Co to jest uczenie maszynowe? To pytanie otwiera drzwi do nowej ery technologii, w której komputery mogą samodzielnie się uczyć i doskonalić, podobnie jak ludzie. Wyobraź sobie świat, w którym komputery nie tylko przestrzegają ścisłych zasad, ale mogą uczyć się na podstawie danych i doświadczeń. To jest istota uczenia maszynowego.
Od sugerowania nowych programów w usługach przesyłania strumieniowego na podstawie Twojej historii oglądania po umożliwienie autonomicznym samochodom bezpiecznej nawigacji – za tymi postępami stoi uczenie maszynowe. Nie chodzi tylko o technologię; chodzi o zmianę sposobu, w jaki komputery wchodzą w interakcję z nami i rozumieją otaczający je świat. W miarę ciągłego rozwoju sztucznej inteligencji, uczenie maszynowe pozostaje w centrum uwagi, rewolucjonizując nasze relacje z technologią i torując drogę do bardziej połączonej przyszłości.
Spis treści
- Co to jest uczenie maszynowe?
- Różnica między uczeniem maszynowym a programowaniem tradycyjnym
- Jak działają algorytmy uczenia maszynowego
- Cykl życia uczenia maszynowego:
- Rodzaje uczenia maszynowego
- Potrzeba uczenia maszynowego:
- Różne zastosowania uczenia maszynowego
- Ograniczenia uczenia maszynowego
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, która umożliwia algorytmom odkrywanie ukrytych wzorców w zbiorach danych, co pozwala im przewidywać nowe, podobne dane bez wyraźnego programowania dla każdego zadania. Tradycyjne uczenie maszynowe łączy dane z narzędziami statystycznymi w celu przewidywania wyników, dostarczając przydatnych spostrzeżeń. Technologia ta znajduje zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazu i mowy, przetwarzanie języka naturalnego, systemy rekomendacji, wykrywanie oszustw, optymalizacja portfela i automatyzacja zadań.
Na przykład systemy rekomendacyjne wykorzystują dane historyczne do personalizowania sugestii. Na przykład Netflix stosuje filtrowanie oparte na współpracy i treści, aby rekomendować filmy i programy telewizyjne na podstawie historii oglądania, ocen i preferencji gatunku. Uczenie się przez wzmacnianie dodatkowo ulepsza te systemy, umożliwiając agentom podejmowanie decyzji w oparciu o opinie środowiskowe, stale udoskonalając zalecenia.
Wpływ uczenia maszynowego rozciąga się na pojazdy autonomiczne, drony i roboty, zwiększając ich zdolność adaptacji w dynamicznych środowiskach. Podejście to stanowi przełom, ponieważ maszyny uczą się na przykładach danych w celu generowania dokładnych wyników, ściśle powiązanych z eksploracją danych i nauką o danych.
0,06 jako ułamek
Nauczanie maszynowe
Różnica między uczeniem maszynowym a programowaniem tradycyjnym
Różnica między uczeniem maszynowym a tradycyjnym programowaniem jest następująca:
| Nauczanie maszynowe | Tradycyjne programowanie | Sztuczna inteligencja |
|---|---|---|
| Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji (AI), który koncentruje się na uczeniu się na podstawie danych w celu opracowania algorytmu, który można wykorzystać do przewidywania. | W tradycyjnym programowaniu kod oparty na regułach jest pisany przez programistów w zależności od stwierdzeń problemu. | Sztuczna inteligencja polega na zapewnieniu maszynie tak dużych możliwości, aby mogła wykonywać zadania, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji. |
| Uczenie maszynowe wykorzystuje podejście oparte na danych. Zwykle jest szkolone na danych historycznych, a następnie wykorzystywane do przewidywania nowych danych. | Tradycyjne programowanie jest zazwyczaj oparte na regułach i deterministyczne. Nie ma funkcji samouczenia się, takich jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja. | Sztuczna inteligencja może obejmować wiele różnych technik, w tym uczenie maszynowe i głębokie uczenie się, a także tradycyjne programowanie oparte na regułach. |
| ML może znajdować wzorce i spostrzeżenia w dużych zbiorach danych, które mogą być trudne do odkrycia dla człowieka. | Tradycyjne programowanie jest całkowicie zależne od inteligencji programistów. Ma więc bardzo ograniczone możliwości. | Czasami sztuczna inteligencja wykorzystuje kombinację reguł danych i wstępnie zdefiniowanych, co daje jej ogromną przewagę w rozwiązywaniu złożonych zadań z dużą dokładnością, które wydają się niemożliwe dla człowieka. |
| Uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji. A teraz jest używany do różnych zadań opartych na sztucznej inteligencji, takich jak odpowiadanie na pytania Chatbota, samochód autonomiczny itp. | Tradycyjne programowanie jest często wykorzystywane do tworzenia aplikacji i systemów oprogramowania o określonej funkcjonalności. | Sztuczna inteligencja to szeroka dziedzina obejmująca wiele różnych zastosowań, w tym przetwarzanie języka naturalnego, widzenie komputerowe i robotykę. |
Jak działają algorytmy uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe działa w następujący sposób.
