В этом разделе учебной программы вы познакомитесь с базовыми концепциями, лежащими в основе области машинного обучения, что это такое, и узнаете оего истории и методах, которые исследователи используют для работы с ним. Давайте вместе исследуем этот новый мир машинного обучения!
В этом разделе учебной программы вы познакомитесь с базовыми концепциями, лежащими в основе области машинного обучения; узнаете, что это такое, а также его историю и методы, которые исследователи используют для работы с ним. Давайте вместе исследуем этот новый мир машинного обучения!
> Фото <ahref="https://unsplash.com/@bill_oxford?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText"> Билла Оксфорда </a> на <ahref="https://unsplash.com/s/photos/globe?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
«Введение в машинное обучение» было написано с ♥ ️группой людей, включая [Мухаммад Сакиб Хан Инан](https://twitter.com/Sakibinan), [Орнелла Алтунян](https://twitter.com/ornelladotcom) и [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper)
«История машинного обучения» была написана с ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper) и [Эми Бойд](https://twitter.com/AmyKateNicho)
«Справедливость и машинное обучение» написанос ♥ ️[Томоми Имура](https://twitter.com/girliemac)
«Справедливость и машинное обучение» были написаныс ♥ ️[Томоми Имура](https://twitter.com/girliemac)
«Методы машинного обучения» были написаны с ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper) и [Крис Норинг](https://twitter.com/softchris)
«Методы машинного обучения» были написаны с ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper) и [Крис Норинг](https://twitter.com/softchris)
## Региональная тема: модели регрессии для цен на тыкву в Северной Америке 🎃
В Северной Америке на Хэллоуин из тыкв часто вырезают страшные лица. Давайте узнаем больше об этих восхитительных овощах!
В Северной Америке на Хэллоуин из тыкв часто вырезают страшные лица. Давайте узнаем больше об этих очаровательных овощах!
> Фото <ahref="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Бет Тойчманн</a> на <ahref="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
> Фото <ahref="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Бет Тойчманн</a> на <ahref="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
## Что вы узнаете
Уроки в этом разделе охватывают типы регрессии в контексте машинного обучения. Модели регрессии могут помочь определить отношения между переменными. Этот тип модели может предсказывать такие значения, как длина, температура или возраст, тем самым выявляя взаимосвязи между переменными при анализе точек данных.
[](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "Видео с введением в регрессию - Нажмите, чтобы посмотреть!")
> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое вводное видео по этому уроку
В этой серии уроков вы обнаружите разницу между линейной регрессией и логистической регрессией, а также когда вам следует использовать ту или иную регрессию.
Уроки в этом разделе охватывают типы регрессии в контексте машинного обучения. Модели регрессии могут помочь определить _отношения_ между переменными. Этот тип моделей может предсказывать такие значения, как длина, температура или возраст, тем самым выявляя взаимосвязи между переменными анализируя точки данных.
В этой группе уроков вы будете настроены, чтобы приступить к задачам машинного обучения, включая настройку кода Visual Studio для управления записными книжками, общей средой для специалистов по данным. Вы откроете для себя Scikit-learn, библиотеку для машинного обучения, и создадите свои первые модели, уделяя особое внимание моделям регрессии в этой главе.
В этой серии уроков вы узнаете разницу между линейной и логистической регрессией, а также когда вам следует использовать ту или иную модель.
> Существуют полезные инструменты с небольшим количеством кода, которые могут помочь вам узнать о работе с моделями регрессии. Попробуйте [Azure ML для этой задачи](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-15963-cxa)
В этой группе уроков вы будете подготовлены, чтобы приступить к задачам машинного обучения, включая настройку Visual Studio Code для управления записными книжками, распространенным иструментом среди специалистов по данным. Вы откроете для себя scikit-learn, библиотеку для машинного обучения, и создадите свои первые модели, фокусируясь на регрессии в этой главе.
> Существуют инструменты, не требующие написания большого количества кода, которые могут помочь вам узнать о моделях регрессии. Попробуйте [Azure ML для этой задачи](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-15963-cxa).
