Бесплатный фрагмент - 30-дневный курс по обучению ИИ

Вступление

Добро пожаловать на «30-дневный курс по обучению ИИ»! Этот курс разработан специально для тех, кто стремится быстро освоить ключевые аспекты искусственного интеллекта и начать применять их на практике. В течение следующих 30 дней мы вместе пройдем увлекательный путь от основ машинного обучения до создания собственных проектов с использованием современных технологий ИИ.

Готовы погрузиться в мир алгоритмов и нейронных сетей?

План обучения:

**Неделя 1: Основы машинного обучения**

— День 1: Введение в искусственный интеллект и машинное обучение.

— День 2: Линейная регрессия.

— День 3: Логистическая регрессия.

— День 4: Классификационные модели: K-ближайших соседей, метод опорных векторов (SVM).

— День 5: Деревья решений и случайные леса.

— День 6: Оценка моделей: перекрестная проверка, метрики качества.

— День 7: Практические задания и разбор ошибок.

**Неделя 2: Нейронные сети**

— День 8: Введение в нейронные сети.

— День 9: Персептроны и многослойные перцептроны.

— День 10: Обучение нейронных сетей: градиентный спуск, обратное распространение ошибки.

— День 11: Глубокое обучение: сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN).

— День 12: Регуляризация и борьба с переобучением.

— День 13: Практика: создание простой нейронной сети для классификации изображений.

— День 14: Разбор практических заданий и обсуждение результатов.

**Неделя 3: Работа с данными и предобработка**

— День 15: Сбор и подготовка данных.

— День 16: Методы нормализации и стандартизации данных.

— День 17: Выбор признаков и уменьшение размерности.

— День 18: Работа с пропущенными значениями и выбросами.

— День 19: Визуализация данных и анализ корреляций.

— День 20: Практикум: предобработка набора данных для задачи классификации.

— День 21: Проверка результатов и обсуждение методов улучшения качества данных.

**Неделя 4: Применение ИИ в реальных задачах**

— День 22: Примеры применения ИИ в бизнесе и науке.

— День 23: Создание чат-бота на основе RNN.

— День 24: Распознавание лиц и объектов на изображениях с использованием CNN.

— День 25: Анализ текстов и классификация отзывов с помощью NLP.

— День 26: Прогнозирование временных рядов и использование LSTM.

— День 27: Практическое задание: разработка проекта по выбранной теме.

— День 28: Презентация проектов и обсуждение результатов.

**Неделя 5: Заключительная неделя**

— День 29: Подготовка к экзамену: повторение основных тем.

— День 30: Экзамен: теоретический тест и практическое задание.

— День 31: Итоговое обсуждение курса, обратная связь от студентов.

**День 1: Введение в искусственный интеллект и машинное обучение**

**Что такое искусственный интеллект?**

Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, которая занимается созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Это включает распознавание образов, понимание языка, принятие решений и многое другое.

**Что такое машинное обучение?**

Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое фокусируется на разработке алгоритмов, которые могут учиться на данных и улучшать свои результаты без явного программирования. Машинное обучение позволяет компьютерам находить закономерности и делать прогнозы на основе этих данных.

**Основные типы задач машинного обучения:**

1. **Классификационные задачи:** Определение категории объекта на основе его характеристик. Например, определение спама в электронных письмах.

2. **Регрессионные задачи:** Предсказание числового значения на основе входных данных. Например, прогнозирование цен на акции.

3. **Задачи кластеризации:** Группировка схожих объектов вместе без предварительного определения категорий. Например, сегментация клиентов на группы.

**Примеры использования машинного обучения:**

— Рекомендательные системы (например, Netflix, Spotify)

— Автоматизированные переводчики (Google Translate)

— Системы распознавания лиц

**Этапы процесса машинного обучения:**

1. **Сбор данных:** Получение данных из различных источников.

2. **Предобработка данных:** Очистка, нормализация и преобразование данных.

3. **Выбор модели:** Определение подходящего алгоритма для решения задачи.

4. **Обучение модели:** Тренировка модели на подготовленных данных.

5. **Оценка модели:** Проверка точности модели на тестовых данных.

6. **Применение модели:** Использование обученной модели для предсказаний на новых данных.

**День 2: Линейная регрессия**

**Что такое линейная регрессия?**

Линейная регрессия — это статистический метод, который используется для моделирования взаимосвязей между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Основная цель линейной регрессии — найти линию наилучшего соответствия данным, которая может использоваться для предсказания значений зависимой переменной.