Algorytm uczenia maszynowego działa poprzez uczenie się wzorców i relacji z danych w celu przewidywania lub podejmowania decyzji bez konieczności bezpośredniego programowania dla każdego zadania. Oto uproszczony przegląd działania typowego algorytmu uczenia maszynowego:
Przed wprowadzeniem danych do algorytmu często należy je wstępnie przetworzyć. Ten krok może obejmować oczyszczenie danych (obsługa brakujących wartości, wartości odstających), przekształcenie danych (normalizacja, skalowanie) i podzielenie ich na zbiory uczące i testowe.
3. Wybór modelu :
W zależności od zadania (np. klasyfikacja, regresja, grupowanie) wybierany jest odpowiedni model uczenia maszynowego. Przykłady obejmują drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, maszyny wektorów nośnych i bardziej zaawansowane modele, takie jak architektury głębokiego uczenia się.
4. Trenowanie modelu :
Wybrany model jest szkolony przy użyciu danych uczących. Podczas uczenia algorytm uczy się wzorców i zależności występujących w danych. Obejmuje to iteracyjne dostosowywanie parametrów modelu, aby zminimalizować różnicę między przewidywanymi wynikami a rzeczywistymi wynikami (etykietami lub wartościami docelowymi) w danych szkoleniowych.
5. Ocena modelu :
Po przeszkoleniu model jest oceniany przy użyciu danych testowych w celu oceny jego wydajności. Metryki, takie jak dokładność, precyzja, przypominanie lub błąd średniokwadratowy, służą do oceny, jak dobrze model generalizuje na nowe, niewidoczne dane.
6. Dostrajanie :
Modele można dostrajać, dostosowując hiperparametry (parametry, których nie można się bezpośrednio nauczyć podczas szkolenia, takie jak szybkość uczenia się lub liczba ukrytych warstw w sieci neuronowej), aby poprawić wydajność.
7. Przewidywanie lub wnioskowanie :
Na koniec przeszkolony model służy do przewidywania lub podejmowania decyzji na temat nowych danych. Proces ten obejmuje zastosowanie wyuczonych wzorców do nowych danych wejściowych w celu wygenerowania wyników, takich jak etykiety klas w zadaniach klasyfikacyjnych lub wartości liczbowe w zadaniach regresji.
Cykl życia uczenia maszynowego:
Cykl życia projektu uczenia maszynowego składa się z szeregu kroków, które obejmują:
1. Przeanalizuj problemy:
Pierwszym krokiem jest przestudiowanie problemu. Ten krok obejmuje zrozumienie problemu biznesowego i zdefiniowanie celów modelu.
Kiedy zbierane są dane dotyczące naszych problemów. wtedy dobrze jest sprawdzić dane i nadać im żądany format, aby model mógł je wykorzystać do odnalezienia ukrytych wzorców. Można to zrobić w następujących krokach:
- Czyszczenie danych
- Transformacja danych
- Wyjaśniająca analiza danych i inżynieria cech
- Podziel zbiór danych na potrzeby uczenia i testowania.