### Уроки
1. [Инструменты торговли](1-Tools/README.md)
2. [Управление данными](2-Data/README.md)
3. [Линейная и полиномиальная регрессия](3-Linear/README.md)
«ML с регрессией» был написан с помощью ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper)
«Модели регрессии для машинного обучения» были написаны с ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper)
♥ ️ Среди участников викторины: [Мухаммад Сакиб Хан Инан](https://twitter.com/Sakibinan) и [Орнелла Алтунян](https://twitter.com/ornelladotcom)
♥ ️Вклад в создание контрольных вопросов внесли: [Мухаммад Сакиб Хан Инан](https://twitter.com/Sakibinan) и [Орнелла Алтунян](https://twitter.com/ornelladotcom)
Набор данных по тыкве предлагается [этот проект на Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices), аего данные взяты из [Стандартных отчетов по рынкам специальных культур на терминалах](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) распространяется Министерством сельского хозяйства США. Мы добавили несколько точек вокруг цвета на основе разнообразия, чтобы нормализовать распределение. Эти данные находятся в открытом доступе.
Набор данных по ценам на тыкву используется в [этом проекте на Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices), и данные для него взяты из [Стандартных отчетов ярмарок специальных культур](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice), которые распространяются Министерством сельского хозяйства США. Мы добавили несколько точек для цвета на основе разнообразия, чтобы нормализовать распределение. Эти данные находятся в открытом доступе.
# Создайте веб-приложение для использования вашей модели машинного обучения
В этом разделе учебной программы вы познакомитесь с прикладной темой машинного обучения: как сохранить модель Scikit-learn в виде файла, который можно использовать для прогнозирования в веб-приложении. После сохранения модели вы узнаете, как использовать ее в веб-приложении, созданном во Flask. Сначала вы создадите модель, используя некоторые данные о наблюдениях НЛО! Затем вы создадите веб-приложение, которое позволит вам ввести количество секунд с широтой и долготой, чтобы предсказать, какая страна сообщила о видении НЛО.
В этом разделе учебной программы вы познакомитесь с прикладной темой машинного обучения: как сохранить модель Scikit-learn в виде файла, который можно использовать для прогнозирования в веб-приложении. После сохранения модели вы узнаете, как использовать ее в веб-приложении, созданном во Flask. Сначала вы создадите модель, используя некоторые данные о наблюдениях за НЛО! Затем вы создадите веб-приложение, которое позволит вам ввести количество секунд с широтой и долготой, чтобы предсказать, какая страна сообщила о НЛО.
Фото <ahref="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText"> Майкла Херрена </a> на <ahref="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText"> Unsplash </a>
Фото <ahref="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Майкла Херрена</a> на <ahref="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
«Создайте веб-приложение» было написано спомощью ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper).
«Создайте веб-приложение» было написано с ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper).
♥ ️ Тесты были написаны Роханом Раджем.
♥ ️Контрольные вопросы были написаны Роханом Раджем.
Набор данных взят из [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings).
Архитектура веб-приложения была частично предложена в [этой статье](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) и [этой репозитории](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) Абхинава Сагара.
Архитектура веб-приложения была частично предложена в [этой статье](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) и [этом репозитории](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) Абхинава Сагара.
## Региональная тема: Вкусные блюда азиатской и индийской кухни 🍜
В Азии и Индии традиции кухни чрезвычайно разнообразны и очень вкусны! Давайте посмотрим на данные о региональных кухнях, чтобы попытаться понять их состав.
> Фото <ahref="https://unsplash.com/@changlisheng?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Лишенг Чанг</a> на <ahref="https://unsplash.com/s/photos/asian-food?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText ">Unsplash</a>
> Фото <ahref="https://unsplash.com/@changlisheng?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Лишенг Чанг</a> на <ahref="https://unsplash.com/s/photos/asian-food?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText ">Unsplash</a>
## Что вы узнаете
В этом разделе вы воспользуетесь навыками, полученными в первой части учебной программы,посвященными регрессии, и узнаете о других классификаторах, которые вы можете использовать и которые помогут вам изучить свои данные.
В этом разделе вы воспользуетесь навыками, полученными в первой части учебной программы о регрессии, и узнаете о других классификаторах, которые вы можете использовать и которые помогут вам понять ваши данные.
