Kaj je strojno učenje? To je vprašanje, ki odpira vrata novi dobi tehnologije – v kateri se lahko računalniki učijo in izboljšujejo sami, podobno kot ljudje. Predstavljajte si svet, kjer računalniki ne le sledijo strogim pravilom, ampak se lahko učijo iz podatkov in izkušenj. To je bistvo strojnega učenja.

Za tem napredkom stoji strojno učenje, od predlaganja novih oddaj v storitvah pretakanja na podlagi vaše zgodovine ogledov do omogočanja varne navigacije samovozečim avtomobilom. Ne gre le za tehnologijo; gre za preoblikovanje načina interakcije računalnikov z nami in razumevanja sveta okoli sebe. Ker se umetna inteligenca še naprej razvija, ostaja strojno učenje njeno jedro, ki revolucionira naš odnos s tehnologijo in utira pot bolj povezani prihodnosti.

Kazalo

• Kaj je strojno učenje?
• Razlika med strojnim učenjem in tradicionalnim programiranjem
• Kako delujejo algoritmi strojnega učenja
• Življenjski cikel strojnega učenja:
• Vrste strojnega učenja
• Potreba po strojnem učenju:
• Različne aplikacije strojnega učenja
• Omejitve strojnega učenja

Kaj je strojno učenje?

Strojno učenje je veja umetne inteligence, ki omogoča algoritmom, da odkrijejo skrite vzorce v naborih podatkov, kar jim omogoča napovedovanje novih, podobnih podatkov brez izrecnega programiranja za vsako nalogo. Tradicionalno strojno učenje združuje podatke s statističnimi orodji za napovedovanje izložkov in daje uporabne vpoglede. Ta tehnologija najde aplikacije na različnih področjih, kot so prepoznavanje slik in govora, obdelava naravnega jezika, sistemi priporočil, odkrivanje goljufij, optimizacija portfelja in avtomatizacija nalog.

Priporočljivi sistemi na primer uporabljajo zgodovinske podatke za personalizacijo predlogov. Netflix, na primer, uporablja sodelovalno filtriranje in filtriranje na podlagi vsebine, da priporoči filme in TV-oddaje na podlagi zgodovine ogledov uporabnikov, ocen in žanrskih preferenc. Okrepitveno učenje dodatno izboljša te sisteme tako, da agentom omogoči sprejemanje odločitev na podlagi povratnih informacij iz okolja in nenehno izpopolnjuje priporočila.

Vpliv strojnega učenja se razširi na avtonomna vozila, brezpilotna letala in robote ter izboljša njihovo prilagodljivost v dinamičnih okoljih. Ta pristop pomeni preboj, kjer se stroji učijo iz podatkovnih primerov za ustvarjanje natančnih rezultatov, tesno prepletenih s podatkovnim rudarjenjem in podatkovno znanostjo.

kako centrirati sliko na css

Strojno učenje

Razlika med strojnim učenjem in tradicionalnim programiranjem

Razlika med strojnim učenjem in tradicionalnim programiranjem je naslednja:

Kako delujejo algoritmi strojnega učenja

Strojno učenje deluje na naslednji način.

Algoritem strojnega učenja deluje tako, da se iz podatkov uči vzorcev in odnosov za napovedovanje ali odločanje, ne da bi bil izrecno programiran za vsako nalogo. Tukaj je poenostavljen pregled delovanja tipičnega algoritma strojnega učenja:

Pred vnosom podatkov v algoritem jih je pogosto treba predhodno obdelati. Ta korak lahko vključuje čiščenje podatkov (ravnanje z manjkajočimi vrednostmi, izstopajočimi vrednostmi), preoblikovanje podatkov (normalizacija, skaliranje) in njihovo razdelitev na nize za usposabljanje in preizkuse.

3. Izbira modela :

Glede na nalogo (npr. klasifikacija, regresija, združevanje v gruče) se izbere ustrezen model strojnega učenja. Primeri vključujejo drevesa odločanja, nevronske mreže, podporne vektorske stroje in naprednejše modele, kot so arhitekture globokega učenja.

4. Usposabljanje modela :

Izbrani model se uri z uporabo podatkov o usposabljanju. Med usposabljanjem se algoritem nauči vzorcev in odnosov v podatkih. To vključuje iterativno prilagajanje parametrov modela, da se zmanjša razlika med predvidenimi rezultati in dejanskimi rezultati (oznake ali cilji) v podatkih o usposabljanju.

