Čo je strojové učenie? Je to otázka, ktorá otvára dvere do novej éry technológií – do tej, kde sa počítače môžu učiť a zlepšovať samy, podobne ako ľudia. Predstavte si svet, v ktorom sa počítače nielen riadia prísnymi pravidlami, ale môžu sa učiť z údajov a skúseností. Toto je podstata strojového učenia.
Za týmito pokrokmi stojí strojové učenie, od navrhovania nových relácií v streamovacích službách na základe vašej histórie pozerania až po umožnenie bezpečnej navigácie autonómnych áut. Nie je to len o technológii; ide o pretvorenie spôsobu, akým s nami počítače interagujú a ako rozumejú svetu okolo nich. Ako sa umelá inteligencia neustále vyvíja, jej jadrom zostáva strojové učenie, ktoré revolučne mení náš vzťah s technológiou a pripravuje pôdu pre prepojenejšiu budúcnosť.
Obsah
- Čo je strojové učenie?
- Rozdiel medzi strojovým učením a tradičným programovaním
- Ako fungujú algoritmy strojového učenia
- Životný cyklus strojového učenia:
- Typy strojového učenia
- Potreba strojového učenia:
- Rôzne aplikácie strojového učenia
- Obmedzenia strojového učenia
Čo je strojové učenie?
Strojové učenie je odvetvie umelej inteligencie, ktoré umožňuje algoritmom odhaľovať skryté vzory v súboroch údajov, čo im umožňuje predpovedať nové, podobné údaje bez explicitného programovania pre každú úlohu. Tradičné strojové učenie kombinuje údaje so štatistickými nástrojmi na predpovedanie výstupov a poskytuje použiteľné poznatky. Táto technológia nachádza uplatnenie v rôznych oblastiach, ako je rozpoznávanie obrazu a reči, spracovanie prirodzeného jazyka, systémy odporúčaní, detekcia podvodov, optimalizácia portfólia a automatizácia úloh.
Napríklad systémy odporúčaní používajú historické údaje na prispôsobenie návrhov. Netflix napríklad využíva spoločné filtrovanie a filtrovanie založené na obsahu na odporúčanie filmov a televíznych relácií na základe histórie pozerania používateľov, hodnotení a preferencií žánru. Posilňovacie učenie ďalej zlepšuje tieto systémy tým, že umožňuje agentom rozhodovať sa na základe spätnej väzby od životného prostredia a neustále zdokonaľovať odporúčania.
Vplyv strojového učenia sa rozširuje na autonómne vozidlá, drony a roboty, čím sa zvyšuje ich adaptabilita v dynamických prostrediach. Tento prístup predstavuje prelom, keď sa stroje učia z príkladov údajov, aby generovali presné výsledky, úzko prepojené s dolovaním údajov a vedou o údajoch.