> Существуют полезные инструменты с небольший количеством кода, которые могут помочь вам узнать о работе с моделями классификации. Попробуйте [Azure ML для этой задачи](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-15963-cxa)
> Существуют инструменты, не требующие написания большого количества кода, которые могут помочь вам узнать о моделях классификации. Попробуйте [Azure ML для этой задачи](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-15963-cxa).
## Уроки
1. [Введение в классификацию](../1-Introduction/README.md)
3. [Еще больше классификаторов](../3-Classifiers-2/README.md)
4. [Прикладное машинное обучение: создание веб-приложения](../4-Applied/README.md)
## Благодарности
«Начало работыс классификацией» было написано с ♥ ️[Кэсси Бревиу](https://www.twitter.com/cassieview) и [Джен Лупер](https://www.twitter.com/jenlooper)
«Знакомствос классификацией» было написано с ♥ ️[Кэсси Бревиу](https://www.twitter.com/cassieview) и [Джен Лупер](https://www.twitter.com/jenlooper)
Набор данных о вкусных блюдах взят из [Kaggle](https://www.kaggle.com/hoandan/asian-and-indian-cuisines)
Набор данных о вкусных блюдах взят из [Kaggle](https://www.kaggle.com/hoandan/asian-and-indian-cuisines).
Кластеризация - это задача машинного обучения, при которой она ищет объекты, которые похожи друг на друга, и группирует их в группы, называемые кластерами. Что отличает кластеризацию от других подходов в машинном обучении, так это то, что все происходит автоматически, и справедливо сказать, что это противоположность supervised learning.
Кластеризация - это задача машинного обучения, в которой происходит поиск похожих друг на друга объектов и объединение их в группы, называемые кластерами. Что отличает кластеризацию от других подходов в машинном обучении, так это то, что все происходит автоматически, и справедливо будет сказать, что это противоположность обучению с учителем.
## Региональная тема: модели кластеризации для музыкальных вкусов нигерийской публики 🎧
У разнообразной публики Нигерии самые разные музыкальные вкусы. Использование данных, извлеченных из Spotify (на основе [этой статьи](https://towardsdatascience.com/country-wise-visual-analysis-of-music-taste-using-spotify-api-seaborn-in-python-77f5b749b421), давайте посмотрим на музыку, популярную в Нигерии. Этот набор данных включает данные оразличных песнях "танцевальность", "акустичность", "громкость", "речевость", "популярность" и "энергия". Будет интересно обнаружить закономерности в этих данных!
Разнообразная публика Нигерии имеет самые разные музыкальные вкусы. Используя данные, полученные от Spotify (на основе [этой статьи](https://towardsdatascience.com/country-wise-visual-analysis-of-music-taste-using-spotify-api-seaborn-in-python-77f5b749b421), давайте посмотрим на популярную музыку в Нигерии. Этот набор данных включает данные о"танцевальности", "акустичности", громкости, "разговорчивости", популярности и энергии различных песен. Будет интересно обнаружить закономерности в этих данных!
> Фото <ahref="https://unsplash.com/@marcelalaskoski?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText"> Марсела Ласкоски </a> на <ahref="https://unsplash.com/s/photos/nigerian-music?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText"> Unsplash </a>
В этой серии уроков вы откроете для себя новые способы анализа данных с помощью методов кластеризации. Кластеризация особенно полезна, когда в наборе данных отсутствуют метки. Если на нем есть ярлыки, тогда могут быть более полезными методы классификации, подобные тем, которые вы изучили на предыдущих уроках. Но в случаях, когда вы хотите сгруппировать немаркированные данные, кластеризация - отличный способ обнаружить закономерности.
> Фото <ahref="https://unsplash.com/@marcelalaskoski?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Марсела Ласкоски</a> на <ahref="https://unsplash.com/s/photos/nigerian-music?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
> Существуют полезные инструменты с небольшим количеством кода, которые могут помочь вам узнать о работе с моделями кластеризации. Попробуйте [Azure ML для этой задачи](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-clustering-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-15963-cxa)
В этой серии уроков вы откроете для себя новые способы анализа данных с помощью методов кластеризации. Кластеризация особенно полезна, когда в наборе данных отсутствуют метки. Если в нем есть метки, тогда могут быть более полезными методы классификации, подобные тем, которые вы изучили на предыдущих уроках. Но в случаях, когда вы хотите сгруппировать данные без меток, кластеризация - отличный способ обнаружить закономерности.
