Табличное мастерство. Осваиваем модели машинного обучения для анализа табличных данных
Алексей Михнин
Машинное обучение становится ключевым фактором успеха в повседневной жизни, бизнесе и науке. Эта книга – комплексное руководство по анализу табличных данных с помощью машинного обучения. Она полезна для бизнеса, руководителей проектов и всех, кто интересуется данной темой. Книга рассматривает классические алгоритмы, ансамблирование, AutoML и нейронные сети. Охватывает предобработку данных, отбор признаков, разработку и валидацию моделей, внедрение и мониторинг решений, а также этику и законодательные требования. Практические примеры и пошаговые инструкции помогут разобраться в процессе разработки проектов машинного обучения. Книга подходит для людей с разным уровнем опыта, от новичков до опытных специалистов, предлагая материалы различного уровня сложности.
Алексей Михнин
Табличное мастерство. Осваиваем модели машинного обучения для анализа табличных данных
Введение в табличные данные и машинное обучение
В современном мире машинное обучение играет все большую и большую роль в повседневной жизни, бизнесе и научных исследованиях. Умение анализировать и использовать данные становится ключевым фактором успеха для организаций и профессионалов. Эта книга призвана стать вашим комплексным руководством по машинному обучению, особенно в отношении анализа табличных данных, которые являются наиболее распространенным типом данных в бизнесе.
Данная книга будет полезна как бизнесу, руководителям проектов по машинному обучению, так и лицам, интересующимся машинным обучением. Она предоставляет широкий обзор методов и подходов, используемых для анализа и прогнозирования на основе табличных данных, включая классические алгоритмы машинного обучения, ансамблирование, автоматическое машинное обучение (AutoML) и применение нейронных сетей.
Книга разделена на несколько глав, каждая из которых посвящена определенному аспекту машинного обучения. Вы узнаете о предобработке данных, отборе признаков, разработке и валидации моделей, а также о внедрении и мониторинге решений на основе машинного обучения в реальной среде. Кроме того, в книге рассматриваются важные вопросы этики и соответствия законодательным требованиям в контексте машинного обучения.
Благодаря практическим примерам и пошаговым инструкциям, вы сможете глубже погрузиться в каждый этап разработки проекта машинного обучения и получить полезные навыки для своей карьеры или бизнеса. Независимо от вашего опыта или роли, вы найдете ответы на свои вопросы, а также полезные советы и рекомендации по применению машинного обучения в различных областях.
Мы надеемся, что эта книга станет вашим надежным спутником на пути к успешному освоению и применению машинного обучения, и поможет вам создавать инновационные и эффективные решения для вашего бизнеса, проектов и личного развития.
Книга предназначена для людей с разным уровнем опыта в области машинного обучения: от новичков до опытных профессионалов. В каждой главе представлены материалы как для начинающих, так и для более продвинутых читателей, что позволяет каждому найти подходящий для себя уровень сложности и глубину изложения.
Основы табличных данных
Табличные данные – это распространенный вид структурированных данных, представленных в виде таблицы, состоящей из строк и столбцов. Строки обычно соответствуют отдельным объектам или наблюдениям, а столбцы представляют различные переменные или характеристики объектов. Табличные данные могут содержать числовые значения, категориальные значения, текст, даты и другие типы информации.
Машинное обучение и его виды
Машинное обучение (МО) – это подраздел искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам учиться и принимать решения без явного программирования. МО использует алгоритмы и статистические модели для анализа и обработки данных с целью делать предсказания или принимать определенные решения.
Методы машинного обучения и нейронные сети являются частями области искусственного интеллекта, но они имеют свои особенности и различия.
Методы машинного обучения включают в себя широкий спектр алгоритмов, которые используются для обучения моделей на основе данных.
Выделяют три категории машинного обучения:
Обучение с учителем: модели обучаются на основе размеченных данных, где каждому объекту сопоставляется метка или значение. Примеры таких методов включают линейную регрессию, деревья решений и метод опорных векторов.
Обучение без учителя: модели обучаются на основе неразмеченных данных, и целью является выявление структуры или зависимостей в данных. Примеры таких методов включают кластеризацию и методы понижения размерности.
Обучение с подкреплением: модели обучаются на основе взаимодействия с окружающей средой, где они получают награды или штрафы за свои действия. Примеры таких методов включают Q-обучение и глубокое обучение с подкреплением.
Нейронные сети – являются подмножеством методов машинного обучения, которые имитируют структуру и функционирование биологических нейронных сетей. Они состоят из слоев нейронов, связанных синапсами, и обучаются путем оптимизации весов синапсов.
Синапсис в контексте искусственных нейронных сетей – это аналог биологического синапса, который служит связью между искусственными нейронами. В искусственных нейронных сетях синапсисы представлены в виде весов, которые обозначают силу связи между нейронами.
Когда сигнал передается от одного нейрона к другому через синапсис, он умножается на вес связи (величина синаптического веса). Веса могут быть положительными или отрицательными, что соответственно усиливает или ослабляет передаваемый сигнал. В процессе обучения нейронной сети веса синапсов оптимизируются для минимизации ошибки и улучшения производительности модели.
Синапсисы играют ключевую роль в передаче информации между нейронами и определении архитектуры и динамики нейронных сетей. Они позволяют нейронным сетям адаптироваться и обучаться на основе предоставленных данных, делая их мощным инструментом для решения сложных задач машинного обучения.
Нейронные сети могут быть использованы для решения задач обучения с учителем, обучения без учителя и обучения с подкреплением.
