Download as PDF, PPTX
Uploaded byHub-IT-School
Hub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучение
Документ представляет собой введение в машинное обучение, охватывающее его историю, определение и ключевые концепции. Рассматриваются методы, используемые в машинном обучении, такие как обучение с учителем и без учителя, а также типы задач и примеры применений в различных сферах. Также предложены ресурсы для онлайн-обучения и курсы по данной теме.
Hub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучение
- 1. Введение в машинноеобучение Дмитрий Сподарец d.spodarets@flyelephant.net
- 2. Обо мне • ОсновательFlyElephant и GeeksLab • Преподаватель в ОНПУ
- 3. История искусственного интеллекта •Появление предпосылок AI (1943 – 1955) • Рождение AI (1956) / Двухмесячный семинар в Дартмуте • Ранний энтузиазм, большие ожидания (1952 – 1969) • Столкновение с реальностью (1966 – 1973) • Системы, основанные на знаниях – ключ к успеху? (1969 – 1979) • Превращение AI в индустрию (1980 – …) • Возвращение к нейронным сетям (1986 – …) • Превращение AI в науку (1987 – …) • Интеллектуальные агенты (1995 – …) • Доступность больших баз данных (2001 – …)
- 4. История машинного обучения •Нейронные сети - Перспептрон (Розенблатт, 1958) • Когнитрон (Фукушима, 1975) • Метод опорных векторов (1990е) • Бустинг (конец 1990х) • Рандомизированный решающий лес (начало 2000х) • Обучение Марковских случайных полей (2000е) • Глубокое обучение (2006)
- 5. Карта появления новыхнаправлений
- 6. Машинное обучение: определение •Машинное обучение — обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. ru.wikipedia.org
- 7. Машинное обучение: определение •Машинное обучение — процесс, в результате которого машина (компьютер) способна показывать поведение, которое в нее не было явно заложено (запрограммировано). A.L. Samuel
- 8. Машинное обучение: определение •Говорят, что компьютерная программа обучается на основе опыта E по отношению к некоторому классу задач T и меры качества P, если качество решения задач из T, измеренное на основе P, улучшается с приобретением опыта E. T.M.Mitchell
- 9. Суть машинногообучения Обучающаяся программа Примеры данныхс закономерностями Модель закономерности Поиск закономерностей в новых данных
- 10. Сферы приложения • Компьютерноезрение (computer vision) • Распознавание речи (speech recognition) • Компьютерная лингвистика и обработка естественных языков (natural language processing) • Медицинская диагностика • Биоинформатика • Техническая диагностика • Финансовые приложения • Информационный поиск • …
- 11. Аппарат • Линейная алгебра •Теория вероятностей и математическая статистика • Методы оптимизации • Численные методы • Математический анализ • Дискретная математика • и др.
- 12. Классификация задач машинногообучения • Дедуктивное обучение (экспертные системы) • Индуктивное обучение (≈ статистическое обучение) • Обучение с учителем • Обучение без учителя • Обучение с подкреплением (reinforcement learning) • Активное обучение • . . .
- 13. Дедуктивное или аналитическоеобучение (экспертные системы) • Имеются знания, сформулированные экспертом и как-то формализованные. • Программа выводит из этих правил конкретные факты и новые правила.
- 14. Примеры экспертных систем •WolframAlpha • IBM Watson
- 15. Индуктивное обучение (≈ статистическоеобучение) • Обучение с учителем • Обучение без учителя
- 16. Обучение с учителем •Обучаем машину на примерах (данные + требуемое решение) • Алгоритм сохраняет «значение» о примерах во внутренней математической модели • Предсказываем новые данные, используя обученную модель Основная суть: обучая машину на исходных данных и зная ответ для этих данных, получить ответ для новых данных.
- 17. Обучение без учителя •Загружаем в машину какой-то набор данных • Машина может самостоятельно проанализировать загруженные данные и сгруппировать их или предложить вам набор инсайтов Основная суть: не зная ответ совсем - получаем ответ.
- 18. Основные типы задач •Обучение с учителем • Классификация • Регрессия • Обучение без учителя • Кластеризация • Определение выбросов • Гибридные • Коллаборативная фильтрация (рекомендации)
- 19. Инструменты для решениязадач ML
- 20.
