Kas yra mašininis mokymasis? Tai klausimas, atveriantis duris į naują technologijų erą – tokią, kurioje kompiuteriai gali mokytis ir tobulėti patys, panašiai kaip žmonės. Įsivaizduokite pasaulį, kuriame kompiuteriai ne tik laikosi griežtų taisyklių, bet ir gali mokytis iš duomenų ir patirties. Tai yra mašininio mokymosi esmė.
Nuo naujų transliavimo paslaugų laidų siūlymo pagal jūsų žiūrėjimo istoriją iki saugaus važiavimo savarankiškai važiuojantiems automobiliams – šie pasiekimai yra mašininis mokymasis. Tai ne tik apie technologijas; kalbama apie tai, kaip kompiuteriai sąveikauja su mumis ir supranta juos supantį pasaulį. Dirbtiniam intelektui toliau tobulėjant, mašininis mokymasis išlieka jo esme, keičiantis mūsų santykius su technologijomis ir atveriantis kelią labiau susietai ateičiai.
Turinys
- Kas yra mašininis mokymasis?
- Skirtumas tarp mašininio mokymosi ir tradicinio programavimo
- Kaip veikia mašininio mokymosi algoritmai
- Mašininio mokymosi gyvavimo ciklas:
- Mašininio mokymosi tipai
- Mašininio mokymosi poreikis:
- Įvairūs mašininio mokymosi pritaikymai
- Mašininio mokymosi apribojimai
Kas yra mašininis mokymasis?
Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto šaka, leidžianti algoritmams atskleisti paslėptus duomenų rinkinių modelius, leidžiančius jiems prognozuoti naujus panašius duomenis be aiškaus programavimo kiekvienai užduočiai. Tradicinis mašininis mokymasis sujungia duomenis su statistiniais įrankiais, kad nuspėtų rezultatus ir gautų tinkamų įžvalgų. Ši technologija randa pritaikymo įvairiose srityse, tokiose kaip vaizdo ir kalbos atpažinimas, natūralios kalbos apdorojimas, rekomendacijų sistemos, sukčiavimo aptikimas, portfelio optimizavimas ir užduočių automatizavimas.
Pavyzdžiui, rekomendacijų sistemos naudoja istorinius duomenis pasiūlymams suasmeninti. Pavyzdžiui, „Netflix“ naudoja bendradarbiavimą ir turiniu pagrįstą filtravimą, kad rekomenduotų filmus ir TV laidas pagal vartotojų žiūrėjimo istoriją, įvertinimus ir žanro nuostatas. Sustiprinimo mokymasis dar labiau sustiprina šias sistemas, nes agentai gali priimti sprendimus remiantis atsiliepimais apie aplinką ir nuolat tobulinti rekomendacijas.
Mašinų mokymosi poveikis apima autonomines transporto priemones, bepiločius orlaivius ir robotus, pagerindamas jų prisitaikymą dinamiškoje aplinkoje. Šis metodas žymi proveržį, kai mašinos mokosi iš duomenų pavyzdžių, kad gautų tikslius rezultatus, glaudžiai susietus su duomenų gavyba ir duomenų mokslu.
