12

Машинное обучение для анализа данных

Машинное обучение (МО) — это метод анализа данных,

при котором приложения используют имеющиеся

данные для обнаружения закономерностей и принятия

решений без четко запрограммированных указаний.

Другими словами, приложения обучаются сами, без вмешательства человека. Будучи надежным методом анализа данных, МО используется во многих областях, включая клас-

сификацию, кластеризацию, предиктивную аналитику, ассоциативное обучение, обнаружение аномалий, анализ изображений и обработку естественного языка.

В этой главе представлен обзор некоторых фундаментальных концепций машинного обучения, а также подробно рассмотрены два практических примера его применения. Начнем с анализа тональности (sentiment analysis). Мы разработаем модель для прогнозирования количества звезд (от одной до пяти) в отзыве о продукте. Затем создадим еще одну модель для прогнозирования изменений цены акций.

Почему машинное обучение?

Машинное обучение позволяет компьютерам выполнять задачи, которые трудно или даже невозможно решить с помощью обычных методов программирования. Например, представьте, что вам нужно создать приложение для обработки