Kitabı oxu: «30-дневный курс по обучению ИИ»

Şrift:

ISBN 978-5-0067-1720-6

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Вступление

Добро пожаловать на «30-дневный курс по обучению ИИ»! Этот курс разработан специально для тех, кто стремится быстро освоить ключевые аспекты искусственного интеллекта и начать применять их на практике. В течение следующих 30 дней мы вместе пройдем увлекательный путь от основ машинного обучения до создания собственных проектов с использованием современных технологий ИИ.

Готовы погрузиться в мир алгоритмов и нейронных сетей?

План обучения:

**Неделя 1: Основы машинного обучения**

– День 1: Введение в искусственный интеллект и машинное обучение.

– День 2: Линейная регрессия.

– День 3: Логистическая регрессия.

– День 4: Классификационные модели: K-ближайших соседей, метод опорных векторов (SVM).

– День 5: Деревья решений и случайные леса.

– День 6: Оценка моделей: перекрестная проверка, метрики качества.

– День 7: Практические задания и разбор ошибок.

**Неделя 2: Нейронные сети**

– День 8: Введение в нейронные сети.

– День 9: Персептроны и многослойные перцептроны.

– День 10: Обучение нейронных сетей: градиентный спуск, обратное распространение ошибки.

– День 11: Глубокое обучение: сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN).

– День 12: Регуляризация и борьба с переобучением.

– День 13: Практика: создание простой нейронной сети для классификации изображений.

– День 14: Разбор практических заданий и обсуждение результатов.

**Неделя 3: Работа с данными и предобработка**

– День 15: Сбор и подготовка данных.

– День 16: Методы нормализации и стандартизации данных.

– День 17: Выбор признаков и уменьшение размерности.

– День 18: Работа с пропущенными значениями и выбросами.

– День 19: Визуализация данных и анализ корреляций.

– День 20: Практикум: предобработка набора данных для задачи классификации.

– День 21: Проверка результатов и обсуждение методов улучшения качества данных.

**Неделя 4: Применение ИИ в реальных задачах**

– День 22: Примеры применения ИИ в бизнесе и науке.

– День 23: Создание чат-бота на основе RNN.

– День 24: Распознавание лиц и объектов на изображениях с использованием CNN.

– День 25: Анализ текстов и классификация отзывов с помощью NLP.

– День 26: Прогнозирование временных рядов и использование LSTM.

– День 27: Практическое задание: разработка проекта по выбранной теме.

– День 28: Презентация проектов и обсуждение результатов.

**Неделя 5: Заключительная неделя**

– День 29: Подготовка к экзамену: повторение основных тем.

– День 30: Экзамен: теоретический тест и практическое задание.

– День 31: Итоговое обсуждение курса, обратная связь от студентов.

**День 1: Введение в искусственный интеллект и машинное обучение**

**Что такое искусственный интеллект?**

Искусственный интеллект (ИИ) – это область информатики, которая занимается созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Это включает распознавание образов, понимание языка, принятие решений и многое другое.

**Что такое машинное обучение?**

Машинное обучение – это подмножество ИИ, которое фокусируется на разработке алгоритмов, которые могут учиться на данных и улучшать свои результаты без явного программирования. Машинное обучение позволяет компьютерам находить закономерности и делать прогнозы на основе этих данных.

**Основные типы задач машинного обучения:**

1. **Классификационные задачи:** Определение категории объекта на основе его характеристик. Например, определение спама в электронных письмах.

2. **Регрессионные задачи:** Предсказание числового значения на основе входных данных. Например, прогнозирование цен на акции.

3. **Задачи кластеризации:** Группировка схожих объектов вместе без предварительного определения категорий. Например, сегментация клиентов на группы.

**Примеры использования машинного обучения:**

– Рекомендательные системы (например, Netflix, Spotify)

– Автоматизированные переводчики (Google Translate)

– Системы распознавания лиц

**Этапы процесса машинного обучения:**

1. **Сбор данных:** Получение данных из различных источников.

2. **Предобработка данных:** Очистка, нормализация и преобразование данных.

3. **Выбор модели:** Определение подходящего алгоритма для решения задачи.

4. **Обучение модели:** Тренировка модели на подготовленных данных.

5. **Оценка модели:** Проверка точности модели на тестовых данных.

6. **Применение модели:** Использование обученной модели для предсказаний на новых данных.

**День 2: Линейная регрессия**

**Что такое линейная регрессия?**

Линейная регрессия – это статистический метод, который используется для моделирования взаимосвязей между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Основная цель линейной регрессии – найти линию наилучшего соответствия данным, которая может использоваться для предсказания значений зависимой переменной.

**Простая линейная регрессия**

Начнем с простого случая, когда у нас только одна независимая переменная. Формула простой линейной регрессии выглядит так:

$$ y = \beta_0 + \beta_1 x

где:

– $y$ – зависимая переменная,

– $\beta_0$ – свободный член (пересечение),

– $\beta_1$ – коэффициент наклона линии,

– $x$ – независимая переменная.

Пример: Предположим, что мы хотим предсказать стоимость дома ($y$) на основании его площади ($x$). Мы собираем данные о домах и их площадях, строим график зависимости стоимости от площади и находим уравнение прямой, которая лучше всего описывает эти данные.