apibrėžti kompiuterį
Mašininis mokymasis
Skirtumas tarp mašininio mokymosi ir tradicinio programavimo
Skirtumas tarp mašininio mokymosi ir tradicinio programavimo yra toks:
| Mašininis mokymasis | Tradicinis programavimas | Dirbtinis intelektas |
|---|---|---|
| Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto (DI) pogrupis, kurio pagrindinis dėmesys skiriamas mokymuisi iš duomenų, kad būtų sukurtas algoritmas, kuris gali būti naudojamas prognozuoti. | Tradiciniame programavime taisyklėmis pagrįstą kodą rašo kūrėjai, atsižvelgdami į problemos teiginius. | Dirbtinis intelektas reiškia, kad mašina turi būti kuo pajėgesnė, kad ji galėtų atlikti užduotis, kurioms paprastai reikia žmogaus intelekto. |
| Mašininis mokymasis naudoja duomenimis pagrįstą metodą. Paprastai jis mokomas remiantis istoriniais duomenimis, o vėliau naudojamas naujų duomenų numatymui. | Tradicinis programavimas paprastai yra pagrįstas taisyklėmis ir deterministinis. Jame nėra savarankiško mokymosi funkcijų, tokių kaip mašininis mokymasis ir AI. | AI gali apimti daugybę skirtingų metodų, įskaitant mašininį mokymąsi ir gilųjį mokymąsi, taip pat tradicinį taisyklėmis pagrįstą programavimą. |
| ML gali rasti modelių ir įžvalgų dideliuose duomenų rinkiniuose, kuriuos žmonėms gali būti sunku atrasti. | Tradicinis programavimas visiškai priklauso nuo kūrėjų intelekto. Taigi, jo galimybės yra labai ribotos. | Kartais dirbtinis intelektas naudoja duomenų ir iš anksto nustatytų taisyklių derinį, o tai suteikia puikių pranašumų sprendžiant sudėtingas užduotis labai tiksliai, kurios žmonėms atrodo neįmanomos. |
| Mašininis mokymasis yra AI pogrupis. Ir dabar jis naudojamas įvairiose AI pagrįstose užduotyse, tokiose kaip „Chatbot“ klausimų atsakymas, savarankiškai vairuojamas automobilis ir kt. | Tradicinis programavimas dažnai naudojamas kuriant programas ir programinės įrangos sistemas, turinčias specifinių funkcijų. | AI yra plati sritis, apimanti daugybę skirtingų programų, įskaitant natūralios kalbos apdorojimą, kompiuterinį regėjimą ir robotiką. |
Kaip veikia mašininio mokymosi algoritmai
Mašininis mokymasis veikia taip.
Mašininio mokymosi algoritmas mokosi modelių ir ryšių iš duomenų, kad galėtų numatyti ar priimti sprendimus, nebūdamas aiškiai užprogramuotas kiekvienai užduočiai. Pateikiame supaprastintą tipinio mašininio mokymosi algoritmo veikimo apžvalgą:
Prieš įvedant duomenis į algoritmą, dažnai juos reikia iš anksto apdoroti. Šis veiksmas gali apimti duomenų valymą (trūkstamų reikšmių, nuokrypių tvarkymą), duomenų transformavimą (normalizavimą, mastelio keitimą) ir padalijimą į mokymo ir testų rinkinius.
3. Modelio pasirinkimas :
Atsižvelgiant į užduotį (pvz., klasifikavimą, regresiją, klasterizavimą), parenkamas tinkamas mašininio mokymosi modelis. Pavyzdžiai: sprendimų medžiai, neuroniniai tinklai, paramos vektorinės mašinos ir pažangesni modeliai, pvz., gilaus mokymosi architektūros.
4. Modelio mokymas :
Pasirinktas modelis apmokomas naudojant mokymo duomenis. Treniruotės metu algoritmas išmoksta duomenų šablonus ir ryšius. Tai apima kartotinį modelio parametrų koregavimą, kad būtų sumažintas skirtumas tarp numatomų ir faktinių išėjimų (etikečių arba tikslų) mokymo duomenyse.
5. Modelio įvertinimas :
Išmokus modelis įvertinamas naudojant bandymo duomenis, siekiant įvertinti jo veikimą. Norint įvertinti, kaip gerai modelis apibendrina naujus, nematomus duomenis, naudojamos tokios metrikos kaip tikslumas, tikslumas, prisiminimas arba vidutinė kvadratinė paklaida.
6. Tikslus derinimas :
Siekiant pagerinti našumą, modelius galima tiksliai sureguliuoti koreguojant hiperparametrus (parametrus, kurie nėra tiesiogiai išmokstami treniruočių metu, pvz., mokymosi greitis arba paslėptų sluoksnių skaičius neuroniniame tinkle).
7. Numatymas arba išvada :
Galiausiai, parengtas modelis naudojamas prognozėms ar sprendimams dėl naujų duomenų daryti. Šis procesas apima išmoktų modelių taikymą naujiems įvestims, kad būtų generuojami rezultatai, pvz., klasių etiketės klasifikavimo užduotyse arba skaitinės reikšmės regresijos užduotyse.
Mašininio mokymosi gyvavimo ciklas:
Mašininio mokymosi projekto gyvavimo ciklas apima kelis veiksmus, kurie apima:
1. Išstudijuokite problemas:
Pirmasis žingsnis yra ištirti problemą. Šis žingsnis apima verslo problemos supratimą ir modelio tikslų apibrėžimą.
