Демистификация машинного обучения: руководство для начинающих по манипулированию данными, выбору модели и многому другому

Обсуждаемые темы
1. Набор данных
2. Обработка данных
3. Визуализация данных
4. Выбросы данных
5. Обработка данных
6. Обучение с учителем
7. Обучение без учителя
8. Обучение с подкреплением
9. Перекрестная проверка
10. Нейронные сети
11. Глубокое обучение
12. Разработка признаков
13. Обработка естественного языка (NLP)
14. Уменьшение размерности
15. Деревья решений
16. Методы ансамбля
17. Настройка гиперпараметров
18. Компромисс смещения и дисперсии
19. Переоснащение и недообучение
20. Метрики оценки модели
21. Градиентный спуск
22. Сверточные нейронные сети (CNN)
23. Рекуррентные нейронные сети (RNN)
24. Трансферное обучение
25. Развертывание модели

Вот краткое объяснение концепций, а также несколько примеров, фрагментов кода и диаграмм для их иллюстрации:

1. Набор данных: набор структурированных или неструктурированных данных, используемых для анализа и обучения модели. Например, популярный набор данных «Титаник» содержит информацию о пассажирах на борту «Титаника», включая их возраст, пол, класс билета и статус выживания.
2. Обработка данных: процесс очистки, преобразования и подготовки данных для анализа. Вот пример фрагмента кода, использующего библиотеку pandas Python для удаления отсутствующих значений из набора данных:

import pandas as pd

# Load the dataset
data = pd.read_csv('dataset.csv')

# Remove rows with missing values
data = data.dropna()

3. Визуализация данных: визуальное представление данных в виде диаграмм, графиков или графиков для получения информации. Вот пример использования библиотеки matplotlib в Python для создания гистограммы возрастов из набора данных Titanic:

import matplotlib.pyplot as plt

# Plotting a histogram of ages
plt.hist(data['Age'], bins=20)
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Distribution of Ages')
plt.show()

4. Выбросы данных: точки данных, которые значительно отличаются от большинства данных. Вот пример фрагмента кода, использующего метод z-оценки для обнаружения выбросов в числовой переменной «высота»:

import numpy as np

# Calculate z-scores
z_scores = (data['height'] - data['height'].mean()) / data['height'].std()

# Identify outliers using a threshold (e.g., z-score > 3)
outliers = data[z_scores > 3]

5. Манипулирование данными: операции, выполняемые с данными для преобразования, агрегирования или получения новых функций. Вот пример фрагмента кода, использующего pandas для фильтрации строк на основе условия:

# Filter rows where age is greater than 30
filtered_data = data[data['Age'] > 30]

6. Обучение с учителем. Подход к машинному обучению, при котором модели учатся на размеченных данных, чтобы делать прогнозы. Примером может служить обучение модели логистической регрессии для прогнозирования того, выжил ли пассажир после катастрофы «Титаника» на основе таких характеристик, как возраст, пол и класс билета.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Split data into features (X) and target variable (y)
X = data[['Age', 'Sex', 'Pclass']]
y = data['Survived']

# Split into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Train a logistic regression model
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions
predictions = model.predict(X_test)

7. Обучение без учителя. Подход к машинному обучению, при котором модели извлекают шаблоны или структуру из неразмеченных данных. Примером может служить кластеризация набора данных «Титаника» по различным группам пассажиров на основе таких характеристик, как возраст и стоимость проезда, с использованием алгоритма K-средних.

from sklearn.cluster import KMeans

# Select features for clustering
X = data[['Age', 'Fare']]

# Train a K-means clustering model with 3 clusters
model = KMeans(n_clusters=3)
model.fit(X)

# Assign cluster labels to each data point
labels = model.labels_

8. Обучение с подкреплением: парадигма машинного обучения, при которой агент учится, взаимодействуя с окружающей средой, получая награды или штрафы. Примером может служить обучение агента играть в такую ​​игру, как Atari, с использованием алгоритма Deep Q-Network (DQN).

Реализация полного примера обучения с подкреплением с кодом и диаграммами выходит за рамки этого ответа из-за его сложности. Однако вы можете обратиться к таким ресурсам, как библиотека OpenAI Gym и статья Владимира Мниха и др. «Игра в Atari с глубоким обучением с подкреплением». подробные примеры и реализации.