Основные отличия между методами машинного обучения и нейронными сетями:
Структура: Нейронные сети имеют иерархическую структуру слоев и нейронов, в то время как многие методы машинного обучения используют другие структуры, такие как деревья, графы или линейные модели.
Сложность: Нейронные сети обычно обладают большей сложностью и гибкостью, что позволяет им аппроксимировать более сложные функции и зависимости в данных. Однако, это также может привести к более длительному времени обучения и требовать больших вычислительных ресурсов.
Обработка данных: Нейронные сети обычно более способны справляться с большим количеством данных и могут автоматически извлекать признаки из сырых данных, что может быть полезным для таких задач, как обработка изображений, текста и звука. В то время как традиционные методы машинного обучения часто требуют предварительной обработки данных и ручного извлечения признаков.
Устойчивость к переобучению: В силу своей сложности, нейронные сети более подвержены переобучению, когда модель слишком хорошо обучается на тренировочных данных, но плохо справляется с новыми данными. В отличие от этого, многие традиционные методы машинного обучения, такие как линейная регрессия или решающие деревья, могут быть менее подвержены переобучению, особенно при использовании регуляризации или прунинга.
Регуляризация и прунинг – это две техники, используемые в машинном обучении для борьбы с переобучением и улучшения обобщающей способности моделей.
Регуляризация: Регуляризация – это метод добавления штрафа к функции потерь модели с целью предотвратить переобучение и упростить модель. Регуляризация в основном ограничивает значения параметров модели, делая ее менее сложной и более устойчивой к шуму в данных. Два наиболее распространенных типа регуляризации – L1 (Lasso) и L2 (Ridge) регуляризации.
L1-регуляризация добавляет абсолютные значения весов модели к функции потерь, что приводит к тому, что некоторые веса становятся равными нулю, что эквивалентно удалению соответствующих признаков из модели. L2-регуляризация добавляет квадраты весов к функции потерь, что снижает значения весов, но не делает их строго равными нулю.
Прунинг (обрезка): Прунинг – это процесс удаления некоторых частей модели (например, узлов или ветвей дерева решений, нейронов в нейронных сетях) с целью уменьшения сложности модели и предотвращения переобучения. Применяется главным образом в деревьях решений и ансамблях деревьев, таких как случайный лес или градиентный бустинг.
В деревьях решений прунинг может быть осуществлен путем удаления узлов или поддеревьев, которые вносят малый вклад в точность модели или создают слишком сложные структуры. Может быть применен как во время построения дерева (преждевременный прунинг), так и после его построения (отсроченный прунинг). Применение прунинга помогает снизить вероятность переобучения, улучшая обобщающую способность дерева.
Итак, и регуляризация, и прунинг являются техниками для упрощения моделей машинного обучения и предотвращения переобучения, но они применяются к разным типам моделей и используют разные подходы.
Интерпретируемость: Многие традиционные методы машинного обучения, такие как линейные модели или деревья решений, являются интерпретируемыми, что означает, что их результаты и принципы работы легче объяснить и понять. Нейронные сети, особенно глубокие сети, часто считаются "черными ящиками" из-за их сложной структуры и большого количества параметров, что затрудняет интерпретацию их предсказаний.
В целом, выбор между методами машинного обучения и нейронными сетями зависит от специфики задачи, доступных данных, вычислительных ресурсов и требований к интерпретируемости модели. В некоторых случаях использование нейронных сетей может привести к значительному улучшению результатов, в то время как в других случаях традиционные методы машинного обучения могут быть более подходящими и эффективными.
Статистический анализ данных и методы машинного обучения
Методы машинного обучения и статистический анализ являются инструментами для изучения и анализа данных, и выбор между ними зависит от конкретной задачи, целей и доступных данных. Вот несколько примеров, когда стоит использовать машинное обучение или статистический анализ:
Использование статистического анализа:
Описательная статистика: Если вам нужно просто описать основные характеристики данных, такие как среднее, медиана, стандартное отклонение и т. д., статистический анализ может быть достаточным.
Исследование взаимосвязей: Если цель состоит в изучении взаимосвязи между переменными и выявлении статистически значимых связей, такие методы, как корреляционный анализ или регрессионный анализ, могут быть подходящими.
Тестирование гипотез: В случае, когда вам нужно проверить определенную гипотезу о данных, такую как сравнение средних значений двух групп, статистические тесты могут быть использованы для этой цели.
Использование машинного обучения
Прогнозирование: Если задачей является прогнозирование значений одной переменной на основе других переменных, машинное обучение может обеспечить более точные и надежные прогнозы по сравнению со статистическими методами.
Классификация и кластеризация: Если вам нужно разделить данные на группы на основе их характеристик или выявить скрытые закономерности в данных, методы машинного обучения, такие как деревья решений, случайный лес, k-средних и другие, могут быть подходящими.
Работа с большими данными: Если у вас есть большие объемы данных или данные с большим количеством признаков, машинное обучение может быть более подходящим инструментом для анализа данных, поскольку оно способно обрабатывать такие данные и выявлять сложные закономерности.
Важно отметить, что статистический анализ и машинное обучение не взаимоисключающие подходы. На практике они часто используются совместно для анализа данных, и один подход может дополнять другой. Например, статистический анализ может быть использован на начальном этапе проекта для получения базового понимания данных и выявления потенциальных связей между переменными. Затем машинное обучение может быть применено для создания более сложных моделей и прогнозов.
