Машинное обучение (ML) является одним из самых перспективных направлений в области информационных технологий и искусственного интеллекта. Инженеры машинного обучения занимаются созданием, обучением и оптимизацией моделей, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы. В этой статье представлены 50 важных терминов, которые являются основой работы инженера машинного обучения.
1. Алгоритм
Алгоритм — это последовательность шагов или инструкций для решения задачи или вычисления. В машинном обучении алгоритм используется для обучения моделей на основе данных.
2. Модель
Модель в машинном обучении — это математическое представление, которое используется для предсказания или классификации данных. Модели обучаются на исторических данных и затем используются для решения реальных задач.
3. Обучение с учителем
Обучение с учителем — это подход в машинном обучении, при котором модель обучается на основе размеченных данных. Каждый пример в обучающем наборе данных включает как входные данные, так и правильный ответ.
4. Обучение без учителя
Обучение без учителя — это подход, при котором модель обучается на данных без предварительно заданных меток. Модель должна самостоятельно находить скрытые структуры в данных.
5. Полносвязная нейронная сеть
Полносвязная нейронная сеть — это тип нейронной сети, в которой каждый нейрон одного слоя связан с каждым нейроном следующего слоя. Этот тип сети используется для решения множества задач в машинном обучении.
6. Глубокое обучение
Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое использует нейронные сети с множеством скрытых слоев для анализа данных. Глубокие нейронные сети эффективны в решении задач, связанных с изображениями, текстом и звуком.
7. Градиентный спуск
Градиентный спуск — это метод оптимизации, который используется для минимизации функции потерь модели. Он помогает находить оптимальные значения параметров модели.
8. Переобучение
Переобучение — это ситуация, когда модель слишком точно подгоняет свои предсказания под обучающие данные, теряя способность обобщать на новые данные. Это может привести к плохой производительности модели на тестовых данных.
9. Недообучение
Недообучение — это ситуация, когда модель недостаточно хорошо подгоняет свои параметры под обучающие данные и не может извлечь полезную информацию из них.
10. Регрессия
Регрессия — это метод в машинном обучении, который используется для предсказания числовых значений на основе входных данных. Пример: предсказание цены жилья в зависимости от различных факторов.
11. Классификация
Классификация — это задача машинного обучения, в которой модель назначает метку или класс объекту на основе его характеристик. Например, классификация писем на спам и не спам.
12. Функция потерь
Функция потерь — это метрика, которая измеряет ошибку модели, сравнивая предсказанные значения с реальными. Задача машинного обучения заключается в минимизации функции потерь.
13. Кросс-валидация
Кросс-валидация — это метод оценки производительности модели, при котором данные делятся на несколько частей, и модель обучается и тестируется на разных подмножествах этих данных.
14. Супервизор
Супервизор — это метод, при котором данные для обучения имеют метки, то есть для каждого примера данных указан правильный ответ. Это противоположно обучению без учителя.
15. Характеристики
Характеристики (или признаки) — это входные данные, которые используются для обучения модели. Пример: для предсказания стоимости дома характеристиками могут быть площадь, количество комнат и местоположение.
16. Нормализация
Нормализация — это процесс приведения данных к единому масштабу, что помогает улучшить производительность моделей машинного обучения. Пример: преобразование данных в диапазон от 0 до 1.
17. Стандартизация
Стандартизация — это метод масштабирования данных, при котором каждый признак преобразуется таким образом, чтобы его среднее значение было равно 0, а стандартное отклонение — 1.
18. Суперпозиция
Суперпозиция — это принцип в машинном обучении, согласно которому сложные модели могут быть представленные как комбинация более простых моделей. Это часто используется в нейронных сетях.
19. Обучение на основе памяти
Обучение на основе памяти — это тип обучения, при котором система использует память для хранения и использования ранее приобретенных знаний.
20. Функция активации
Функция активации — это функция, которая определяет выход нейрона в нейронной сети на основе его входных данных. Примеры: сигмоида, ReLU, тангенс гиперболический.
21. Алгоритм случайного леса
Случайный лес — это ансамблевый алгоритм, который строит множество деревьев решений и использует их для классификации или регрессии. Этот метод помогает улучшить точность и уменьшить переобучение.
22. Метод опорных векторов
Метод опорных векторов (SVM) — это алгоритм машинного обучения, который используется для классификации данных, находя гиперплоскость, разделяющую данные с максимальным зазором.
23. Линейная регрессия
Линейная регрессия — это метод регрессии, при котором модель строит линейную зависимость между входными признаками и целевой переменной.
24. Логистическая регрессия
Логистическая регрессия — это метод классификации, который используется для предсказания вероятности принадлежности объекта к одному из двух классов.