**Простая линейная регрессия**

Начнем с простого случая, когда у нас только одна независимая переменная. Формула простой линейной регрессии выглядит так:

$$ y = \beta_0 + \beta_1 x

$$

где:

— $y$ — зависимая переменная,

— $\beta_0$ — свободный член (пересечение),

— $\beta_1$ — коэффициент наклона линии,

— $x$ — независимая переменная.

Пример: Предположим, что мы хотим предсказать стоимость дома ($y$) на основании его площади ($x$). Мы собираем данные о домах и их площадях, строим график зависимости стоимости от площади и находим уравнение прямой, которая лучше всего описывает эти данные.

**Множественная линейная регрессия**

Когда у нас несколько независимых переменных, формула становится более сложной:

$$ y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + … + \beta_n x_n

$$

где:

— $n$ — количество независимых переменных,

— $x_i$ — i-я независимая переменная,

— $\beta_i$ — соответствующий коэффициент для каждой независимой переменной.

Пример: Теперь мы можем учитывать не только площадь дома, но и его возраст, район, наличие бассейна и т.д., чтобы сделать наши прогнозы точнее.

**Метод наименьших квадратов**

Для нахождения коэффициентов $\beta_0$, $\beta_1$, …, $\beta_n$ мы используем метод наименьших квадратов. Этот метод минимизирует сумму квадратов отклонений между наблюдаемыми значениями $y$ и предсказанными значениями $\hat {y} $.

**Практическое задание**

Используя Python и библиотеку `scikit-learn`, попробуйте построить модель линейной регрессии для предсказания цены автомобиля на основании его пробега. Вы можете использовать набор данных «Auto MPG» из UCI Machine Learning Repository.

```python

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.model_selection import train_test_split

import pandas as pd

# Загрузка данных

data = pd.read_csv (’auto-mpg. csv’)

X = data [[’mileage’]]

y = data [’price’]

# Разделение данных на тренировочный и тестовый наборы

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Создание и обучение модели

model = LinearRegression ()

model.fit (X_train, y_train)

# Предсказание на тестовом наборе

predictions = model.predict (X_test)

**День 3: Логистическая регрессия**

**Что такое логистическая регрессия?**

Логистическая регрессия — это метод машинного обучения, который используется для решения классификационных задач. Он применяется, когда необходимо предсказать вероятность того, что объект принадлежит к одному из двух классов. В отличие от линейной регрессии, которая предсказывает непрерывные значения, логистическая регрессия возвращает значение вероятности принадлежности к классу.

**Формула логистической регрессии**

Основная формула логистической регрессии выглядит следующим образом:

$$ P (y=1|x) = \frac {1} {1 + e^ {- (\beta_0 + \beta_1 x)}}

$$

где:

— $P (y=1|x) $ — вероятность того, что объект принадлежит к классу 1 при заданном значении $x$,

— $\beta_0$ — свободный член,

— $\beta_1$ — коэффициент наклона,

— $e$ — основание натурального логарифма.

Пример: Представьте, что вы хотите определить, является ли электронное письмо спамом или нет. Используя логистическую регрессию, вы можете предсказать вероятность того, что письмо является спамом, основываясь на его содержимом.

**Множественная логистическая регрессия**

Как и в случае с множественной линейной регрессией, можно использовать несколько независимых переменных:

$$ P (y=1|X) = \frac {1} {1 + e^ {- (\beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + … + \beta_n x_n)}}

$$

где:

— $X$ — вектор независимых переменных,

— $n$ — количество независимых переменных,

— $x_i$ — i-я независимая переменная,

— $\beta_i$ — соответствующий коэффициент для каждой независимой переменной.

**Максимальная правдоподобие**

Для нахождения коэффициентов $\beta_0$, $\beta_1$, …, $\beta_n$ используется метод максимальной правдоподобия. Этот метод максимизирует функцию правдоподобия, которая представляет собой вероятность получения наблюдаемых данных при заданных параметрах модели.

**Практическое задание**

Используя Python и библиотеку `scikit-learn`, попробуйте построить модель логистической регрессии для классификации писем как спам или не-спам. Вы можете использовать набор данных «Spam Classification Dataset» из Kaggle.