9. Перекрестная проверка. Метод оценки производительности модели путем разделения данных на несколько подмножеств для обучения и тестирования. Вот пример фрагмента кода, использующего функцию cross_val_score из scikit-learn для выполнения 5-кратной перекрестной проверки модели логистической регрессии:

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Define features (X) and target variable (y)
X = data[['Age', 'Sex', 'Pclass']]
y = data['Survived']

# Create a logistic regression model
model = LogisticRegression()

# Perform cross-validation
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

# Print average accuracy across folds
print("Average Accuracy:", scores.mean())

10. Нейронные сети: класс моделей, вдохновленных структурой человеческого мозга, способных изучать сложные закономерности. Вот пример фрагмента кода с использованием библиотеки Keras в Python для создания простой нейронной сети с прямой связью для классификации изображений с использованием набора данных MNIST:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Load the MNIST dataset
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# Normalize pixel values
X_train = X_train / 255.0
X_test = X_test / 255.0

# Build the model
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Train the model
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

# Evaluate the model on the test set
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

11. Глубокое обучение: подмножество машинного обучения, которое фокусируется на использовании нейронных сетей с несколькими уровнями для изучения сложных шаблонов. Вот пример фрагмента кода, использующего Keras для построения модели глубокого обучения с несколькими скрытыми слоями:

from tensorflow import keras

# Build a deep learning model
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(output_dim, activation='softmax')
])

12. Разработка признаков: процесс создания новых признаков из существующих данных для повышения производительности модели. Например, создание условий взаимодействия, полиномиальных функций или получение новых функций из временных меток. Вот пример разработки признаков для создания нового признака «family_size» на основе «SibSp» (количество братьев и сестер/супругов) и «Parch» (количество родителей/детей):

# Create a new feature 'family_size'
data['family_size'] = data['SibSp'] + data['Parch'] + 1

13. Обработка естественного языка (NLP): область исследования, изучающая взаимодействие между компьютерами и человеческим языком. Он включает в себя такие задачи, как классификация текста, анализ настроений и генерация языка. Вот пример фрагмента кода, использующего библиотеку NLTK в Python для выполнения токенизации текста:

import nltk

# Tokenize text into words
text = "I love natural language processing!"
tokens = nltk.word_tokenize(text)
print(tokens)

14. Уменьшение размерности: процесс уменьшения количества входных функций при сохранении важной информации. Анализ главных компонентов (PCA) — распространенный метод уменьшения размерности. Вот пример фрагмента кода, использующего scikit-learn для выполнения PCA:

from sklearn.decomposition import PCA

# Perform PCA for dimensionality reduction
pca = PCA(n_components=2)
X_reduced = pca.fit_transform(X)

15. Деревья решений: контролируемый алгоритм обучения, который строит древовидную модель для принятия решений. Он разделяет пространство признаков на области на основе значений признаков. Вот пример фрагмента кода, использующего scikit-learn для обучения классификатора дерева решений:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Train a decision tree classifier
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions
predictions = model.predict(X_test)

16. Методы ансамбля: методы, объединяющие несколько моделей для повышения эффективности прогнозирования. Случайный лес является примером ансамблевого метода. Вот пример фрагмента кода, использующего scikit-learn для обучения классификатора случайного леса:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Train a random forest classifier
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions
predictions = model.predict(X_test)

17. Настройка гиперпараметров: процесс выбора оптимальных значений гиперпараметров, которые управляют поведением модели. Поиск по сетке и случайный поиск являются распространенными подходами к настройке гиперпараметров. Вот пример фрагмента кода, использующего scikit-learn для выполнения поиска по сетке для настройки гиперпараметров:

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC

# Define hyperparameters to search
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': [0.1, 0.01, 0.001]}

# Perform grid search
grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)

# Get best hyperparameters

18. Компромисс между смещением и дисперсией. Фундаментальная концепция машинного обучения, связанная с поиском правильного баланса между смещением и дисперсией в модели. Высокое смещение может привести к недостаточной подгонке, а высокая дисперсия может привести к переобучению. Вот пример диаграммы, иллюстрирующей компромисс смещения и дисперсии:

19. Переобучение и недообучение. Переобучение происходит, когда модель слишком хорошо изучает обучающие данные и плохо работает с невидимыми данными, а недообучение происходит, когда модель не может уловить основные закономерности в данных. Вот пример диаграммы, иллюстрирующий переобучение и недообучивание:

20. Метрики оценки модели: метрики, используемые для оценки производительности модели. Общие метрики оценки включают точность, прецизионность, отзыв, F1-оценку и площадь под кривой ROC (AUC-ROC). Вот пример фрагмента кода, использующего scikit-learn для расчета метрик классификации:

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# Calculate evaluation metrics
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
precision = precision_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred)

21. Градиентный спуск: алгоритм оптимизации, используемый для обновления параметров модели с целью минимизации функции потерь. Он итеративно регулирует параметры в направлении наибольшего спуска. Вот пример фрагмента кода, иллюстрирующий градиентный спуск для линейной регрессии:

# Initialize parameters
theta = np.zeros((n_features, 1))
alpha = 0.01
num_iterations = 1000

# Perform gradient descent
for iteration in range(num_iterations):
    gradients = 2 / m * X.T.dot(X.dot(theta) - y)
    theta = theta - alpha * gradients

22. Сверточные нейронные сети (CNN): тип нейронной сети, обычно используемый для распознавания изображений и задач компьютерного зрения. Он использует сверточные слои для иерархического извлечения признаков из входных изображений. Вот пример фрагмента кода, использующего Keras для создания простой CNN для классификации изображений:

from tensorflow import keras

# Build a CNN model
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(height, width, channels)),
    keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