> Существуют инструменты, не требующие написания большого количества кода, которые могут помочь вам узнать о моделях кластеризации. Попробуйте [Azure ML для этой задачи](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-clustering-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-15963-cxa).
## Уроки
1. [Введение в кластеризацию](1-Visualize/README.md)
2. [Кластеризация K-Means](2-K-Means/README.md)
1. [Введение в кластеризацию](../1-Visualize/README.md)
2. [Метод K-средних](../2-K-Means/README.md)
## Благодарности
Эти уроки были написаны с помощью 🎶 [Джен Лупер](https://www.twitter.com/jenlooper) с полезными отзывами [Ришит Дагли](https://rishit_dagli) и [Мухаммад Сакиб Хан Инан](https://twitter.com/Sakibinan).
Эти уроки были написаны [Джен Лупер](https://www.twitter.com/jenlooper) с🎶 и полезными комментариями от [Ришит Дагли](https://rishit_dagli) и [Мухаммад Сакиб Хан Инан](https://twitter.com/Sakibinan).
Набор данных [Нигерийские песни](https://www.kaggle.com/sootersaalu/nigerian-songs-spotify) был получен из Kaggle, как и из Spotify.
Набор данных [Нигерийские песни](https://www.kaggle.com/sootersaalu/nigerian-songs-spotify) был получен из Kaggle как спаршенный со Spotify.
Полезные примеры K-Means, которые помогли в создании этого урока, включают [исследование радужной оболочки глаза](https://www.kaggle.com/bburns/iris-exploration-pca-k-means-and-gmm-clustering), [вводный блокнот](https://www.kaggle.com/prashant111/k-means-clustering-with-python) и [пример гипотетической НПО](https://www.kaggle.com/ankandash/pca-k-means-clustering-hierarchical-clustering).
Полезные примеры K-средних, которые помогли в создании этого урока, включают [исследование цветков ирисов](https://www.kaggle.com/bburns/iris-exploration-pca-k-means-and-gmm-clustering), [вводный блокнот](https://www.kaggle.com/prashant111/k-means-clustering-with-python) и [пример гипотетической НПО](https://www.kaggle.com/ankandash/pca-k-means-clustering-hierarchical-clustering).
Обработка естественного языка, NLP, - это область искусственного интеллекта. Вся эта область направлена на то, чтобы помочь машинам понимать и обрабатывать человеческий язык. Затем это можно использовать для выполнения таких задач, как проверка орфографии или машинный перевод.
Обработка естественного языка (Natural language processing, NLP) - это область искусственного интеллекта. Исследования в этой области направлены на то, чтобы помочь машинам понимать и обрабатывать человеческий язык. Например, решаются такие задачи, как проверка орфографии или машинный перевод.
## Региональная тема: европейские языки и литература и романтические отели Европы ❤️
В этом разделе учебной программы вы познакомитесь с одним из наиболее распространенных способов использования машинного обучения: обработкой естественного языка (NLP). Эта категория искусственного интеллекта, выведенная из компьютерной лингвистики, является мостом между людьми и машинами посредством голосовой или текстовой коммуникации.
В этом разделе учебной программы вы познакомитесь с одним из наиболее распространенных способов использования машинного обучения: обработкой естественного языка (NLP). Эта категория искусственного интеллекта, пришедшая из компьютерной лингвистики, является связующим звеном между людьми и машинами посредством голосовой или текстовой коммуникации.
На этих уроках мы изучим основы NLP, создав небольших диалоговых ботов, чтобы узнать, как машинное обучение помогает сделать эти разговоры все более и более «умными». Вы отправитесь в прошлое, болтая с Элизабет Беннетт и мистером Дарси из классического романа Джейн Остин **Гордость и предубеждение**, опубликованного в 1813 году. Затем вы расширите свои знания, узнав об анализе настроений из отзывов об отелях в Европе.
На этих уроках мы изучим основы NLP, создав небольших диалоговых ботов, чтобы понять, как машинное обучение помогает сделать разговоры все более и более «умными». Вы отправитесь в прошлое, болтая с Элизабет Беннетт и мистером Дарси из классического романа Джейн Остин **Гордость и предубеждение**, опубликованного в 1813 году. Затем вы расширите свои знания, узнав об анализе тональности текста по отзывам об отелях в Европе.