```python

from sklearn. datasets import fetch_20newsgroups

from sklearn. feature_extraction. text import TfidfVectorizer

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.metrics import accuracy_score

# Загрузка данных

categories = ['alt.atheism’, 'soc.religion.christian’]

twenty_train = fetch_20newsgroups (subset=’train’, categories=categories, shuffle=True, random_state=42)

# Преобразование текста в числовые признаки

vectorizer = TfidfVectorizer ()

X = vectorizer.fit_transform (twenty_train. data)

y = twenty_train. target

# Разделение данных на тренировочный и тестовый наборы

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Создание и обучение модели

model = LogisticRegression (random_state=42)

model.fit (X_train, y_train)

# Предсказание на тестовом наборе

predictions = model.predict (X_test)

accuracy = accuracy_score (y_test, predictions)

print (f’Accuracy: {accuracy:.2f}»)

```

Продолжаем наш путь в мире машинного обучения. Сегодня мы сосредоточимся на двух популярных классификационных моделях: методе k-ближайших соседей (k-Nearest Neighbors, k-NN) и методе опорных векторов (Support Vector Machines, SVM).

**День 4: Классификационные модели: k-ближайших соседей и метод опорных векторов**

**Метод k-ближайших соседей (k-NN) **

Метод k-ближайших соседей — это один из простейших и наиболее интуитивно понятных алгоритмов машинного обучения. Его основная идея заключается в том, чтобы классифицировать новый объект на основе класса его ближайших соседей в пространстве признаков.

**Принцип работы k-NN**

1. Для каждого нового объекта вычисляются расстояния до всех остальных объектов в обучающем наборе.

2. Выбираются k ближайших соседей.

3. Класс нового объекта определяется большинством голосов среди выбранных соседей.

Пример: Представьте, что у вас есть набор точек на плоскости, каждая из которых помечена как принадлежащая к одному из двух классов. Чтобы классифицировать новую точку, вы находите её k ближайших соседей и определяете класс новой точки на основе большинства классов этих соседей.

**Параметры метода k-NN**

— **k**: Количество ближайших соседей, которые будут учитываться при классификации. Обычно выбирается нечётное число, чтобы избежать ситуаций равного количества голосов.

— **Метрика расстояния**: Наиболее распространённые метрики — Евклидово расстояние и Манхэттенское расстояние.

**Преимущества и недостатки k-NN**

— **Преимущества**:

— Простота реализации и понимания.

— Хорошо работает с небольшими наборами данных.

— **Недостатки**:

— Чувствительность к выбору параметра k.

— Медленная работа на больших наборах данных.

**Практическое задание**

Используя Python и библиотеку `scikit-learn`, попробуйте построить модель k-NN для классификации цветов по их RGB-значениям. Вы можете использовать набор данных «Iris» из библиотеки `sklearn`.

```python

from sklearn. datasets import load_iris

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score

# Загрузка данных

iris = load_iris ()

X = iris. data

y = iris. target

# Разделение данных на тренировочный и тестовый наборы

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Создание и обучение модели

model = KNeighborsClassifier (n_neighbors=5)

model.fit (X_train, y_train)

# Предсказание на тестовом наборе

predictions = model.predict (X_test)

accuracy = accuracy_score (y_test, predictions)

print (f’Accuracy: {accuracy:.2f}»)

```

Теперь перейдем ко второму алгоритму — методу опорных векторов.

**Метод опорных векторов (SVM) **

Метод опорных векторов — это мощный алгоритм машинного обучения, который используется для решения задач классификации и регрессии. Основная идея заключается в поиске гиперплоскости, которая максимально разделяет классы в пространстве признаков.

**Принцип работы SVM**

1. Алгоритм ищет гиперплоскость, которая максимизирует расстояние (маржу) между ближайшими точками разных классов.

2. Эти ближайшие точки называются опорными векторами.

3. Гиперплоскость определяет границу разделения классов.

Пример: Представьте, что у вас есть набор точек на плоскости, каждая из которых помечена как принадлежащая к одному из двух классов. Ваша задача — найти прямую, которая будет максимально далеко от точек обоих классов.

**Параметры метода SVM**

— **Kernel**: Функция ядра, которая позволяет работать с нелинейно разделяемыми данными. Популярные варианты — линейное ядро, полиномиальное ядро и радиально-базисная функция (RBF).

— **Regularization parameter C**: Параметр регуляризации, который контролирует степень влияния опорных векторов на решение.

**Преимущества и недостатки SVM**

— **Преимущества**:

— Хорошо справляется с задачами высокой размерности.

— Может эффективно работать с нелинейно разделяемыми данными благодаря использованию ядер.

— **Недостатки**:

— Сложнее в настройке и интерпретации по сравнению с k-NN.

— Требует большого объема вычислительных ресурсов для обработки больших наборов данных.

**Практическое задание**