ukážkový java kód
Strojové učenie
Rozdiel medzi strojovým učením a tradičným programovaním
Rozdiel medzi strojovým učením a tradičným programovaním je nasledovný:
| Strojové učenie | Tradičné programovanie | Umela inteligencia |
|---|---|---|
| Strojové učenie je podskupina umelej inteligencie (AI), ktorá sa zameriava na učenie sa z údajov s cieľom vyvinúť algoritmus, ktorý možno použiť na predpovedanie. | V tradičnom programovaní je kód založený na pravidlách napísaný vývojármi v závislosti od problémov. | Umelá inteligencia znamená urobiť stroj čo najschopnejším, aby mohol vykonávať úlohy, ktoré zvyčajne vyžadujú ľudskú inteligenciu. |
| Strojové učenie používa prístup založený na údajoch, zvyčajne sa trénuje na historických údajoch a potom sa používa na predpovede nových údajov. | Tradičné programovanie je zvyčajne založené na pravidlách a deterministické. Nemá funkcie samoučenia, ako je strojové učenie a AI. | Umelá inteligencia môže zahŕňať mnoho rôznych techník vrátane strojového učenia a hlbokého učenia, ako aj tradičné programovanie založené na pravidlách. |
| ML dokáže nájsť vzory a poznatky vo veľkých súboroch údajov, ktoré môže byť pre ľudí ťažké objaviť. | Tradičné programovanie je úplne závislé od inteligencie vývojárov. Má teda veľmi obmedzené možnosti. | Umelá inteligencia niekedy používa kombináciu údajov a vopred definovaných pravidiel, čo jej dáva veľkú výhodu pri riešení zložitých úloh s dobrou presnosťou, ktoré sa ľuďom zdajú nemožné. |
| Strojové učenie je podmnožinou AI. A teraz sa používa v rôznych úlohách založených na AI, ako je odpovedanie na otázky Chatbot, auto s vlastným pohonom atď. | Tradičné programovanie sa často používa na vytváranie aplikácií a softvérových systémov, ktoré majú špecifické funkcie. | AI je široká oblasť, ktorá zahŕňa mnoho rôznych aplikácií vrátane spracovania prirodzeného jazyka, počítačového videnia a robotiky. |
Ako fungujú algoritmy strojového učenia
Strojové učenie funguje nasledujúcim spôsobom.
Algoritmus strojového učenia funguje tak, že sa učí vzory a vzťahy z údajov, aby mohol robiť predpovede alebo rozhodnutia bez toho, aby bol explicitne naprogramovaný pre každú úlohu. Tu je zjednodušený prehľad toho, ako funguje typický algoritmus strojového učenia:
Pred vložením údajov do algoritmu je často potrebné ich predspracovať. Tento krok môže zahŕňať čistenie údajov (spracovanie chýbajúcich hodnôt, odľahlých hodnôt), transformáciu údajov (normalizácia, škálovanie) a ich rozdelenie na tréningové a testovacie sady.
3. Výber modelu :
V závislosti od úlohy (napr. klasifikácia, regresia, zhlukovanie) sa vyberie vhodný model strojového učenia. Príklady zahŕňajú rozhodovacie stromy, neurónové siete, podporné vektorové stroje a pokročilejšie modely, ako sú architektúry hlbokého učenia.
4. Školenie modelu :
Vybraný model je trénovaný pomocou trénovacích údajov. Počas tréningu sa algoritmus učí vzorce a vzťahy v údajoch. To zahŕňa iteračnú úpravu parametrov modelu, aby sa minimalizoval rozdiel medzi predpokladanými výstupmi a skutočnými výstupmi (štítky alebo ciele) v trénovacích údajoch.
5. Hodnotenie modelu :
Po trénovaní sa model vyhodnotí pomocou testovacích údajov na posúdenie jeho výkonu. Metriky ako presnosť, presnosť, zapamätanie alebo stredná štvorcová chyba sa používajú na vyhodnotenie toho, ako dobre sa model zovšeobecňuje na nové, neviditeľné údaje.
6. Jemné doladenie :
Modely možno doladiť úpravou hyperparametrov (parametre, ktoré sa neučia priamo počas tréningu, ako je rýchlosť učenia alebo počet skrytých vrstiev v neurónovej sieti), aby sa zlepšil výkon.
7. Predikcia alebo záver :
Nakoniec sa trénovaný model používa na predpovede alebo rozhodnutia o nových údajoch. Tento proces zahŕňa aplikáciu naučených vzorov na nové vstupy na generovanie výstupov, ako sú označenia tried v klasifikačných úlohách alebo číselné hodnoty v regresných úlohách.
Životný cyklus strojového učenia:
Životný cyklus projektu strojového učenia zahŕňa sériu krokov, ktoré zahŕňajú:
1. Preštudujte si problémy:
Prvým krokom je študovať problém. Tento krok zahŕňa pochopenie obchodného problému a definovanie cieľov modelu.