25. Дерево решений
Дерево решений — это алгоритм машинного обучения, который используется для классификации и регрессии. Модель представлена в виде дерева, где каждый узел соответствует проверке условия, а листья — конечным результатам.
26. Сеть Больцмана
Сеть Больцмана — это тип вероятностной нейронной сети, которая обучается путем минимизации энергии системы и используется для решения задач в области распознавания образов.
27. Байесовский классификатор
Байесовский классификатор — это алгоритм, который использует теорему Байеса для классификации данных. Он предполагает, что признаки независимы, и использует это предположение для оптимизации вычислений.
28. Градиентный бустинг
Градиентный бустинг — это ансамблевый метод, который обучает несколько слабых моделей (например, деревьев решений) и комбинирует их для получения более сильной модели.
29. Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, при котором агент обучается действовать в среде, получая награды или штрафы за свои действия, чтобы максимизировать долгосрочную выгоду.
30. Параметры модели
Параметры модели — это переменные, которые оптимизируются в процессе обучения, чтобы модель могла делать точные предсказания на основе входных данных.
31. Мегаданные
Мегаданные — это данные о данных, которые описывают, как и откуда были получены данные, их структура, использование и другие атрибуты.
32. Минимизация ошибки
Минимизация ошибки — это процесс оптимизации модели, направленный на уменьшение разницы между предсказаниями модели и реальными значениями в данных.
33. Параллельное обучение
Параллельное обучение — это метод, при котором обучение модели происходит одновременно на нескольких процессорах или устройствах для ускорения вычислений.
34. Сетевой трафик
Сетевой трафик в контексте машинного обучения — это обмен данными между различными компонентами системы, в том числе между устройствами и серверами для обработки и анализа данных.
35. Инференс
Инференс — это процесс использования обученной модели для генерации предсказаний на новых данных. Инференс происходит после завершения обучения.
36. Выбор признаков
Выбор признаков — это процесс выбора наиболее важных признаков из исходных данных, которые будут использоваться для обучения модели.
37. Преобразование признаков
Преобразование признаков — это изменение или создание новых признаков на основе исходных данных для улучшения производительности модели.
38. Мультиклассовая классификация
Мультиклассовая классификация — это задача классификации, в которой объект может быть отнесен к одному из нескольких классов, а не только к двум.
39. Аугментация данных
Аугментация данных — это процесс создания новых данных на основе существующих путем применения различных преобразований, таких как повороты, сдвиги и масштабирование. Этот метод помогает увеличить объем обучающих данных.
40. Контроль за переобучением
Контроль за переобучением — это методы, направленные на предотвращение слишком точного подгона модели под обучающие данные, что снижает ее способность обобщать на новые данные.
41. Эвристики
Эвристики — это методы решения проблем, которые основаны на опыте и интуиции, а не на строгих математических расчетах. В машинном обучении эвристики часто используются для ускорения процесса обучения.
42. Перцептрон
Перцептрон — это простая модель нейронной сети, состоящая из одного слоя нейронов, которая используется для решения задач классификации.
43. Сверточная нейронная сеть
Сверточная нейронная сеть — это тип нейронной сети, используемой для обработки изображений, которая включает сверточные слои для извлечения признаков из данных.
44. Генетические алгоритмы
Генетические алгоритмы — это методы оптимизации, основанные на принципах естественного отбора и генетической эволюции, которые могут использоваться для настройки параметров моделей машинного обучения.
45. Функция потерь
Функция потерь — это метрика, которая измеряет разницу между предсказаниями модели и реальными значениями. Ее минимизация — это основная цель в процессе обучения.
46. Скорость обучения
Скорость обучения — это гиперпараметр модели, который определяет, насколько сильно модель будет изменять свои параметры в ответ на ошибку во время обучения.
47. Гиперпараметры
Гиперпараметры — это параметры модели, которые задаются до начала обучения и не изменяются в процессе обучения, такие как скорость обучения или количество слоев в нейронной сети.
48. Индекс Джини
Индекс Джини — это мера неравенства, которая используется в задачах классификации для оценки качества разделения данных. Чем ниже индекс, тем лучше разделены классы.
49. Эмбеддинги
Эмбеддинги — это методы представления объектов, таких как слова или фразы, в виде числовых векторов, которые можно использовать для обучения моделей.
50. Ансамблирование
Ансамблирование — это метод, при котором несколько моделей комбинируются для улучшения точности предсказаний. Примеры методов ансамблирования: случайный лес, градиентный бустинг.
Заключение
Эти 50 терминов охватывают основные аспекты работы инженера машинного обучения и помогут вам более эффективно работать с данными и моделями. Освоение этих понятий является неотъемлемой частью успешной карьеры в области машинного обучения.
