Що таке машинне навчання (Machine Learning)?
Машинне навчання (Machine Learning, ML) — це підхід до створення програм, за якого модель виводить правила з даних сама, замість того щоб розробник прописував їх вручну. Розробник готує дані та обирає алгоритм, а закономірності модель знаходить у процесі навчання.
Класичний приклад — фільтр спаму. Написати вручну всі правила «що таке спам» неможливо: вони змінюються щотижня. Натомість моделі показують десятки тисяч листів із позначками «спам» / «не спам», і вона сама зʼясовує, які ознаки на це вказують.
Навчання буває з учителем (дані розмічені заздалегідь: ціна квартири, діагноз, категорія листа), без учителя (модель шукає структуру в нерозмічених даних — наприклад, сегменти клієнтів) і з підкріпленням (модель вчиться на винагороді за вдалі дії).
Приклад
Прогноз відтоку клієнтів: на історичних даних про поведінку користувачів модель вчиться оцінювати ймовірність, що конкретний клієнт піде найближчого місяця.
Повʼязані терміни
Штучний інтелект (AI, ШІ) — це галузь компʼютерних наук і набір технологій, які дозволяють програмам розвʼязувати задачі, що зазвичай потребують людського мислення: розпізнавати образи, розуміти текст, робити прогнози та ухвалювати рішення.
Neural NetworkНейромережа — це математична модель із шарів повʼязаних між собою «нейронів», кожен з яких множить вхідні числа на ваги й передає результат далі. Навчання нейромережі — це підбір мільйонів таких ваг, щоб вихід моделі збігався з правильною відповіддю.
Fine-tuningFine-tuning — це донавчання вже готової моделі на власному наборі прикладів, щоб вона засвоїла потрібний стиль, формат відповіді чи вузьку предметну специфіку. Ваги моделі при цьому змінюються — виходить ваша власна версія моделі.
Data AnalyticsАналітика даних — це робота з даними компанії заради відповідей на конкретні питання бізнесу: чому впали продажі, які клієнти йдуть, який канал залучення окупається. Дані збирають, очищають, аналізують і перетворюють на зрозумілі висновки та рекомендації.
pandaspandas — бібліотека Python для роботи з табличними даними. Її основний обʼєкт, DataFrame, — це таблиця з рядками та стовпцями, яку можна фільтрувати, групувати, обʼєднувати й рахувати за нею метрики кількома рядками коду.