4. Wybór modelu:
Kolejnym krokiem jest wybranie odpowiedniego algorytmu uczenia maszynowego, który będzie odpowiedni dla naszego problemu. Ten krok wymaga znajomości mocnych i słabych stron różnych algorytmów. Czasami używamy wielu modeli, porównujemy ich wyniki i wybieramy najlepszy model zgodnie z naszymi wymaganiami.
5. Budowanie modelu i szkolenie:
- Po wybraniu algorytmu musimy zbudować model.
- W przypadku tradycyjnego uczenia maszynowego tryb budowania jest łatwy i polega na kilku dostrojeniach hiperparametrów.
- W przypadku głębokiego uczenia się musimy zdefiniować architekturę warstwową wraz z rozmiarem danych wejściowych i wyjściowych, liczbą węzłów w każdej warstwie, funkcją straty, optymalizatorem gradientu opadania itp.
- Następnie model jest szkolony przy użyciu wstępnie przetworzonego zestawu danych.
6. Ocena modelu:
Po przeszkoleniu modelu można go ocenić na testowym zestawie danych, aby określić jego dokładność i wydajność przy użyciu różnych technik. jak raport klasyfikacyjny, wynik F1, precyzja, wycofanie, krzywa ROC, błąd średni kwadratowy, błąd bezwzględny itp.
7. Strojenie modelu:
Na podstawie wyników oceny może zaistnieć potrzeba dostrojenia lub optymalizacji modelu w celu poprawy jego wydajności. Wiąże się to z modyfikacją hiperparametrów modelu.
8. Wdrożenie:
Po przeszkoleniu i dostrojeniu modelu można go wdrożyć w środowisku produkcyjnym, aby prognozować nowe dane. Ten krok wymaga integracji modelu z istniejącym systemem oprogramowania lub stworzenia nowego systemu dla modelu.
9. Monitorowanie i konserwacja:
Wreszcie istotne jest monitorowanie wydajności modelu w środowisku produkcyjnym i wykonywanie zadań konserwacyjnych w razie potrzeby. Obejmuje to monitorowanie dryfu danych, ponowne uczenie modelu w razie potrzeby i aktualizację modelu w miarę udostępniania nowych danych.
Rodzaje uczenia maszynowego
- środowiskowy Nadzorowane uczenie maszynowe
- Uczenie maszynowe bez nadzoru
- Uczenie maszynowe ze wzmocnieniem
1. Nadzorowane uczenie maszynowe:
Uczenie nadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na oznaczonym zbiorze danych. Uczy się mapować funkcje wejściowe do celów w oparciu o oznaczone dane szkoleniowe. W uczeniu nadzorowanym algorytm otrzymuje cechy wejściowe i odpowiadające im etykiety wyjściowe, po czym uczy się uogólniać na podstawie tych danych, aby przewidywać nowe, niewidoczne dane.
Istnieją dwa główne typy uczenia się nadzorowanego:
- Regresja : Regresja to rodzaj uczenia się nadzorowanego, w którym algorytm uczy się przewidywać wartości ciągłe na podstawie cech wejściowych. Etykietami wyników w regresji są wartości ciągłe, takie jak ceny akcji i ceny mieszkań. Różne algorytmy regresji w uczeniu maszynowym to: regresja liniowa, regresja wielomianowa, regresja grzbietowa, regresja drzewa decyzyjnego, regresja losowego lasu, regresja wektora nośnego itp.
- 2. Uczenie maszynowe bez nadzoru:
Uczenie się bez nadzoru to rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm uczy się rozpoznawać wzorce w danych bez bezpośredniego szkolenia na podstawie oznaczonych przykładów. Celem uczenia się bez nadzoru jest odkrycie podstawowej struktury lub rozkładu danych.
Istnieją dwa główne typy uczenia się bez nadzoru:
- Grupowanie : Algorytmy grupowania grupują podobne punkty danych na podstawie ich cech. Celem jest identyfikacja grup lub skupień punktów danych, które są do siebie podobne, a jednocześnie różnią się od innych grup. Niektóre popularne algorytmy grupowania obejmują K-średnie, grupowanie hierarchiczne i DBSCAN.