> Фото <ahref="https://unsplash.com/@elaineh?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Элейн Хоулин</a> на <ahref="https://unsplash.com/s/photos/pride-and-prejudice?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
> Фото <ahref="https://unsplash.com/@elaineh?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText"> Элейн Хоулин </a> на <ahref="https://unsplash.com/s/photos/pride-and-prejudice?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText"> Unsplash </a>
## Уроки
1. [Введение в обработку естественного языка](1-Introduction-to-NLP/README.md)
2. [Общие задачи и техники NLP](2-Tasks/README.md)
3. [Перевод и анализ тональности с помощью машинного обучения](3-Translation-Sentiment/README.md)
Что такое прогнозирование временных серий? Речь идет о предсказании будущих событий, анализируя тенденции прошлого.
Что такое прогнозирование временных рядов? Речь идет о предсказании будущих событий, анализируя тенденции прошлого.
## Региональная тема: потребление электроэнергии во всем мире ✨
В этих двух уроках вы познакомитесь с прогнозированием временных серий, несколько менее известной областью машинного обучения, которая, тем не менее, чрезвычайно ценна для промышленности и бизнес-приложений, среди других областей. Хотя нейронные сети можно использовать для повышения полезности этих моделей, мы будем изучать их в контексте классического машинного обучения, поскольку модели помогают прогнозировать будущую производительность на основе прошлого.
Наш региональный фокус - использование электроэнергии в мире, интересный набор данных, позволяющий узнать о прогнозировании будущего использования энергии на основе моделей прошлой нагрузки. Вы можете увидеть, насколько такое прогнозирование может быть чрезвычайно полезным в деловой среде.
Наш региональный фокус - использование электроэнергии в мире, интересный набор данных, позволяющий узнать о прогнозировании будущего использования энергии на основе моделей прошлой нагрузки. Вы можете увидеть, что такое прогнозирование может быть чрезвычайно полезным в бизнес-среде.
Автор фотографии <ahref="https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Педди Саи Хритика</a> электрических башен на дороге в Раджастане на <ahref="https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
Автор фотографии <ahref="https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Педди Саи Хритика</a> электрических башен на дороге в Раджастане на <ahref="https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
## Уроки
1. [Введение в прогнозирование временных рядов](1-Introduction/README.md)
2. [Построение моделей временных рядов ARIMA](2-ARIMA/README.md)
1. [Введение в прогнозирование временных рядов](../1-Introduction/README.md)
2. [Построение моделей ARIMA](../2-ARIMA/README.md)
## Благодарности
«Введение в прогнозирование временных рядов» было написано с ⚡️ [Франческа Лазерри](https://twitter.com/frlazzeri) и [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper)
«Введение в прогнозирование временных рядов» было написано с ⚡️ [Франческа Лазерри](https://twitter.com/frlazzeri) и [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper)
Reinforcement learning (обучение с подкреплением), RL, рассматривается как одна из основных парадигм машинного обучения, наряду сsupervised learning и unsupervised learning. RL - это все о решениях: принятие правильных решений или, по крайней мере, извлечение уроков из них.
# Введение в обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением (Reinforcement learning, RL) рассматривается как одна из основных парадигм машинного обучения, наряду собучением с учителем (supervised learning) и без учителя (unsupervised learning). RL - это все о принятии решений: принятии правильных решений или, по крайней мере, извлечении уроков из них.
Представьте, что у вас есть смоделированная среда, такая как фондовый рынок. Что произойдет, если вы введете определенное правило. Имеет ли это положительный или отрицательный эффект? Если происходит что-то негативное, вам нужно принять это _негативное подкрепление_, извлечь из него урок и изменить курс. Если это положительный результат, вам нужно использовать это _положительное подкрепление_.
Представьте, что у вас есть смоделированная среда, такая как фондовый рынок. Что произойдет, если вы введете определенное правило. Имеет ли это положительный или отрицательный эффект? Если происходит что-то негативное, вам нужно принять это _негативное подкрепление_, извлечь из него урок и изменить направление. Если это положительный результат, вам нужно использовать это _положительное подкрепление_.
