Машинное обучение. Занятие №3. Этапы трансформации данных

1. Машинное обучение

Занятие №3

2. Данные

Данные – это отдельные факты,
характеризующие объекты (предметы,
процессы и явления) окружающего
мира, в том числе и их свойства.

3. Этапы трансформации данных

Данные существуют как результат
измерений наблюдений
Данные содержатся на материальных
носителях (в протоколах, справочниках)
Данные структурно представлены (в виде
таблиц, списков, диаграмм, графиков,
функций)
Данные используются в компьютере и
закодированы на языках описания данных
Данные хранятся в базах данных

4. Данные и знания

Данные о погоде
ДАННЫЕ
Прогноз погоды
ЗНАНИЯ

5. Знания

Знания – совокупность утверждений о
мире и свойствах объектов, о
различных закономерностях,
процессов и явлений, правила
логического вывода одних
утверждений из других и
использования результатов вывода
для принятия решений.

6. Виды знаний

Знания
Декларативные
Процедурные
Жесткий диск – внешняя
память компьютера
Алгоритм записи файла
на жесткий диск

7. Машинное обучение

Машинное обучение – один из
разделов искусственного интеллекта,
который занимается, как
теоретическими, так и прикладными
разработками.
Не предполагает прямой способ
решения задачи с использованием
машин.

8. Компоненты машинного обучения

Для обучения машины необходимы три
компонента:
Данные
Параметры (признаки, величины)
Методы (алгоритмы)

9. Примеры данных

10. Примеры данных

11. Параметры

12. Методы

13. Датасет

Данные собираются и хранятся в базах
данных, которые называют
датасетами.
Датасет – специальная база данных,
подходящая для машинного обучения
и имеющая свой формат и разметку.

14. Способы создания датасетов

Датасеты могут собираться тремя
способами:
Вручную (человеком)
Автоматизировано (с участием
человека)
Автоматически (без участия человека)

15. Метод машинного обучения

Метод машинного обучения определяет:
Точность работы системы
Количество используемых ресурсов

16. Подходы к МО

17. Обучение с учителем

18. Подходы к МО

19. Контрольные вопросы

Какова взаимосвязь между
количеством данных, их качеством и
использованием методов машинного
обучения? ​
От чего зависит выбор подхода к
машинному обучению? Приведите
примеры использования различных
подходов к машинному обучению.​