Что такое машинное обучение?

Производное от искусственного интеллекта, машинное обучение - это метод анализа данных, который автоматизирует аналитическую деятельность, предоставляя компьютерам возможность учиться, определять закономерности и принимать решения самостоятельно.

С растущим объемом данных, генерируемых ежедневно, более умными, более существенными навыками вычислительной обработки современных систем и с более доступными вариантами хранения данных - это более практично.   

Сила машинного обучения заключается в использовании различных алгоритмов для построения моделей, которые помогают выявлять связи, шаблоны, тенденции и идеи, которые помогают организациям принимать более умные, лучшие решения, которые требуют вмешательства человека практически без вмешательства.

Машинное обучение все еще находится на ранней стадии принятия, что означает, что роль инженера машинного обучения, также относительно нова. Чтобы получить максимальную отдачу от машинного обучения, инженеры машинного обучения должны быть профессионалами, которые: 

• Являются экспертами по внедрению методов машинного обучения, таких как глубокое обучение, робототехника, обработка естественного языка и многое другое.
• Иметь значительный опыт в разработке программного обеспечения, навыках алгоритмов, структуре данных и навыках вероятности и статистики.
• Знание языков программирования, таких как Python, C, C ++, R..

Какие технологии и алгоритмы нужно освоить инженерам машинного обучения? 

Ниже приведены некоторые из наиболее популярных инструментов и технологий, используемых для реализации и использования машинного обучения

1. Numpy: библиотека Python, которая добавляет поддержку больших многомерных массивов и матриц наряду с обширной коллекцией математических функций высокого уровня для манипулирования и работы с указанными массивами.
2. Scikit-learn: бесплатное решение библиотеки Python, используемое в приложениях машинного обучения, которое включает алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации, а также поддержку векторных машин.
3. Matplotlib: библиотека построения графиков для Python, предоставляющая объектно-ориентированный API для встраивания графиков в приложения с помощью универсальных инструментов GUI, таких как Tkinter, Qt или GTK +.
4. Pytorch & Torch: Pytorch - это библиотека машинного обучения для языка программирования Python, основанная на библиотеке Torch.
5. CometML: бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который отслеживает код, эксперименты и результаты большинства библиотек машинного обучения для отображения результатов.
6. TensorFlow: TensorFlow - это бесплатная библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом, которая помогает алгоритмам машинного обучения создавать и обучать фреймворки и нейронные системы для имитации человеческого восприятия, мыслительных процессов и обучения.
7. Pandas: считается одним из лучших решений для библиотек Python, Pandas зарекомендовал себя как один из ключевых инструментов для машинного обучения. Он поддерживает чтение и написание электронных таблиц Excel, CVS и множество манипуляций.

1. Apache Spark: платформа распределенных кластерных вычислений с открытым исходным кодом, которая может получать доступ к данным из различных источников, обеспечивая единый механизм аналитики для больших данных. Его обработка в памяти работает с проектами машинного обучения для предоставления аналитики в реальном времени.
2. Apache Hadoop: программная библиотека и инфраструктура, которые облегчают использование сети из нескольких компьютеров для решения проблем, связанных с огромными объемами данных и вычислений. Платформа Hadoop состоит из следующих моделей: распределенная файловая система Hadoop (HDFS), Hadoop Common, Hadoop YARN и Hadoop MapReduce.

Наряду с этим списком, существует целый ряд технологий и инструментов общего назначения, которые хорошо иметь в арсенале стека технологий машинного обучения. Они включают:

1. AWS Deep Learning AMI: инфраструктура и инструменты, которые ускоряют машинное обучение и глубокое обучение в облаке. Пользователи могут легко и быстро запускать экземпляры Amazon EC2 вместе с популярными средами, такими как TensorFlow, PyTorch, Keras и т. Д.
2. Google Cloud ML Engine: это управляемый сервис, который позволяет разработчикам и инженерам машинного обучения создавать и запускать превосходные модели машинного обучения в производстве. Это позволяет масштабировать алгоритмы машинного обучения для обучения моделей на больших наборах данных за короткое время.
3. GitHub: веб-хостинг для управления версиями с использованием Git и платформы разработки, предназначенный для размещения и управления проектами, проверки кода и разработки программного обеспечения.
4. Keras: нейронная сеть высокого уровня, написанная на Python, предназначенная для быстрого экспериментирования с помощью модульной и расширяемой среды.
5. Docker: продукт «программное обеспечение как услуга» и «платформа как услуга», использующий виртуализацию для разработки и доставки программного обеспечения в пакетах, называемых контейнерами. Для машинного обучения Docker очень помогает в процессе установки программного обеспечения.