**Множественная линейная регрессия**

Когда у нас несколько независимых переменных, формула становится более сложной:

$$ y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + … + \beta_n x_n

где:

– $n$ – количество независимых переменных,

– $x_i$ – i-я независимая переменная,

– $\beta_i$ – соответствующий коэффициент для каждой независимой переменной.

Пример: Теперь мы можем учитывать не только площадь дома, но и его возраст, район, наличие бассейна и т.д., чтобы сделать наши прогнозы точнее.

**Метод наименьших квадратов**

Для нахождения коэффициентов $\beta_0$, $\beta_1$, …, $\beta_n$ мы используем метод наименьших квадратов. Этот метод минимизирует сумму квадратов отклонений между наблюдаемыми значениями $y$ и предсказанными значениями $\hat {y} $.

**Практическое задание**

Используя Python и библиотеку `scikit-learn`, попробуйте построить модель линейной регрессии для предсказания цены автомобиля на основании его пробега. Вы можете использовать набор данных «Auto MPG» из UCI Machine Learning Repository.

```python

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.model_selection import train_test_split

import pandas as pd

# Загрузка данных

data = pd.read_csv (’auto-mpg. csv’)

X = data [[’mileage’]]

y = data [’price’]

# Разделение данных на тренировочный и тестовый наборы

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Создание и обучение модели

model = LinearRegression ()

model.fit (X_train, y_train)

# Предсказание на тестовом наборе

predictions = model.predict (X_test)

**День 3: Логистическая регрессия**

**Что такое логистическая регрессия?**

Логистическая регрессия – это метод машинного обучения, который используется для решения классификационных задач. Он применяется, когда необходимо предсказать вероятность того, что объект принадлежит к одному из двух классов. В отличие от линейной регрессии, которая предсказывает непрерывные значения, логистическая регрессия возвращает значение вероятности принадлежности к классу.

**Формула логистической регрессии**

Основная формула логистической регрессии выглядит следующим образом:

$$ P (y=1|x) = \frac {1} {1 + e^ {– (\beta_0 + \beta_1 x)}}

где:

– $P (y=1|x) $ – вероятность того, что объект принадлежит к классу 1 при заданном значении $x$,

– $\beta_0$ – свободный член,

– $\beta_1$ – коэффициент наклона,

– $e$ – основание натурального логарифма.

Пример: Представьте, что вы хотите определить, является ли электронное письмо спамом или нет. Используя логистическую регрессию, вы можете предсказать вероятность того, что письмо является спамом, основываясь на его содержимом.

**Множественная логистическая регрессия**

Как и в случае с множественной линейной регрессией, можно использовать несколько независимых переменных:

$$ P (y=1|X) = \frac {1} {1 + e^ {– (\beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + … + \beta_n x_n)}}

где:

– $X$ – вектор независимых переменных,

– $n$ – количество независимых переменных,

– $x_i$ – i-я независимая переменная,

– $\beta_i$ – соответствующий коэффициент для каждой независимой переменной.

**Максимальная правдоподобие**

Для нахождения коэффициентов $\beta_0$, $\beta_1$, …, $\beta_n$ используется метод максимальной правдоподобия. Этот метод максимизирует функцию правдоподобия, которая представляет собой вероятность получения наблюдаемых данных при заданных параметрах модели.

**Практическое задание**

Используя Python и библиотеку `scikit-learn`, попробуйте построить модель логистической регрессии для классификации писем как спам или не-спам. Вы можете использовать набор данных «Spam Classification Dataset» из Kaggle.

```python

from sklearn. datasets import fetch_20newsgroups

from sklearn. feature_extraction. text import TfidfVectorizer

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.metrics import accuracy_score

# Загрузка данных

categories = ['alt.atheism’, 'soc.religion.christian’]

twenty_train = fetch_20newsgroups (subset=’train’, categories=categories, shuffle=True, random_state=42)

# Преобразование текста в числовые признаки

vectorizer = TfidfVectorizer ()

X = vectorizer.fit_transform (twenty_train. data)

y = twenty_train. target

# Разделение данных на тренировочный и тестовый наборы

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Создание и обучение модели

model = LogisticRegression (random_state=42)

model.fit (X_train, y_train)

# Предсказание на тестовом наборе

predictions = model.predict (X_test)

accuracy = accuracy_score (y_test, predictions)

print (f’Accuracy: {accuracy:.2f}»)

```

Продолжаем наш путь в мире машинного обучения. Сегодня мы сосредоточимся на двух популярных классификационных моделях: методе k-ближайших соседей (k-Nearest Neighbors, k-NN) и методе опорных векторов (Support Vector Machines, SVM).

**День 4: Классификационные модели: k-ближайших соседей и метод опорных векторов**

**Метод k-ближайших соседей (k-NN) **

Метод k-ближайших соседей – это один из простейших и наиболее интуитивно понятных алгоритмов машинного обучения. Его основная идея заключается в том, чтобы классифицировать новый объект на основе класса его ближайших соседей в пространстве признаков.

Pulsuz fraqment bitdi.