> Петьке и его друзьям нужно спастись от голодного волка! Автор изображения [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
> Пете и его друзьям нужно спастись от голодного волка! Автор изображения [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
## Региональная тема: Петя и Волк (Россия)
[Петя и Волк](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf) - музыкальная сказка русского композитора [Сергея Прокофьева] (https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev). Это история о юном пионере Пете, который смело выходит из своего дома на лесную поляну, чтобы преследовать волка. В этом разделе мы обучим алгоритмы машинного обучения, которые помогут Пете:
[Петя и Волк](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B5%D1%82%D1%8F_%D0%B8_%D0%B2%D0%BE%D0%BB%D0%BA) - музыкальная сказка русского композитора [Сергея Прокофьева](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D1%84%D1%8C%D0%B5%D0%B2,_%D0%A1%D0%B5%D1%80%D0%B3%D0%B5%D0%B9_%D0%A1%D0%B5%D1%80%D0%B3%D0%B5%D0%B5%D0%B2%D0%B8%D1%87). Это история о юном пионере Пете, который смело выходит из своего дома на лесную поляну, чтобы преследовать волка. В этом разделе мы обучим алгоритмы машинного обучения, которые помогут Пете:
- **Исследуйте** окрестности и создайте оптимальную навигационную карту.
- **Учитесь** пользоваться скейтбордом и балансировать на нем, чтобы двигаться быстрее.
- **Исследовать** окрестности и построить оптимальную навигационную карту.
- **Научиться** пользоваться скейтбордом и балансировать на нем, чтобы двигаться быстрее.
[](https://www.youtube.com/watch?v=Fmi5zHg4QSM)
[](https://www.youtube.com/watch?v=Fmi5zHg4QSM)
> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы послушать Петю и Волка Прокофьева
@ -22,25 +22,25 @@ Reinforcement learning (обучение с подкреплением), RL, р
В предыдущих разделах вы видели два примера проблем машинного обучения:
- **Supervised**, где у нас есть наборы данных, которые предлагают примеры решений проблемы, которую мы хотим решить. [Классификация](../../4-Classification/README.md) и [регрессия] (../ 2-Регрессия / README.md) являются контролируемыми учебными задачами.
- **Unsupervised**, в котором у нас нет помеченных данных обучения. Основным примером unsupervised learning является [Кластеризация](../../5-Clustering/README.md).
- **Обучение с учителем**, где у нас есть наборы данных, которые предлагают примеры решений проблемы, которую мы хотим решить. [Классификация](../../4-Classification/README.md) и [регрессия](../../2-Regression/README.md) - это задачи обучения с учителем.
- **Обучение без учителя**, в котором у нас нет размеченных данных для обучения. Основным примером обучения без учителя является [Кластеризация](../../5-Clustering/README.md).
В этом разделе мы познакомим вас с новым типом задач обучения, которые не требуют маркированных данных обучения. Есть несколько типов таких проблем:
В этом разделе мы познакомим вас с новым типом задач, которые не требуют маркированных данных для обучения. Есть несколько типов таких проблем:
- **[Semi-supervised learning](https://wikipedia.org/wiki/Semi-supervised_learning)**, где у нас есть много немаркированных данных, которые можно использовать для предварительного обучения модели.
- **[Reinforcement learning](https://wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning)**, в котором агент учится вести себя, проводя эксперименты в некоторой моделируемой среде.
- **[Обучение с частичным привлечением учителя](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%81_%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%BC_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC_%D1%83%D1%87%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8F)**, где у нас есть много немаркированных данных, которые можно использовать для предварительного обучения модели.
- **[Обучение с подкреплением](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%81_%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%BF%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC)**, в котором агент учится вести себя, проводя эксперименты в некоторой моделируемой среде.
### Пример - компьютерная игра
Предположим, вы хотите научить компьютер играть в игру, например, в шахматы или [Супер Марио](https://wikipedia.org/wiki/Super_Mario). Чтобы компьютер мог играть в игру, нам нужно, чтобы он предсказывал, какой ход сделать в каждом из игровых состояний. Хотя это может показаться проблемой классификации, это не так - потому что у нас нет набора данных с состояниями и соответствующими действиями. Хотя у нас могут быть некоторые данные, такие как существующие шахматные матчи или записи игроков, играющих в Super Mario, вполне вероятно, что эти данные не будут в достаточной степени охватывать достаточно большое количество возможных состояний.
