Презентация "Машинное обучение" (10 класс углубленный уровень)

Машинное обучение

Болгова Н.А.,

учитель информатики

МБОУ СОШ с.Тербуны

Домашнее задание

№ 41 ( А. Рогов ) Используя информацию из базы данных в файле 3-40.xls , определите количество городов , расположенных в странах с населением более 100 000 000.

100 000 000 " width="640"

1 ) Фильтр - страны с населением 100 000 000

100 000 000 BGD BRA CHN IDN IND JPN NGA PAK RUS USA Код страны 2 ) Записать код страны " width="640"

1 ) Фильтр - страны с населением 100 000 000

BGD

BRA

CHN

IDN

IND

JPN

NGA

PAK

RUS

USA

Код страны

2 ) Записать код страны

3 ) Лист Города - фильтр – код страны

BGD

BRA

CHN

IDN

IND

JPN

NGA

PAK

RUS

USA

Ответ: 1897

Машинное обучение

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это дисциплина в области искусственного интеллекта, которая занимается разработкой методов , позволяющих компьютерам автоматически получать знания и опыт из данных, не будучи запрограммированными явно.

Ответ нейросети

• Машинное обучение  (machine learning, ML) —  это технология, которая позволяет компьютерам самим искать решения задач с помощью анализа данных . 
• С её помощью алгоритмы учатся выявлять закономерности, прогнозировать результаты и адаптироваться к изменениям .
• Основу машинного обучения составляют специальные алгоритмы  — математические модели, которые анализируют данные и делают предсказания. Они изучают входные данные, выявляют связи и строят правила, на основе которых потом делают выводы. 
• Применение этих технологий возможно для широкого спектра задач: от распознавания образов и обработки текста до автоматизации сложных бизнес-процессов . 

Основные термины

• Машинное обучение  ( machine learning, ML ) —  это технология, которая позволяет компьютерам самим искать решения задач с помощью анализа данных . 

• Основа машинного обучения - специальные алгоритмы  ( математические модели ) , которые анализируют входные данные, выявляют связи и строят правила, на основе которых потом делают выводы. 

Основные виды машинного обучения:

1. Обучение с учителем 

Данные и правильные решения заранее определены. Машина сама находит и определяет признаки. Машина обучается классифицировать данные на примерах подобных задач .

• Пример. Машина должна определять, какая буква написана на изображении.

Машину обучают : предоставляются входные данные (изображения рукописных букв, соответствующие им метки) и выходные данные ( сами буквы).

Принцип работы : машина выявляет закономерности между характеристиками букв (входными данными) и их написанием (выходными данными) , используя эти закономерности, определяет буквы на новых изображениях.

Основные виды машинного обучения:

2. Обучение без учителя 

Данные и правильные решения не определены . Машина сама ищет закономерности, определяет признаки, делит на классы, подбирает шаблоны.

Основная цель — обнаружение скрытых, предсказуемо повторяющихся элементов и группировок в данных. 

Основные виды машинного обучения:

3. Обучение с подкреплением  .

Машина обучается сама методом проб и ошибок 

Задача алгоритма — минимизировать количество ошибок, поэтому последовательность успешных решений и все неправильные решения фиксируются .

Пример, управление транспортом . Нарушая ПДД, нейросеть получает отрицательную обратную связь, соблюдая их — положительную. Так тренируют автопилоты дронов, автомобилей и др. движущихся устройств.

Основные виды машинного обучения:

4. Глубокое обучение   .

Это класс алгоритмов машинного обучения, созданный по аналогии со структурой человеческого мозга .

Они работают благодаря многослойным нейронным сетям.

Распознавание речи . Нейросети анализируют аудиозаписи разговоров и выделяют отдельные слова, части речи, эмоции.

Компьютерное зрение . Алгоритмы глубокого обучения анализируют изображения, видео, выделяют объекты, лица, тексты, дорожные знаки. Это используется в беспилотном транспорте, поисковых системах, медицинской диагностике. 

Обработка естественного языка . Нейросети извлекают смысл из текстов на естественном языке, определяют тематику, тональность, выделяют ключевые слова.  

Сервисы рекомендаций . Модели анализируют поведение пользователей, историю взаимодействий. На этой основе выдают персонализированные рекомендации товаров, контента, музыки.

Диагностика заболеваний . Глубокое обучение применяется для анализа медицинских изображений — снимков КТ, МРТ, микроскопии.

Создание интеллектуальных чат-ботов . Чат-боты способны не просто отвечать по шаблону, а анализировать намерения собеседника и контекст беседы. 

Модерация на предмет нарушений или нежелательного контента

Вопросы: Обучение с учителем

• Что такое обучение с учителем? Приведите пример задачи, которая решается с помощью этого вида обучения.

• Чем отличаются классификация  и  регрессия ?

• Почему для обучения модели с учителем необходимы размеченные данные?

Вопросы: Обучение без учителя

• В чём главное отличие обучения без учителя от обучения с учителем?

• Какие задачи решает  кластеризация ? Приведите пример из реальной жизни.

• Как алгоритм  PCA  ( метод главных компонент ) помогает в обучении без учителя?

Вопросы: Обучение с подкреплением

• Как работает обучение с подкреплением? Приведите пример его применения (например, в играх или робототехнике).

• Что такое  "агент" ,  "среда"  и  "награда"  в обучении с подкреплением?

• Почему важно балансировать между исследованием и  использованием ?

Вопросы: Глубокое о бучение

• Чем глубокое обучение отличается от традиционного машинного обучения?

• Какую роль играют  нейронные сети  в глубоком обучении? Приведите пример их использования.

• Почему для глубокого обучения требуются большие объёмы данных и мощные вычислительные ресурсы?

Практика (Анализ данных в ЕГЭ)

Анализ данных в ЕГЭ

Литература:

• Глубокое обучение [ https://checkroi.ru/blog/wp-content/uploads/2021/09/mashinnoe-obuchenie-dlya-nespecialistov.jpg ], пример [ https://avatars.mds.yandex.net/i?id=fc91a2913f0a48bb2dab60cad42de06460af0309-4539046-images-thumbs&n=13 ]
• Классическое обучение [ https://i.vas3k.ru/7r6.jpg ]
• Обучение с учителем [ https://cf2.ppt-online.org/files2/slide/e/e9fPgALQyohNpJuxYviz7EDW5mCG06U24kT8tX/slide-4.jpg ]
• Машинное обучение [ https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2019/10/ML-2-1024x541.png ]
• Ровер [ https://yastatic.net/naydex/yandex-search/ZNpa59E34/129166ZcmN/-gZ7719w3B5kX0XaL_4ZAN8trSgpfIu-1czWAF9Yo3JYSJCwKJOX3HHjkb--5Q6dwZQ6KRLc-n69iQBTGXrWlNk4PfZyXLMyQnMk8QfXNCveYu0_KAyz]