Keď sa zhromažďujú údaje týkajúce sa našich problémov. potom je dobré údaje poriadne skontrolovať a urobiť ich v požadovanom formáte, aby ich model mohol použiť na nájdenie skrytých vzorov. To možno vykonať v nasledujúcich krokoch:
- Čistenie dát
- Transformácia údajov
- Analýza vysvetľujúcich údajov a inžinierstvo funkcií
- Rozdeľte súbor údajov na školenie a testovanie.
4. Výber modelu:
Ďalším krokom je výber vhodného algoritmu strojového učenia, ktorý je vhodný pre náš problém. Tento krok vyžaduje znalosť silných a slabých stránok rôznych algoritmov. Niekedy používame viacero modelov a porovnávame ich výsledky a vyberieme ten najlepší model podľa našich požiadaviek.
5. Modelovanie a školenie:
- Po výbere algoritmu musíme zostaviť model.
- V prípade tradičného režimu strojového učenia je budovanie jednoduché, stačí len niekoľko ladení hyperparametrov.
- V prípade hlbokého učenia musíme definovať architektúru po vrstvách spolu so vstupnou a výstupnou veľkosťou, počtom uzlov v každej vrstve, stratovou funkciou, optimalizátorom zostupu gradientu atď.
- Potom je tento model trénovaný pomocou predspracovaného súboru údajov.
6. Hodnotenie modelu:
Keď je model natrénovaný, možno ho vyhodnotiť na súbore testovacích údajov, aby sa určila jeho presnosť a výkonnosť pomocou rôznych techník. ako je správa o klasifikácii, skóre F1, presnosť, vyvolanie, ROC krivka, stredná štvorcová chyba, absolútna chyba atď.
7. Ladenie modelu:
Na základe výsledkov hodnotenia môže byť potrebné model vyladiť alebo optimalizovať, aby sa zlepšil jeho výkon. To zahŕňa ladenie hyperparametrov modelu.
8. Nasadenie:
Keď je model vyškolený a vyladený, môže byť nasadený v produkčnom prostredí, aby sa predpovedali nové údaje. Tento krok vyžaduje integráciu modelu do existujúceho softvérového systému alebo vytvorenie nového systému pre model.
9. Monitorovanie a údržba:
Nakoniec je nevyhnutné monitorovať výkon modelu v produkčnom prostredí a podľa potreby vykonávať úlohy údržby. To zahŕňa monitorovanie posunu údajov, preškolenie modelu podľa potreby a aktualizáciu modelu, keď budú k dispozícii nové údaje.
Typy strojového učenia
- životného prostredia Strojové učenie pod dohľadom
- Strojové učenie bez dozoru
- Posilňovacie strojové učenie
1. Strojové učenie pod dohľadom:
Riadené učenie je typ strojového učenia, v ktorom je algoritmus trénovaný na označenom súbore údajov. Učí sa mapovať vstupné funkcie k cieľom na základe označených tréningových údajov. Pri riadenom učení je algoritmus vybavený vstupnými funkciami a zodpovedajúcimi výstupnými štítkami a učí sa zovšeobecňovať z týchto údajov, aby mohol predpovedať nové, neviditeľné údaje.
Existujú dva hlavné typy učenia pod dohľadom:
- Regresia : Regresia je typ učenia pod dohľadom, kde sa algoritmus učí predpovedať spojité hodnoty na základe vstupných funkcií. Výstupné štítky v regresii sú spojité hodnoty, ako sú ceny akcií a ceny nehnuteľností. Rôzne regresné algoritmy v strojovom učení sú: lineárna regresia, polynomiálna regresia, hrebeňová regresia, regresia rozhodovacieho stromu, náhodná lesná regresia, podporná vektorová regresia atď.
- 2. Strojové učenie bez dozoru:
Učenie bez dozoru je typ strojového učenia, pri ktorom sa algoritmus učí rozpoznávať vzory v údajoch bez toho, aby bol výslovne trénovaný pomocou označených príkladov. Cieľom učenia bez dozoru je objaviť základnú štruktúru alebo distribúciu v údajoch.
