Автор: Zashibis. Пару лет назад я рассказывал жене сказки, что когда я буду старым маразматиком, мое ближайшее окружение не будет страдать от этого, ведь за мной будут ухаживать роботы. Новости о прогрессе искусственного интеллекта впечатляли меня (нейросетки то, нейросетки сё), свет в конце тоннеля манил, как и зарплаты специалистов в этой области. Разумеется, я не смог пройти мимо и решил погрузиться в Machine Learning.

Для старта хотелось почитать что-то совсем базовое, но поиск по строкам «машинное обучение для чайников» вменяемых результатов не дал. Все статьи начинались с тривиальных рассуждений, а потом перепрыгивали на загадочные формулы без особых пояснений. Я не сдавался и добыл несколько книг с хорошими отзывами, но получил то же самое, только уже на 600 страниц. Спустя полгода поисков могу сообщить вам следующее: при текущих темпах развития AI я не увижу роботов в старости, для работы с Machine Learning на самом деле не нужна математика, и как минимум одна статья «машинное обучение для чайников» существует, вы ее сейчас читаете.

Итак, ознакомившись с этой статьей вы поймете, что вообще представляет собой группа технологий ML. Имея эту базу вам будет проще двигаться дальше, и даже формулы в книгах станут понятнее. Раз уж зашел разговор о книгах, то сразу порекомендую ту, с которой у меня начался реальный прогресс: Andrew Glassner, «DEEP LEARNING: From Basics to Practice». В русском варианте она называется «Глубокое обучение без математики»: автор разжевывает алгоритмы, не прибегая к формулам. После томов, полных математического пафоса, это был просто глоток свежего воздуха. Еще один важный момент: постарайтесь читать англоязычную литературу, т.к. перевод терминов на русский язык местами сильно страдает. Человеку, который ввел фразу «Обучение с учителем» должно быть очень стыдно.

Создадим модель и обучим ее

Начнем с классики жанра: у нас есть база данных недвижимости с десятком атрибутов (стоимость, площадь, количество комнат и т.д.), на ее основе надо научиться предсказывать стоимость других домов. Тут вы скажете: «Стопэ! Нам надо нейросетку, которая убирает купальники с фотографий, а ты пихаешь нам примитивную задачу о расчете усредненной стоимости!». Я поначалу тоже был в шоке, что эти задачи являются существенной частью ML. И я пришел в ужас от того, что в ML распознавание объектов на фотографии работает по такому же принципу, что и наше предсказание стоимости. Тут ключевое слово «Работает», так что давайте продолжим, сейчас все станет понятно.

Задача сводится к двум шагам: выбрать модель (подобрать подходящую формулу расчета) и затем найти ее коэффициенты. Модель для нашего примера возьмем упрощенную.