Искусственный интеллект в бизнесе. Артем Демиденко

данные, изображения, аудиофайлы и т.д. Важно собрать данные, которые наилучшим образом отражают задачу, которую вы хотите решить. Очистка данных: В процессе очистки данных удаляются или исправляются некорректные, неполные или поврежденные записи. Это включает удаление выбросов, заполнение пропущенных значений, исправление ошибок и другие манипуляции, необходимые для создания чистого и надежного набора данных. Масштабирование данных: В некоторых случаях данные могут иметь разные диапазоны значений или единицы измерения. Масштабирование данных позволяет привести их к одному общему масштабу, что улучшает процесс обучения модели. Некоторые распространенные методы масштабирования включают нормализацию и стандартизацию данных. Разделение на обучающую и тестовую выборки: Для оценки производительности модели необходимо разделить данные на обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется для обучения модели, а тестовая выборка – для оценки ее точности и обобщающей способности. Обычно применяются различные соотношения разделения, например, 70% обучающих данных и 30% тестовых данных. Преобразование данных: В зависимости от задачи и типа данных, могут потребоваться дополнительные преобразования. Например, для текстовых данных это может быть токенизация и векторизация текста, а для изображений – преобразование в числовой формат или извлечение признаков с помощью сверточных нейронных сетей.

      2.      Выбор и обучение модели: Выбирается подходящая модель для решения конкретной задачи. Модель обучается на обучающей выборке, где она настраивает свои веса или параметры на основе предоставленных данных. Вот некоторые распространенные типы моделей: Линейные модели: Простые модели, которые строят линейную связь между входными данными и целевой переменной. Примерами являются линейная регрессия и логистическая регрессия. Решающие деревья: Деревоподобные модели, которые разбивают данные на наборы условий и принимают решения на основе этих условий. Примером является модель решающего дерева (Decision Tree). Метод ближайших соседей: Модели, которые принимают решения на основе близости объектов в пространстве признаков. Примером является метод k-ближайших соседей (k-Nearest Neighbors). Нейронные сети: Модели, построенные на основе искусственных нейронных сетей, которые имитируют работу мозга. Глубокое обучение (Deep Learning) – это особый тип нейронных сетей с большим количеством слоев, используемый для обработки сложных данных. Метод опорных векторов: Модель, которая находит оптимальную гиперплоскость для разделения данных разных классов. Примером является метод опорных векторов (Support Vector Machines). Ансамбли моделей: Модели, которые объединяют предсказания нескольких базовых моделей для получения более точных результатов. Примерами являются случайный лес (Random Forest) и градиентный бустинг (Gradient Boosting). После выбора модели происходит процесс обучения модели на обучающей выборке. Во время обучения модель настраивает свои веса или параметры таким образом, чтобы минимизировать