Existujú dva hlavné typy učenia bez dozoru:
- Zhlukovanie : Algoritmy klastrovania zoskupujú podobné dátové body na základe ich charakteristík. Cieľom je identifikovať skupiny alebo zhluky údajových bodov, ktoré sú si navzájom podobné, pričom sú odlišné od ostatných skupín. Niektoré populárne klastrovacie algoritmy zahŕňajú K-means, hierarchické klastrovanie a DBSCAN.
- Zníženie rozmerov: Algoritmy znižovania rozmerov znižujú počet vstupných premenných v súbore údajov a zároveň zachovávajú čo najviac pôvodných informácií. Je to užitočné na zníženie zložitosti množiny údajov a uľahčenie vizualizácie a analýzy. Niektoré populárne algoritmy znižovania rozmerov zahŕňajú analýzu hlavných komponentov (PCA), t-SNE a automatické kódovače.
3. Posilňovanie strojového učenia
Posilňovacie učenie je typ strojového učenia, pri ktorom sa agent učí interagovať s prostredím vykonávaním akcií a prijímaním odmien alebo pokút na základe svojich akcií. Cieľom posilňovacieho učenia je naučiť sa politiku, ktorá je mapovaním od štátov k činom, ktorá maximalizuje očakávanú kumulatívnu odmenu v priebehu času.
Existujú dva hlavné typy posilňovacieho učenia:
- Posilňovacie učenie založené na modeli: Pri posilňovacom učení založenom na modeli sa agent učí model prostredia vrátane pravdepodobností prechodu medzi stavmi a odmien spojených s každým párom stav – akcia. Agent potom používa tento model na plánovanie svojich akcií, aby maximalizoval svoju očakávanú odmenu. Niektoré populárne algoritmy učenia založené na modeli zahŕňajú iteráciu hodnôt a iteráciu politiky.
- Posilňovacie učenie bez modelu : Pri posilňovaní bez modelu sa agent naučí politiku priamo zo skúseností bez toho, aby explicitne vytvoril model prostredia. Agent interaguje s prostredím a aktualizuje svoju politiku na základe odmien, ktoré dostáva. Niektoré populárne algoritmy posilňovacieho učenia bez modelu zahŕňajú Q-Learning, SARSA a Deep Reinforcement Learning.
Potreba strojového učenia:
Strojové učenie je dôležité, pretože umožňuje počítačom učiť sa z údajov a zlepšovať ich výkon pri konkrétnych úlohách bez toho, aby boli explicitne naprogramované. Vďaka tejto schopnosti učiť sa z údajov a prispôsobovať sa novým situáciám je strojové učenie obzvlášť užitočné pre úlohy, ktoré zahŕňajú veľké množstvo údajov, komplexné rozhodovanie a dynamické prostredia.
Tu je niekoľko konkrétnych oblastí, kde sa strojové učenie používa:
- Prediktívne modelovanie: Strojové učenie možno použiť na vytváranie prediktívnych modelov, ktoré môžu pomôcť podnikom prijímať lepšie rozhodnutia. Napríklad strojové učenie sa dá použiť na predpovedanie toho, ktorí zákazníci si s najväčšou pravdepodobnosťou kúpia konkrétny produkt alebo u ktorých pacientov sa s najväčšou pravdepodobnosťou vyvinie určitá choroba.
- Spracovanie prirodzeného jazyka: Strojové učenie sa používa na vytváranie systémov, ktoré dokážu porozumieť a interpretovať ľudský jazyk. To je dôležité pre aplikácie, ako je rozpoznávanie hlasu, chatboty a preklady jazykov.
- Počítačové videnie: Strojové učenie sa používa na vytváranie systémov, ktoré dokážu rozpoznať a interpretovať obrázky a videá. To je dôležité pre aplikácie, ako sú autonómne autá, sledovacie systémy a lekárske zobrazovanie.
- Detekcia podvodu: Strojové učenie možno použiť na odhalenie podvodného správania pri finančných transakciách, online reklame a iných oblastiach.