23. Рекуррентные нейронные сети (RNN): тип нейронной сети, обычно используемый для последовательного анализа данных, например, для обработки естественного языка и прогнозирования временных рядов. Он обрабатывает входные данные последовательно, используя рекуррентные соединения. Вот пример фрагмента кода, использующего Keras для создания простой RNN для анализа настроений:

from tensorflow import keras

# Build an RNN model
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_sequence_length),
    keras.layers.SimpleRNN(64),
    keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

24. Перенос обучения: метод, использующий предварительно обученные модели для решения новых связанных задач. Вместо того, чтобы обучать модель с нуля, трансферное обучение использует знания, полученные из другой задачи или набора данных. Вот пример фрагмента кода, иллюстрирующий трансферное обучение с использованием модели VGG16 в Keras:

from tensorflow import keras
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
from keras.models import Model
import numpy as np

# Load pre-trained VGG16 model
base_model = VGG16(weights='imagenet')

# Remove the last layer of the model
base_model.layers.pop()
base_model = Model(inputs=base_model.inputs, outputs=base_model.layers[-1].output)

# Preprocess input image
img = image.load_img('image.jpg', target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

# Extract features using the pre-trained model
features = base_model.predict(x)

25. Развертывание модели: процесс подготовки обученной модели, доступной для прогнозов в производственной среде. Обычно это включает в себя сохранение модели и создание интерфейса (API) для получения входных данных и возврата прогнозов. Вот пример фрагмента кода, иллюстрирующий развертывание модели машинного обучения с использованием Flask, популярной веб-инфраструктуры на Python:

from flask import Flask, request, jsonify
import joblib

app = Flask(__name__)

# Load the trained model
model = joblib.load('model.pkl')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # Get input data from the request
    data = request.json

    # Perform predictions using the loaded model
    predictions = model.predict(data)

    # Return the predictions as JSON response
    return jsonify({'predictions': predictions})

if __name__ == '__main__':
    app.run()

В этих примерах, фрагментах кода и диаграммах представлен краткий обзор каждой концепции. Для более глубокого понимания и дальнейшего изучения я рекомендую обращаться к соответствующим учебным пособиям, документации и ресурсам, посвященным каждой конкретной концепции.

Вот несколько веб-сайтов и ресурсов, где вы можете узнать больше о машинном обучении, науке о данных и смежных темах:

1. Coursera (https://www.coursera.org/): Coursera предлагает широкий спектр онлайн-курсов по машинному обучению, науке о данных и искусственному интеллекту, в том числе популярные курсы от ведущих университетов, таких как Стэнфорд и deeplearning.ai.
2. Kaggle (https://www.kaggle.com/learn/overview): Kaggle предоставляет возможности практического обучения с помощью руководств и конкурсов по различным темам науки о данных. Вы можете получить доступ к интерактивным блокнотам и учиться на реальных наборах данных.
3. Towards Data Science (https://towardsdatascience.com/): Towards Data Science — популярное онлайн-издание, предлагающее широкий спектр статей и руководств по машинному обучению, науке о данных и искусственному интеллекту. Он охватывает как теоретические концепции, так и практические реализации.
4. DataCamp (https://www.datacamp.com/): DataCamp предлагает интерактивные курсы по науке о данных, машинному обучению и языкам программирования, таким как Python и R. Их платформа предлагает практические упражнения и проекты по программированию.
5. Medium (https://medium.com/): на Medium размещена обширная коллекция статей, написанных экспертами в области науки о данных и машинного обучения. Многие ученые и исследователи данных делятся на платформе своими идеями, учебными пособиями и примерами из практики.
6. CS229 Стэнфордского университета (https://see.stanford.edu/Course/CS229): CS229 — известный курс по машинному обучению, предлагаемый Стэнфордским университетом. Материалы курса, включая конспекты лекций, задания и видеолекции, находятся в свободном доступе в Интернете.
7. Документация Scikit-learn (https://scikit-learn.org/stable/documentation.html): Scikit-learn — популярная библиотека машинного обучения на Python. Его официальная документация содержит подробные пояснения, примеры и ссылки на API для различных алгоритмов и методов.
8. Учебники TensorFlow (https://www.tensorflow.org/tutorials): TensorFlow, платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, предлагает подробные учебные пособия, охватывающие широкий круг тем, включая глубокое обучение, обработку естественного языка и компьютерное зрение.
9. PyTorch Tutorials (https://pytorch.org/tutorials): PyTorch, еще одна популярная среда глубокого обучения, предоставляет учебные пособия и документацию, которые помогут вам начать работу с концепциями и реализациями глубокого обучения.

Не забывайте изучать эти ресурсы в своем собственном темпе, сосредоточив внимание на темах, которые соответствуют вашим учебным целям и интересам. Приятного обучения!

Не стесняйтесь добавлять/комментировать любые…