Эволюция нашего обучения машинному обучению

Сегодня машинное обучение единодушно признано важнейшим технологическим достижением. Будь то сохранение конкурентоспособности с услугами, предлагаемыми вашими конкурентами, или освобождение ваших бизнес-экспертов от задач, которые отнимают все больше времени из-за накопления данных, существует множество причин для повышения уровня знаний ваших команд в области искусственного интеллекта.

В последние годы предложение машинного обучения буквально взорвалось. Обычно они сосредоточены вокруг двух проблем:

• охватить множество алгоритмов, интегрирующих машинное обучение;
• представляют широкий спектр приложений (классификация изображений, интеллектуальный анализ текста, окно чата и т. д.).

Программа нашего обучения машинному обучению должна немного отличаться. Она основана на профессиональном опыте, приобретенном в ходе проектов в области науки о данных, которые мы выполняем для наших клиентов. Наша цель: предоставить вам навыки, которые позволят вам быть независимыми в решении бизнес-задач, а не стремиться к полноте алгоритмов и сценариев использования машинного обучения.

Данные: главная сложность машинного обучения

Одно из часто упоминаемых объяснений развития машинного обучения связано с увеличением количества собираемых данных: с одной стороны, у нас есть данные, необходимые для обучения методам машинного обучения, с другой - для обработки данных. Постоянно увеличивающийся объем данных нам нужны алгоритмы машинного обучения. Однако в этом анализе не учитывается вопрос о подготовке данных, использование которого далеко не сразу. В наших проектах этот этап занимает значительную часть, зачастую более важную, чем этап проектирования и обучения алгоритмов искусственного интеллекта.

Чтобы предоставить вам как можно больше инструментов для более эффективного управления вашими данными, мы решили обратиться к:

• обнаружению ошибочных данных  ;
• удалению или замене недостающих данных;
• адаптации набора данных к требованиям алгоритмов машинного обучения.

Мы также покажем вам, что данные во многих случаях являются наиболее эффективным рычагом повышения производительности алгоритма машинного обучения.

Интерес к методам обучения без учителя

Хотя все больше и больше компаний имеют достаточный объем данных, чтобы начать машинное обучение, они не имеют достоверной информации об этих данных. Основная истина соответствует ожидаемому результату для каждой части данных: поэтому она должна выполняться бизнес-экспертами, а ее стоимость представляет собой серьезный тормоз в развитии многих проектов машинного обучения.

Методы неконтролируемого обучения составляют категорию алгоритмов, которые позволяют организовывать, связывать и автоматически представлять данные без какого-либо априорного знания этих данных, то есть не  требуя достоверности. Мы увидим, как их использовать для получения соответствующей информации о данных.

В качестве бонуса наша недавняя научно-исследовательская работа позволяет нам представить алгоритм Deep Cluster, нечто среднее между нейронными сетями и обучением без учителя.

Методы автоматического машинного обучения: новый важный инструмент для специалистов по данным

Запущенные несколько лет назад проекты, такие как Auto-Sklearn, TPOT или Auto Keras, помогают изменить профессию специалистов по данным, предлагая алгоритмы, способные автоматически выбирать комбинацию методов машинного обучения, подходящую для данной проблемы. Эти библиотеки Python не обходятся без хорошего опыта в различных алгоритмах машинного обучения, но они позволяют значительно сэкономить время.

Мы увидим, как интегрировать их в проект по науке о данных, каковы их преимущества и моменты, по которым рекомендуется сохранять бдительность.

MlFlow: мониторинг ваших экспериментов и запуск в производство

Обучение методу машинного обучения для обработки данных требует фазы экспериментирования. Сохранение работы, проделанной за этот период, для того, чтобы иметь возможность сообщить о ней, продолжить ее или оправдать ее - это задача, которую значительно облегчают такие инструменты, как MlFlow.

Одна из сильных сторон MlFlow также заключается в том, что он облегчает обслуживание выбранной модели и, следовательно, экономит время на производстве. Мы поделимся с вами опытом использования этой библиотеки.

В заключении

Чтобы получить более точное представление о том, что мы предлагаем, вы можете найти программу нашего тренинга по машинному обучению на нашем сайте. Это обучение доступно в виде онлайн-семинаров, которые мы можем адаптировать, чтобы максимально приблизиться к вашим бизнес-задачам.