- 21. Метод классификации k-ближайшихсоседей в R library(ElemStatLearn) require(class) x <- mixture.example$x g <- mixture.example$y xnew <- mixture.example$xnew mod15 <- knn(x, xnew, g, k=15, prob=TRUE) prob <- attr(mod15, "prob") prob <- ifelse(mod15=="1", prob, 1-prob) px1 <- mixture.example$px1 px2 <- mixture.example$px2 prob15 <- matrix(prob, length(px1), length(px2)) par(mar=rep(2,4)) contour(px1, px2, prob15, levels=0.5, labels="", xlab="", ylab="", main= "15-nearest neighbour", axes=FALSE) points(x, col=ifelse(g==1, "coral", "cornflowerblue")) gd <- expand.grid(x=px1, y=px2) points(gd, pch=".", cex=1.2, col=ifelse(prob15>0.5, "coral", "cornflowerblue")) box() http://stats.stackexchange.com/questions/21572/how-to-plot-decision-boundary-of-a-k-nearest-neighbor-classifier-from-elements-o
- 23. Примеры задач классификации •Медицинская диагностика: по набору медицинских характеристик требуется поставить диагноз • Геологоразведка: по данным зондирования почв определить наличие полезных ископаемых • Оптическое распознавание текстов: по отсканированному изображению текста определить цепочку символов, его формирующих • Кредитный скоринг: по анкете заемщика принять решение о выдаче/отказе кредита • Синтез химических соединений: по параметрам химических элементов спрогнозировать свойства получаемого соединения
- 24.
- 25. Линейная регрессия data <-read.csv('~/git/R-Linear-Regression/rosn.txt', sep='t') fit <- lm(data$ROSN ~ data$BRN ) plot(data$ROSN~data$BRN, xlab="ROSN", ylab="BRN") abline(fit) summary(fit) http://www.algorithmist.ru/2011/04/linear-regression-with-examples-in-r.html
- 27. Примеры задач регрессии •Оценка стоимости недвижимости: по характеристике района, экологической обстановке, транспортной связности оценить стоимость жилья • Прогноз свойств соединений: по параметрам химических элементов спрогнозировать температуру плавления, электропроводность, теплоемкость получаемого соединения • Медицина: по постоперационным показателям оценить время заживления органа • Кредитный скоринг: по анкете заемщика оценить величину кредитного лимита • Инженерное дело: по техническим характеристикам автомобиля и режиму езды спрогнозировать расход топлива
- 28.
- 29.
- 30. Примеры задач кластерногоанализа • Экономическая география: по физико-географическим и экономическим показателям разбить страны мира на группы схожих по экономическому положению государств • Финансовая сфера: по сводкам банковских операций выявить группы «подозрительных», нетипичных банков, сгуппировать остальные по степени близости проводимой стратегии • Маркетинг: по результатам маркетинговых исследований среди множества потребителей выделить характерные группы по степени интереса к продвигаемому продукту • Социология: по результатам социологических опросов выявить группы общественных проблем, вызывающих схожую реакцию у общества, а также характерные фокус-группы населения
- 31.
- 32. Примеры задач идентификации •Медицинская диагностика: по набору медицинских характеристик требуется установить наличие/отсутствие конкретного заболевания • Системы безопасности: по камерам наблюдения в подъезде идентифицировать жильца дома • Банковское дело: определить подлинность подписи на чеке • Обработка изображений: выделить участки с изображениями лиц на фотографии • Искусствоведение: по характеристикам произведения (картины, музыки, текста) определить, является ли его автором тот или иной автор
- 33.
- 34. Примеры задач прогнозирования •Биржевое дело: прогнозирование биржевых индексов и котировок • Системы управления: прогноз показателей работы реактора по данным телеметрии • Экономика: прогноз цен на недвижимость • Демография: прогноз изменения численности различных социальных групп в конкретном ареале • Гидрометеорология: прогноз геомагнитной активности
- 35.
- 36. Примеры задач извлечениязнаний • Медицина: поиск взаимосвязей (синдромов) между различными показателями при фиксированной болезни • Социология: определение факторов, влияющих на победу на выборах • Генная инженерия: выявление связанных участков генома • Научные исследования: получение новых знаний об исследуемом процессе • Биржевое дело: определение закономерностей между различными биржевыми показателями
- 37. Онлайн курсы/лекции • https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning •https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning • https://www.coursera.org/learn/machine-learning • https://www.youtube.com/watch?v=qLBkB4sMztk
- 38. The Home ofHigh Performance Computing Compute / Manage data / Collaborate http://www.flyelephant.net/
- 39.
- 40.