Предположим, вы хотите научить компьютер играть в игру, например, в шахматы или [Супер Марио](https://ru.wikipedia.org/wiki/Super_Mario_(%D1%81%D0%B5%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D0%B8%D0%B3%D1%80)). Чтобы компьютер мог играть в игру, нам нужно, чтобы он предсказывал, какой ход сделать в каждом из игровых состояний. Хотя это может показаться проблемой классификации, это не так - потому что у нас нет набора данных с состояниями и соответствующими действиями. Хотя у нас могут быть некоторые данные, такие как существующие шахматные матчи или записи игроков, играющих в Супер Марио, скорее всего, что эти данные не будут в достаточной степени охватывать достаточно большое количество возможных состояний.
Вместо поиска существующих игровых данных **Обучение с подкреплением** (RL) основано на идее *заставить компьютер играть* много раз и наблюдать за результатом. Таким образом, чтобы применить обучение с подкреплением, нам нужны две вещи:
- **Среда** и **симулятор**, которые позволяют нам играть в игру много раз. Этот симулятор будет определять все правила игры, а также возможные состояния и действия.
- **Функция вознаграждения**, которая сообщит нам, насколько хорошо мы сделали каждый ход или игру.
- **Функция вознаграждения**, которая сообщит нам, насколько хорошо мы сделали отдельный ход или прошли всю игру.
Основное различие между другими типами машинного обучения и RL заключается в том, что в RL мы обычно не знаем, выиграем мы или проиграем, пока не закончим игру. Таким образом, мы не можем сказать, является ли конкретный ход хорошим или нет - мы получаем награду только в конце игры. И наша цель - разработать алгоритмы, которые позволят нам обучать модель в неопределенных условиях. Мы узнаем об одном алгоритме RL под названием **Q-Learning**.
Основное различие между другими типами машинного обучения и RL заключается в том, что в RL мы обычно не знаем, выиграем мы или проиграем, пока не закончим игру. Таким образом, мы не можем сказать, является ли отдельно взятый ход хорошим или нет - мы получаем награду только в конце игры. И наша цель - разработать алгоритмы, которые позволят нам обучать модель в неопределенных условиях. Мы познакомимся с одним алгоритмом RL под названием **Q-Learning**.
## Уроки
@ -49,4 +49,4 @@ Reinforcement learning (обучение с подкреплением), RL, р
## Благодарности
«Введение в обучение с подкреплением» написано с ♥ ️[Дмитрием Сошниковым](http://soshnikov.com)
«Введение в обучение с подкреплением» написано с ♥ ️[Дмитрием Сошниковым](https://soshnikov.com)
В этом разделе учебной программы вы познакомитесь с некоторыми реальными приложениями классического машинного обучения. Мы обыскали Интернет в поисках технических документов и статей о приложениях, которые использовали эти стратегии, избегая, насколько это возможно, нейронных сетей, глубокого обучения и искусственного интеллекта. Узнайте о том, как машинное обучение используется в бизнес-системах, экологических приложениях, финансах, искусстве и культуре и многом другом.
> Фото сделано <ahref="https://unsplash.com/@childeye?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Alexis Fauvet</a> на <ahref="https://unsplash.com/s/photos/artificial-intelligence?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
> Фото сделано <ahref="https://unsplash.com/@childeye?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Алексис Фаувет</a> на <ahref="https://unsplash.com/s/photos/artificial-intelligence?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
## Урок
1. [Реальные приложения для машинного обучения](1-Applications/README.md)
1. [Реальные приложения для машинного обучения](../1-Applications/README.md)
## Благодарности
"Реальные приложения для машинного обучения" была написана группой людей, включая [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper) и [Орнелла Алтунян](https://twitter.com/ornelladotcom).
"Реальные приложения для машинного обучения" былы написаны группой людей, включая [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper) и [Орнелла Алтунян](https://twitter.com/ornelladotcom).
Nikita Titov
3 years ago
committed by
GitHub