найти крайне сложно, если вообще возможно. Однако, ИИ способен учиться, так что вполне возможно, что через несколько лет ответ на подобный вопрос будет весьма очевиден. 

Кроме того, Искусственному интеллекту может просто не хватить данных для работы. Например, при изучении рентгеновских снимков больных. Если не предоставить ИИ достаточно данных, то он просто зайдёт в тупик. 

Текст: Манятовская Анна

Поделиться:
Опубликовано в рубрике Machine LearningTagged ,

SkillFactory.Рассылка