В современном мире машинное обучение играет все большую и большую роль в повседневной жизни, бизнесе и научных исследованиях. Умение анализировать и использовать данные становится ключевым фактором успеха для организаций и профессионалов. Эта книга призвана стать вашим комплексным руководством по машинному обучению, особенно в отношении анализа табличных данных, которые являются наиболее распространенным типом данных в бизнесе.

Данная книга будет полезна как бизнесу, руководителям проектов по машинному обучению, так и лицам, интересующимся машинным обучением. Она предоставляет широкий обзор методов и подходов, используемых для анализа и прогнозирования на основе табличных данных, включая классические алгоритмы машинного обучения, ансамблирование, автоматическое машинное обучение (AutoML) и применение нейронных сетей.

Книга разделена на несколько глав, каждая из которых посвящена определенному аспекту машинного обучения. Вы узнаете о предобработке данных, отборе признаков, разработке и валидации моделей, а также о внедрении и мониторинге решений на основе машинного обучения в реальной среде. Кроме того, в книге рассматриваются важные вопросы этики и соответствия законодательным требованиям в контексте машинного обучения.

Благодаря практическим примерам и пошаговым инструкциям, вы сможете глубже погрузиться в каждый этап разработки проекта машинного обучения и получить полезные навыки для своей карьеры или бизнеса. Независимо от вашего опыта или роли, вы найдете ответы на свои вопросы, а также полезные советы и рекомендации по применению машинного обучения в различных областях.

Мы надеемся, что эта книга станет вашим надежным спутником на пути к успешному освоению и применению машинного обучения, и поможет вам создавать инновационные и эффективные решения для вашего бизнеса, проектов и личного развития.

Книга предназначена для людей с разным уровнем опыта в области машинного обучения: от новичков до опытных профессионалов. В каждой главе представлены материалы как для начинающих, так и для более продвинутых читателей, что позволяет каждому найти подходящий для себя уровень сложности и глубину изложения.

Табличные данные – это распространенный вид структурированных данных, представленных в виде таблицы, состоящей из строк и столбцов. Строки обычно соответствуют отдельным объектам или наблюдениям, а столбцы представляют различные переменные или характеристики объектов. Табличные данные могут содержать числовые значения, категориальные значения, текст, даты и другие типы информации.

Машинное обучение (МО) – это подраздел искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам учиться и принимать решения без явного программирования. МО использует алгоритмы и статистические модели для анализа и обработки данных с целью делать предсказания или принимать определенные решения.

Методы машинного обучения и нейронные сети являются частями области искусственного интеллекта, но они имеют свои особенности и различия.

Методы машинного обучения включают в себя широкий спектр алгоритмов, которые используются для обучения моделей на основе данных.

Выделяют три категории машинного обучения:

Обучение с учителем: модели обучаются на основе размеченных данных, где каждому объекту сопоставляется метка или значение. Примеры таких методов включают линейную регрессию, деревья решений и метод опорных векторов.

Обучение без учителя: модели обучаются на основе неразмеченных данных, и целью является выявление структуры или зависимостей в данных. Примеры таких методов включают кластеризацию и методы понижения размерности.

Обучение с подкреплением: модели обучаются на основе взаимодействия с окружающей средой, где они получают награды или штрафы за свои действия. Примеры таких методов включают Q-обучение и глубокое обучение с подкреплением.

Нейронные сети – являются подмножеством методов машинного обучения, которые имитируют структуру и функционирование биологических нейронных сетей. Они состоят из слоев нейронов, связанных синапсами, и обучаются путем оптимизации весов синапсов.

Синапсис в контексте искусственных нейронных сетей – это аналог биологического синапса, который служит связью между искусственными нейронами. В искусственных нейронных сетях синапсисы представлены в виде весов, которые обозначают силу связи между нейронами.

Когда сигнал передается от одного нейрона к другому через синапсис, он умножается на вес связи (величина синаптического веса). Веса могут быть положительными или отрицательными, что соответственно усиливает или ослабляет передаваемый сигнал. В процессе обучения нейронной сети веса синапсов оптимизируются для минимизации ошибки и улучшения производительности модели.

Синапсисы играют ключевую роль в передаче информации между нейронами и определении архитектуры и динамики нейронных сетей. Они позволяют нейронным сетям адаптироваться и обучаться на основе предоставленных данных, делая их мощным инструментом для решения сложных задач машинного обучения.

Нейронные сети могут быть использованы для решения задач обучения с учителем, обучения без учителя и обучения с подкреплением.

Основные отличия между методами машинного обучения и нейронными сетями:

Структура: Нейронные сети имеют иерархическую структуру слоев и нейронов, в то время как многие методы машинного обучения используют другие структуры, такие как деревья, графы или линейные модели.

Сложность: Нейронные сети обычно обладают большей сложностью и гибкостью, что позволяет им аппроксимировать более сложные функции и зависимости в данных. Однако, это также может привести к более длительному времени обучения и требовать больших вычислительных ресурсов.

Обработка данных: Нейронные сети обычно более способны справляться с большим количеством данных и могут автоматически извлекать признаки из сырых данных, что может быть полезным для таких задач, как обработка изображений, текста и звука. В то время как традиционные методы машинного обучения часто требуют предварительной обработки данных и ручного извлечения признаков.

Устойчивость к переобучению: В силу своей сложности, нейронные сети более подвержены переобучению, когда модель слишком хорошо обучается на тренировочных данных, но плохо справляется с новыми данными. В отличие от этого, многие традиционные методы машинного обучения, такие как линейная регрессия или решающие деревья, могут быть менее подвержены переобучению, особенно при использовании регуляризации или прунинга.

Регуляризация и прунинг – это две техники, используемые в машинном обучении для борьбы с переобучением и улучшения обобщающей способности моделей.

Регуляризация: Регуляризация – это метод добавления штрафа к функции потерь модели с целью предотвратить переобучение и упростить модель. Регуляризация в основном ограничивает значения параметров модели, делая ее менее сложной и более устойчивой к шуму в данных. Два наиболее распространенных типа регуляризации – L1 (Lasso) и L2 (Ridge) регуляризации.

L1-регуляризация добавляет абсолютные значения весов модели к функции потерь, что приводит к тому, что некоторые веса становятся равными нулю, что эквивалентно удалению соответствующих признаков из модели. L2-регуляризация добавляет квадраты весов к функции потерь, что снижает значения весов, но не делает их строго равными нулю.

Прунинг (обрезка): Прунинг – это процесс удаления некоторых частей модели (например, узлов или ветвей дерева решений, нейронов в нейронных сетях) с целью уменьшения сложности модели и предотвращения переобучения. Применяется главным образом в деревьях решений и ансамблях деревьев, таких как случайный лес или градиентный бустинг.