- Redukcja wymiarowości: Algorytmy redukcji wymiarowości zmniejszają liczbę zmiennych wejściowych w zbiorze danych, zachowując jednocześnie jak najwięcej oryginalnych informacji. Jest to przydatne, aby zmniejszyć złożoność zbioru danych i ułatwić wizualizację i analizę. Niektóre popularne algorytmy redukcji wymiarowości obejmują analizę głównych składowych (PCA), t-SNE i autoenkodery.
3. Uczenie maszynowe ze wzmocnieniem
Uczenie się przez wzmacnianie to rodzaj uczenia maszynowego, w ramach którego agent uczy się interakcji z otoczeniem, wykonując działania i otrzymując nagrody lub kary w zależności od swoich działań. Celem uczenia się przez wzmacnianie jest nauczenie się polityki, która jest mapowaniem stanów na działania, która maksymalizuje oczekiwaną skumulowaną nagrodę w czasie.
Istnieją dwa główne typy uczenia się przez wzmacnianie:
- Uczenie się przez wzmacnianie w oparciu o model: W uczeniu się przez wzmacnianie w oparciu o modele agent uczy się modelu środowiska, w tym prawdopodobieństw przejścia między stanami i nagród związanych z każdą parą stan-działanie. Następnie agent wykorzystuje ten model do planowania swoich działań w celu maksymalizacji oczekiwanej nagrody. Niektóre popularne algorytmy uczenia się przez wzmacnianie oparte na modelach obejmują iterację wartości i iterację zasad.
- Uczenie się przez wzmacnianie bez użycia modeli : W uczeniu się przez wzmacnianie bez modelu agent uczy się polityki bezpośrednio z doświadczenia, bez wyraźnego budowania modelu środowiska. Agent wchodzi w interakcję z otoczeniem i aktualizuje swoją politykę w oparciu o otrzymywane nagrody. Niektóre popularne algorytmy uczenia się przez wzmacnianie bez modeli obejmują Q-Learning, SARSA i Deep Reinforcement Learning.
Potrzeba uczenia maszynowego:
Uczenie maszynowe jest ważne, ponieważ umożliwia komputerom uczenie się na podstawie danych i poprawę wydajności w przypadku określonych zadań bez konieczności bezpośredniego programowania. Ta umiejętność uczenia się na danych i dostosowywania się do nowych sytuacji sprawia, że uczenie maszynowe jest szczególnie przydatne w przypadku zadań obejmujących duże ilości danych, złożone podejmowanie decyzji i dynamiczne środowiska.
Oto kilka konkretnych obszarów, w których wykorzystywane jest uczenie maszynowe:
- Modelowanie predykcyjne: Uczenie maszynowe można wykorzystać do tworzenia modeli predykcyjnych, które mogą pomóc firmom w podejmowaniu lepszych decyzji. Na przykład uczenie maszynowe można wykorzystać do przewidywania, którzy klienci najprawdopodobniej kupią dany produkt lub którzy pacjenci z największym prawdopodobieństwem rozwiną określoną chorobę.
- Przetwarzanie języka naturalnego: Uczenie maszynowe służy do tworzenia systemów, które potrafią rozumieć i interpretować ludzki język. Jest to ważne w przypadku aplikacji takich jak rozpoznawanie głosu, chatboty i tłumaczenia językowe.
- Wizja komputerowa: Uczenie maszynowe służy do tworzenia systemów, które potrafią rozpoznawać i interpretować obrazy i filmy. Jest to ważne w zastosowaniach takich jak samochody autonomiczne, systemy nadzoru i obrazowanie medyczne.
- Wykrywanie oszustw: Uczenie maszynowe można wykorzystać do wykrywania oszukańczych zachowań w transakcjach finansowych, reklamach online i w innych obszarach.
- Systemy rekomendacji: Uczenie maszynowe może służyć do tworzenia systemów rekomendacji, które sugerują użytkownikom produkty, usługi lub treści na podstawie ich przeszłych zachowań i preferencji.
