Ben tornato.
Fino ad ora, ho blaterato su cosa sia l'apprendimento automatico e spero che tu abbia
un'idea del perché ce l'abbiamo e perché è utile.
Ma alla fine, l'unico motivo per cui ci interessa l'apprendimento automatico è che siamo in grado di utilizzare le
macchine per prevedere i risultati in base ai dati in arrivo.
Questo è tutto.
Ora, questa idea di apprendimento automatico e non preoccuparti, so che continuiamo a parlare di una teoria, ma prometto
che prima faremo alcuni esercizi di programmazione.
Ma voglio parlare rapidamente di alcune delle categorie di apprendimento automatico che vedi spesso.
E tieni presente quello che ho detto, ovvero l'apprendimento automatico riguarda semplicemente la previsione dei risultati in base
ai dati in arrivo e tutte queste sottocategorie lo fanno semplicemente.
Ad esempio, abbiamo l'idea di un apprendimento supervisionato.
Che è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico.
In questo apprendimento supervisionato, i dati che abbiamo ricevuto hanno già delle categorie.
Pensalo come un file CSV con etichette di righe e colonne.
Abbiamo dati etichettati e un dato di test che è etichetta in modo da sapere se la nostra funzione è giusta o sbagliata.
Quindi, in uno scenario di apprendimento supervisionato, possiamo fare cose come la classificazione per decidere se questa è una mela o è
una pera Il modello di apprendimento automatico traccia semplicemente una linea per decidere, ehi, questa è una mela e questa è
una pera.
Oppure potremmo fare qualcosa chiamato regressione invece della classificazione basata su input, ad esempio, prevedere i
prezzi delle azioni, un altro modo in cui potremmo usare l'apprendimento supervisionato è, ad esempio, assumere ingegneri
sulla base di input, sulla base di anni di esperienza, sulla base forse età, forse dove vivono, che tipo
di computer hanno.
Tutti questi tipi di input etichettati possono essere utilizzati in un sistema di apprendimento supervisionato per decidere se assumere
questo ingegnere o no?
Ora, a volte abbiamo dati che non hanno etichette e questo è chiamato apprendimento non supervisionato.
Di nuovo, pensalo come un file CSV senza forse l'etichetta dei nomi delle colonne.
A volte con cose come il clustering.
Dobbiamo creare questi gruppi o almeno la macchina per creare questi gruppi.
Ad esempio, gli diamo una serie di punti dati e poi la macchina decide, oh, questo è un gruppo, questo
è un gruppo e questo è un gruppo.
Oppure possiamo avere qualcosa come Apprendimento delle regole di associazione in cui associamo cose diverse per prevedere
cosa un cliente potrebbe acquistare in futuro.
Quando i gruppi non esistono, lo chiamiamo apprendimento non supervisionato.
Possiamo dire alla macchina che hanno ragione o torto come possiamo quando facciamo mele contro pere, poiché non
ci sono vere categorie, ma lasciamo che le macchine creino queste categorie per noi.
Infine, abbiamo questa idea di apprendimento per rinforzo.
E l'apprendimento per rinforzo è davvero interessante perché si tratta di insegnare alle macchine attraverso tentativi
ed errori, premi e punizioni.
Quindi il programma impara semplicemente un gioco giocandoci milioni di volte finché, beh, non ottiene il punteggio più
alto, all'inizio non sa cosa sta facendo, ma poi cerca di massimizzare il punteggio e alla fine
lo capisce, ehi, forse dovrei provare a muovermi dove sta arrivando la palla.
Quindi questa è la scena per l'acquisizione di abilità o l'apprendimento in tempo reale.
E lo vedi molto nei programmi di apprendimento automatico che riproducono, ad esempio, i videogiochi.
Ora collegherò una risorsa in modo che tu possa approfondire questi argomenti.
E in realtà ne parleremo un po' di più e li capiremo molto meglio una volta che avremo eseguito
alcuni degli esercizi.
Ma l'idea qui è che l'apprendimento automatico ha diverse categorie e diversi modi per raggiungere il suo
obiettivo.
E argomenti come reti neurali, alberi decisionali, macchine vettoriali di supporto, k più
vicino sono semplicemente algoritmi che vengono utilizzati con questi sottocampi per arrivare a queste previsioni.
Ma ricorda, la cosa fondamentale, tutto questo, quello che stanno facendo è cercare di imparare dai dati
che riceve e prevedere qualcosa.
Vedrò nel prossimo.
Bubby.