5. Ocenjevanje modela :

Ko je model usposobljen, se ovrednoti z uporabo testnih podatkov za oceno njegove učinkovitosti. Meritve, kot so točnost, natančnost, priklic ali povprečna kvadratna napaka, se uporabljajo za oceno, kako dobro se model posplošuje na nove, še nevidene podatke.

6. Natančna nastavitev :

Modele je mogoče natančno nastaviti s prilagajanjem hiperparametrov (parametrov, ki se ne naučijo neposredno med usposabljanjem, kot je stopnja učenja ali število skritih plasti v nevronski mreži), da se izboljša učinkovitost.

7. Napoved ali sklepanje :

Nazadnje se usposobljeni model uporablja za napovedovanje ali odločanje o novih podatkih. Ta proces vključuje uporabo naučenih vzorcev na nove vhode za ustvarjanje izhodov, kot so oznake razredov v nalogah klasifikacije ali številčne vrednosti v nalogah regresije.

Življenjski cikel strojnega učenja:

Življenjski cikel projekta strojnega učenja vključuje niz korakov, ki vključujejo:

1. Preučite težave:

Prvi korak je preučiti problem. Ta korak vključuje razumevanje poslovnega problema in opredelitev ciljev modela.

Ko se zbirajo naši podatki, povezani s težavami. potem je dobro, da podatke pravilno preverite in jih naredite v želeni obliki, tako da jih lahko uporabi model za iskanje skritih vzorcev. To je mogoče storiti v naslednjih korakih:

• Čiščenje podatkov
• Preoblikovanje podatkov
• Razlagalna analiza podatkov in inženiring funkcij
• Razdelite nabor podatkov za usposabljanje in testiranje.

4. Izbira modela:

Naslednji korak je izbira ustreznega algoritma strojnega učenja, ki je primeren za naš problem. Ta korak zahteva poznavanje prednosti in slabosti različnih algoritmov. Včasih uporabimo več modelov in primerjamo njihove rezultate ter izberemo najboljši model glede na naše zahteve.

5. Gradnja modela in usposabljanje:

• Po izbiri algoritma moramo sestaviti model.
• V primeru tradicionalnega strojnega učenja je gradbeni način enostaven, le nekaj prilagoditev hiperparametrov.
• V primeru globokega učenja moramo definirati večplastno arhitekturo skupaj z vhodno in izhodno velikostjo, številom vozlišč v vsaki plasti, funkcijo izgube, optimizatorjem gradientnega spuščanja itd.
• Po tem se model usposobi z vnaprej obdelanim naborom podatkov.

6. Ocena modela:

Ko je model usposobljen, ga je mogoče ovrednotiti na testnem naboru podatkov, da se z uporabo različnih tehnik določi njegova natančnost in zmogljivost. kot je poročilo o razvrstitvi, rezultat F1, natančnost, odpoklic, krivulja ROC, povprečna kvadratna napaka, absolutna napaka itd.

7. Uglaševanje modela:

Na podlagi rezultatov vrednotenja bo morda treba prilagoditi ali optimizirati model, da se izboljša njegovo delovanje. To vključuje prilagajanje hiperparametrov modela.

8. Namestitev:

Ko je model usposobljen in uglašen, ga je mogoče razmestiti v produkcijskem okolju za napovedovanje novih podatkov. Ta korak zahteva integracijo modela v obstoječi programski sistem ali ustvarjanje novega sistema za model.

9. Spremljanje in vzdrževanje:

Nazadnje je bistveno spremljati delovanje modela v produkcijskem okolju in po potrebi izvajati vzdrževalne naloge. To vključuje spremljanje premikanja podatkov, ponovno usposabljanje modela po potrebi in posodabljanje modela, ko so na voljo novi podatki.

Vrste strojnega učenja

• okolje Nadzorovano strojno učenje
• Nenadzorovano strojno učenje
• Okrepitveno strojno učenje

1. Nadzorovano strojno učenje:

Nadzorovano učenje je vrsta strojnega učenja, pri katerem se algoritem uri na označenem naboru podatkov. Nauči se preslikati vhodne funkcije na cilje na podlagi označenih podatkov o vadbi. Pri nadzorovanem učenju je algoritem opremljen z vhodnimi funkcijami in ustreznimi izhodnimi oznakami ter se iz teh podatkov nauči posplošiti, da naredi napovedi o novih, še nevidenih podatkih.