- Systémy odporúčaní: Strojové učenie možno použiť na vytvorenie systémov odporúčaní, ktoré používateľom navrhujú produkty, služby alebo obsah na základe ich správania a preferencií v minulosti.
Celkovo sa strojové učenie stalo základným nástrojom pre mnohé podniky a odvetvia, pretože im umožňuje lepšie využívať údaje, zlepšovať rozhodovacie procesy a poskytovať svojim zákazníkom prispôsobenejšie skúsenosti.
Rôzne aplikácie strojového učenia
Teraz v tomto návode na strojové učenie sa naučíme aplikácie strojového učenia:
- automatizácia : Strojové učenie, ktoré funguje úplne autonómne v akejkoľvek oblasti bez potreby akéhokoľvek ľudského zásahu. Roboty napríklad vykonávajú základné procesné kroky vo výrobných závodoch.
- finančný priemysel : Strojové učenie je vo finančnom priemysle čoraz obľúbenejšie. Banky využívajú ML najmä na nájdenie vzorov v údajoch, ale aj na zabránenie podvodom.
- Vládna organizácia : Vláda využíva ML na riadenie verejnej bezpečnosti a verejných služieb. Vezmite si príklad z Číny s jej masívnym rozpoznávaním tváre. Vláda používa umelú inteligenciu, aby zabránila jaywalkingu.
- Zdravotnícky priemysel : Zdravotníctvo bolo jedným z prvých odvetví, ktoré využívalo strojové učenie s detekciou obrazu.
- marketing: Široké využitie AI sa uskutočňuje v marketingu vďaka bohatému prístupu k údajom. Pred vekom masových údajov výskumníci vyvíjajú pokročilé matematické nástroje, ako je Bayesovská analýza, aby odhadli hodnotu zákazníka. S rozmachom údajov sa marketingové oddelenie spolieha na AI pri optimalizácii vzťahov so zákazníkmi a marketingových kampaní.
- Maloobchod : Strojové učenie sa používa v maloobchode na analýzu správania zákazníkov, predpovedanie dopytu a správu zásob. Maloobchodníkom tiež pomáha prispôsobiť nákupný zážitok pre každého zákazníka odporúčaním produktov na základe ich minulých nákupov a preferencií.
- Doprava : Strojové učenie sa používa v dopravnom priemysle na optimalizáciu trás, zníženie spotreby paliva a zlepšenie celkovej efektívnosti dopravných systémov. Svoju úlohu zohráva aj v autonómnych vozidlách, kde sa na rozhodovanie o navigácii a bezpečnosti používajú algoritmy ML.
Obmedzenia strojového učenia -
- Hlavnou výzvou strojového učenia je nedostatok údajov alebo rozmanitosť v súbore údajov.
- Stroj sa nemôže učiť, ak nie sú k dispozícii žiadne údaje. Okrem toho súbor údajov s nedostatočnou rozmanitosťou spôsobuje, že stroj má problémy.
- Aby sa stroj naučil zmysluplný pohľad, musí mať heterogenitu.
- Je zriedkavé, že algoritmus dokáže extrahovať informácie, keď neexistujú žiadne alebo len málo variácií.
- Odporúča sa mať aspoň 20 pozorovaní na skupinu, ktoré pomôžu stroju učiť sa. Toto obmedzenie vedie k zlému hodnoteniu a predikcii.
Záver
Na záver pochopenie čo je strojové učenie otvára dvere do sveta, kde počítače nielen spracúvajú údaje, ale učia sa z nich robiť rozhodnutia a predpovedať. Predstavuje priesečník informatiky a štatistiky a umožňuje systémom zlepšovať ich výkon v priebehu času bez explicitného programovania. Keďže strojové učenie sa neustále vyvíja, jeho aplikácie v rôznych odvetviach sľubujú, že predefinujú spôsob, akým interagujeme s technológiou, vďaka čomu nebude len nástrojom, ale aj transformačnou silou v našom každodennom živote.