Машинското учење е подобласт на вештачката интелигенција (AI) која им овозможува на машините да учат и да донесуваат предвидувања или одлуки без да бидат експлицитно програмирани.

Тоа ја менува играта во индустриите како што се: финансии, здравство, маркетинг и уште многу други области, а воедно ги прави нашите животи попродуктивни и поефикасни. 

Во центарот на машинското учење е вклучена обука на модел на база на податоци и потоа користење на тој модел за да се направат предвидувања или одлуки за нови податоци. 

Постојат три главни видови на машинско учење:

1. Supervised Learning

Тоа е како подучување со давање на пример! На компјутерот му обезбедуваме податоци кои ги вклучуваат и влезните и посакуваните излези. На пример, во финансиите, моделот може да научи за историските цени на акциите и поврзаните економски показатели за да се предвидат идните цени на акциите. Како што компјутерот учи од овие примери, на крајот може да прави предвидувања за нови, невидени податоци.

2. Unsupervised Learning

На овој начин, компјутерот станува детектив! На компјутерот му даваме податоци кои не се поврзани со ознаки, а тој сам наоѓа шеми или врски. Во маркетингот, овој метод може да се користи за сегментирање на клиентите врз основа на нивното куповно однесување, овозможувајќи им на бизнисите да ги приспособат своите маркетинг стратегии на различни групи клиенти и да го подобрат engagement-от на клиентите.

3. Reinforcement Learning

Сфатете го како учење со обиди и грешки. Компјутерот добива задача и добива повратни информации во форма на награди или казни врз основа на неговите перформанси. Во здравството, reinforcement learning може да се користи за да се оптимизираат плановите за третман на пациенти со хронични состојби, како што е дијабетес. Компјутерот учи да донесува одлуки кои ја балансираат ефективноста на третманот и удобноста на пациентот, подобрувајќи ги севкупните резултати на пациентот.

Overfitting

Како што се впуштаме понатаму во светот на машинското учење, ќе научиме и за потенцијалните предизвици, како што е overfitting, каде што моделот добро функционира со податоците за тренирање (training data), но не успева да се генерализира на нови ситуации (testing data). Ова може да доведе до слаби перформанси на новите податоци бидејќи моделот во суштина ги меморирал податоците за обуката наместо да учи општи обрасци. 

На пример, во здравството, би можеле да ги трансформираме електронските здравствени досиеја во структурирани податоци кои може да се внесат во модел на машинско учење за да се предвидат исходите на пациентот.

За да се спречи преоптоварување, важно е да се користат техники како cross-validation и regularization.

• Cross-validation

Вкрстена валидација вклучува поделба на базата на податоци на повеќе подмножества и потоа обука на моделот за различни комбинации на подмножества. Ова помага да се осигура дека моделот не меморира само одредена подгрупа на податоци.

• Regularization

Регуларизацијата вклучува додавање казнен термин на функцијата на трошоците на моделот што поттикнува поедноставни модели. Ова помага да се спречи моделот да стане премногу сложен и да ги преоптоварува податоците.

Feature Engineering

Друг важен концепт во машинското учење е Feature Engineering. Ова вклучува избирање и трансформирање на влезните променливи во моделот со цел да се подобрат перформансите. Ова може да вклучи техники, како што се скалирање на променливите, нивно трансформирање во нови променливи или избирање само на најважните променливи.

Исто така, постојат неколку различни типови на модели кои можат да се користат во машинското учење. Некои вообичаени типови на модели вклучуваат: linear regression, logistic regression, decision trees, и neural networks. Секој тип на модел има свои силни и слаби страни, а изборот на модел зависи од конкретната задача и базата на податоци.

Покрај овие технички концепти, исто така е важно да се разберат етичките импликации на машинското учење. Моделите за машинско учење се непристрасни само како и податоците за кои се обучени. Ако податоците за обуката се пристрасни, тогаш и моделот ќе биде пристрасен. Ова може да има сериозни последици во областите како што е здравствената заштита, каде што пристрасните модели може да доведат до нееднаков третман на пациентите.

Заклучок

Машинското учење и науката за податоци се клучни во денешно време бидејќи ни овозможуваат да ја искористиме моќта на огромните количини на податоци, поттикнувајќи ја иновативноста, ефикасноста и подоброто одлучување во различни индустрии. Од персонализирани маркетинг стратегии до подобрени третмани за здравствена заштита и попаметни финансиски предвидувања, овие технологии ни даваат моќ да откриеме скриени обрасци, да донесуваме одлуки засновани на податоци и многу други бенефити. Во ера на дигитална трансформација и растечки волумен на податоци, совладувањето на машинското учење и науката за податоци стана суштинско за да се остане конкурентен и да се отворат нови можности.

Уписите за следната група на Академијата за Data Science се во тек! Интересот е преголем и бројот на места – ограничен, затоа резервирај го твоето навреме!

На Академијата за Data Science работиме на реални проекти за реални клиенти, под менторство на докажани и искусни инструктори.

Закажи средба со нашиот student admission team за повеќе насоки и детали за програмата!