Obstajata dve glavni vrsti nadzorovanega učenja:

• Regresija : Regresija je vrsta nadzorovanega učenja, kjer se algoritem nauči napovedovati zvezne vrednosti na podlagi vhodnih funkcij. Izhodne oznake v regresiji so zvezne vrednosti, kot so cene delnic in cene stanovanj. Različni regresijski algoritmi v strojnem učenju so: linearna regresija, polinomska regresija, grebenska regresija, regresija odločitvenega drevesa, regresija naključnega gozda, regresija podpornih vektorjev itd.
• 2. Nenadzorovano strojno učenje:

  Nenadzorovano učenje je vrsta strojnega učenja, kjer se algoritem nauči prepoznati vzorce v podatkih, ne da bi bil izrecno usposobljen z uporabo označenih primerov. Cilj nenadzorovanega učenja je odkriti osnovno strukturo ali porazdelitev podatkov.

  Obstajata dve glavni vrsti nenadzorovanega učenja:

  • Grozdenje : Algoritmi združevanja v gruče združujejo podobne podatkovne točke glede na njihove značilnosti. Cilj je identificirati skupine ali grozde podatkovnih točk, ki so si med seboj podobne, hkrati pa se razlikujejo od drugih skupin. Nekateri priljubljeni algoritmi za združevanje v gruče vključujejo K-means, hierarhično združevanje v gruče in DBSCAN.
  • Zmanjšanje dimenzij: Algoritmi za zmanjšanje dimenzionalnosti zmanjšajo število vhodnih spremenljivk v naboru podatkov, hkrati pa ohranijo čim več izvirnih informacij. To je uporabno za zmanjšanje kompleksnosti nabora podatkov in olajšanje vizualizacije in analize. Nekateri priljubljeni algoritmi za zmanjšanje dimenzionalnosti vključujejo analizo glavnih komponent (PCA), t-SNE in samodejne kodirnike.

  3. Okrepitveno strojno učenje

  Okrepitveno učenje je vrsta strojnega učenja, kjer se agent nauči interakcije z okoljem z izvajanjem dejanj in prejemanjem nagrad ali kazni na podlagi svojih dejanj. Cilj učenja z okrepitvijo je naučiti se politike, ki je preslikava stanj v dejanja, ki poveča pričakovano kumulativno nagrado skozi čas.

  Obstajata dve glavni vrsti učenja s krepitvijo:

  • Okrepitveno učenje na podlagi modela: Pri učenju z okrepitvijo na podlagi modela se agent nauči modela okolja, vključno z verjetnostmi prehoda med stanji in nagradami, povezanimi z vsakim parom stanje-dejanje. Agent nato uporabi ta model za načrtovanje svojih dejanj, da bi čim bolj povečal svojo pričakovano nagrado. Nekateri priljubljeni algoritmi učenja okrepitve, ki temeljijo na modelu, vključujejo ponovitev vrednosti in ponovitev politike.
  • Okrepitveno učenje brez modela : Pri učenju z okrepitvijo brez modela se agent nauči politike neposredno iz izkušenj, ne da bi eksplicitno zgradil model okolja. Agent sodeluje z okoljem in posodablja svojo politiko glede na nagrade, ki jih prejme. Nekateri priljubljeni algoritmi za krepitveno učenje brez modela vključujejo Q-Learning, SARSA in Deep Reinforcement Learning.

  Potreba po strojnem učenju:

  Strojno učenje je pomembno, ker omogoča računalnikom, da se učijo iz podatkov in izboljšajo svojo učinkovitost pri določenih nalogah, ne da bi bili izrecno programirani. Zaradi te sposobnosti učenja iz podatkov in prilagajanja novim situacijam je strojno učenje še posebej uporabno za naloge, ki vključujejo velike količine podatkov, kompleksno odločanje in dinamična okolja.

  Tukaj je nekaj specifičnih področij, kjer se uporablja strojno učenje:

  • Napovedno modeliranje: Strojno učenje je mogoče uporabiti za izdelavo napovednih modelov, ki lahko pomagajo podjetjem sprejemati boljše odločitve. Na primer, strojno učenje se lahko uporablja za napovedovanje, kateri kupci bodo najverjetneje kupili določen izdelek ali kateri bolniki bodo najverjetneje razvili določeno bolezen.
  • Obdelava naravnega jezika: Strojno učenje se uporablja za gradnjo sistemov, ki lahko razumejo in interpretirajo človeški jezik. To je pomembno za aplikacije, kot so prepoznavanje glasu, chatboti in jezikovno prevajanje.
  • Računalniški vid: Strojno učenje se uporablja za gradnjo sistemov, ki lahko prepoznajo in interpretirajo slike in videe. To je pomembno za aplikacije, kot so samovozeči avtomobili, nadzorni sistemi in medicinsko slikanje.
  • Odkrivanje goljufij: Strojno učenje je mogoče uporabiti za odkrivanje goljufivega vedenja pri finančnih transakcijah, spletnem oglaševanju in drugih področjih.
  • Priporočilni sistemi: Strojno učenje je mogoče uporabiti za izdelavo priporočilnih sistemov, ki uporabnikom predlagajo izdelke, storitve ali vsebino na podlagi njihovega preteklega vedenja in preferenc.

  Na splošno je strojno učenje postalo bistveno orodje za številna podjetja in industrije, saj jim omogoča boljšo uporabo podatkov, izboljšanje procesov odločanja in zagotavljanje bolj prilagojenih izkušenj svojim strankam.

  Različne aplikacije strojnega učenja

  Zdaj pa se v tej vadnici za strojno učenje naučimo aplikacij strojnega učenja:

  • Avtomatizacija : Strojno učenje, ki deluje povsem avtonomno na katerem koli področju brez potrebe po človeškem posredovanju. Na primer, roboti izvajajo bistvene procesne korake v proizvodnih obratih.
  • Finančna industrija : strojno učenje postaja vse bolj priljubljeno v finančni industriji. Banke uporabljajo ML predvsem za iskanje vzorcev v podatkih, pa tudi za preprečevanje goljufij.
  • Vladna organizacija : Vlada uporablja ML za upravljanje javne varnosti in komunalnih storitev. Vzemimo primer Kitajske z njenim ogromnim prepoznavanjem obrazov. Vlada uporablja umetno inteligenco za preprečevanje jaywalkinga.
  • Zdravstvena industrija : Zdravstvo je bila ena prvih industrij, ki je uporabljala strojno učenje z zaznavanjem slik.
  • Trženje: Široka uporaba umetne inteligence poteka v trženju zahvaljujoč obilnemu dostopu do podatkov. Pred dobo množičnih podatkov so raziskovalci razvili napredna matematična orodja, kot je Bayesova analiza za oceno vrednosti stranke. Ob razcvetu podatkov se oddelek za trženje zanaša na AI za optimizacijo odnosov s strankami in trženjskih kampanj.
  • Maloprodajna industrija : Strojno učenje se uporablja v maloprodajni industriji za analizo vedenja strank, predvidevanje povpraševanja in upravljanje zalog. Prav tako pomaga trgovcem na drobno prilagoditi nakupovalno izkušnjo za vsako stranko tako, da priporoča izdelke na podlagi njihovih preteklih nakupov in preferenc.
  • Prevozništvo : Strojno učenje se uporablja v prometni industriji za optimizacijo poti, zmanjšanje porabe goriva in izboljšanje splošne učinkovitosti transportnih sistemov. Prav tako igra vlogo pri avtonomnih vozilih, kjer se algoritmi ML uporabljajo za sprejemanje odločitev o navigaciji in varnosti.

  Omejitve strojnega učenja -

  1. Glavni izziv strojnega učenja je pomanjkanje podatkov ali raznolikost v naboru podatkov.
  2. Stroj se ne more učiti, če ni na voljo podatkov. Poleg tega nabor podatkov s pomanjkanjem raznolikosti stroju povzroča težave.
  3. Stroj mora imeti heterogenost, da se nauči pomembnega vpogleda.
  4. Redko se zgodi, da lahko algoritem izvleče informacije, če ni različic ali jih je malo.
  5. Priporočljivo je, da imate vsaj 20 opazovanj na skupino, da se stroj lažje nauči. Ta omejitev vodi v slabo oceno in napovedovanje.

  Zaključek

  Skratka, razumevanje kaj je strojno učenje odpira vrata v svet, kjer računalniki ne le obdelujejo podatke, ampak se iz njih učijo za sprejemanje odločitev in napovedi. Predstavlja presečišče računalništva in statistike ter omogoča sistemom, da sčasoma izboljšajo svojo zmogljivost brez eksplicitnega programiranja. Ker se strojno učenje še naprej razvija, njegove aplikacije v panogah obljubljajo, da bodo na novo definirale našo interakcijo s tehnologijo, zaradi česar to ne bo le orodje, ampak transformativna sila v našem vsakdanjem življenju.