Ogólnie rzecz biorąc, uczenie maszynowe stało się niezbędnym narzędziem dla wielu firm i branż, ponieważ pozwala im lepiej wykorzystywać dane, usprawniać procesy decyzyjne i zapewniać klientom bardziej spersonalizowane doświadczenia.
Różne zastosowania uczenia maszynowego
Teraz w tym samouczku dotyczącym uczenia maszynowego poznajmy zastosowania uczenia maszynowego:
- Automatyzacja : Uczenie maszynowe, które działa całkowicie autonomicznie w dowolnej dziedzinie, bez potrzeby jakiejkolwiek interwencji człowieka. Na przykład roboty wykonują podstawowe etapy procesów w zakładach produkcyjnych.
- Przemysł finansowy : Uczenie maszynowe zyskuje na popularności w branży finansowej. Banki wykorzystują ML głównie do wyszukiwania wzorców w danych, ale także do zapobiegania oszustwom.
- Organizacja rządowa : Rząd wykorzystuje ML do zarządzania bezpieczeństwem publicznym i usługami użyteczności publicznej. Weźmy przykład Chin z ich masowym rozpoznawaniem twarzy. Rząd wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby zapobiegać przechodzeniu przez jezdnię.
- Branża opieki zdrowotnej : Opieka zdrowotna była jedną z pierwszych branż, które wykorzystały uczenie maszynowe do wykrywania obrazu.
- Marketing: Szerokie wykorzystanie AI w marketingu odbywa się dzięki obfitemu dostępowi do danych. Zanim nastała era danych masowych, badacze opracowali zaawansowane narzędzia matematyczne, takie jak analiza Bayesa, służące do szacowania wartości klienta. W obliczu napływu danych dział marketingu polega na sztucznej inteligencji w celu optymalizacji relacji z klientami i kampanii marketingowych.
- Branży detalicznej : Uczenie maszynowe jest wykorzystywane w branży detalicznej do analizowania zachowań klientów, przewidywania popytu i zarządzania zapasami. Pomaga także sprzedawcom detalicznym personalizować doświadczenia zakupowe każdego klienta, polecając produkty na podstawie jego wcześniejszych zakupów i preferencji.
- Transport : Uczenie maszynowe jest wykorzystywane w branży transportowej do optymalizacji tras, zmniejszania zużycia paliwa i poprawy ogólnej wydajności systemów transportowych. Odgrywa także rolę w pojazdach autonomicznych, gdzie algorytmy ML wykorzystywane są do podejmowania decyzji dotyczących nawigacji i bezpieczeństwa.
Ograniczenia uczenia maszynowego
- Głównym wyzwaniem uczenia maszynowego jest brak danych lub różnorodność zbioru danych.
- Maszyna nie może się uczyć, jeśli nie ma dostępnych danych. Poza tym zbiór danych pozbawiony różnorodności sprawia, że maszyna ma trudności.
- Aby uzyskać znaczący wgląd, maszyna musi cechować się heterogenicznością.
- Rzadko zdarza się, aby algorytm mógł wyodrębnić informacje, gdy nie ma żadnych odmian lub jest ich niewiele.
- Zaleca się, aby na grupę przypadało co najmniej 20 obserwacji, aby pomóc maszynie w uczeniu się. To ograniczenie prowadzi do słabej oceny i przewidywania.
Wniosek
Podsumowując, zrozumienie czym jest uczenie maszynowe otwiera drzwi do świata, w którym komputery nie tylko przetwarzają dane, ale także uczą się na ich podstawie, aby podejmować decyzje i przewidywać. Reprezentuje skrzyżowanie informatyki i statystyki, umożliwiając systemom poprawę ich wydajności w miarę upływu czasu bez wyraźnego programowania. W miarę ewolucji uczenia maszynowego jego zastosowania w różnych branżach obiecują na nowo zdefiniować sposób, w jaki współdziałamy z technologią, czyniąc z niej nie tylko narzędzie, ale siłę transformacyjną w naszym codziennym życiu.