Kai renkami mūsų su problemomis susiję duomenys. Tada verta tinkamai patikrinti duomenis ir padaryti juos norimu formatu, kad modelis galėtų juos naudoti, kad surastų paslėptus šablonus. Tai galima padaryti šiais veiksmais:
- Duomenų valymas
- Duomenų transformavimas
- Aiškinamųjų duomenų analizė ir funkcijų inžinerija
- Padalinkite duomenų rinkinį mokymui ir testavimui.
4. Modelio pasirinkimas:
Kitas žingsnis yra pasirinkti tinkamą mašininio mokymosi algoritmą, kuris tinka mūsų problemai. Šiam žingsniui reikia žinoti skirtingų algoritmų stipriąsias ir silpnąsias puses. Kartais naudojame kelis modelius ir palyginame jų rezultatus bei pasirenkame geriausią modelį pagal mūsų reikalavimus.
5. Modelių kūrimas ir mokymas:
- Pasirinkę algoritmą, turime sukurti modelį.
- Tradicinio mašininio mokymosi kūrimo režimas yra paprastas, tai tereikia kelių hiperparametrų derinimų.
- Gilaus mokymosi atveju turime apibrėžti sluoksnių architektūrą, įvesties ir išvesties dydį, mazgų skaičių kiekviename sluoksnyje, praradimo funkciją, gradiento nusileidimo optimizatorių ir kt.
- Po to modelis apmokomas naudojant iš anksto apdorotą duomenų rinkinį.
6. Modelio įvertinimas:
Kai modelis yra išmokytas, jį galima įvertinti naudojant bandymo duomenų rinkinį, siekiant nustatyti jo tikslumą ir našumą naudojant skirtingus metodus. kaip klasifikavimo ataskaita, F1 balas, tikslumas, atšaukimas, ROC kreivė, vidutinė kvadratinė klaida, absoliuti paklaida ir kt.
7. Modelio derinimas:
Remiantis vertinimo rezultatais, modelį gali reikėti sureguliuoti arba optimizuoti, kad būtų pagerintas jo veikimas. Tai apima modelio hiperparametrų koregavimą.
8. Diegimas:
Kai modelis yra išmokytas ir suderintas, jį galima panaudoti gamybinėje aplinkoje, kad būtų galima numatyti naujų duomenų. Šiam veiksmui reikia integruoti modelį į esamą programinės įrangos sistemą arba sukurti naują modelio sistemą.
9. Stebėjimas ir priežiūra:
Galiausiai būtina stebėti modelio veikimą gamybos aplinkoje ir prireikus atlikti priežiūros užduotis. Tai apima duomenų poslinkio stebėjimą, prireikus modelio perkvalifikavimą ir modelio atnaujinimą, kai atsiranda naujų duomenų.
Mašininio mokymosi tipai
- aplinkosaugos Prižiūrimas mašininis mokymasis
- Neprižiūrimas mašininis mokymasis
- Sustiprinimo mašininis mokymasis
1. Prižiūrimas mašininis mokymasis:
Prižiūrimas mokymasis yra mašininio mokymosi tipas, kai algoritmas mokomas naudojant pažymėtą duomenų rinkinį. Jis išmoksta susieti įvesties funkcijas su taikiniais, remiantis pažymėtais treniruočių duomenimis. Prižiūrimo mokymosi metu algoritmas aprūpintas įvesties funkcijomis ir atitinkamomis išvesties etiketėmis ir išmoksta apibendrinti iš šių duomenų, kad galėtų numatyti naujus, nematytus duomenis.
Yra du pagrindiniai prižiūrimo mokymosi tipai:
- Regresija : Regresija yra prižiūrimo mokymosi tipas, kai algoritmas išmoksta numatyti nuolatines reikšmes pagal įvesties ypatybes. Regresijos išvesties etiketės yra nuolatinės vertės, pvz., akcijų kainos ir būsto kainos. Įvairūs mašininio mokymosi regresijos algoritmai yra: tiesinė regresija, polinominė regresija, keteros regresija, sprendimų medžio regresija, atsitiktinė miško regresija, palaikymo vektorinė regresija ir kt.
- 2. Neprižiūrimas mašininis mokymasis:
Neprižiūrimas mokymasis yra mašininio mokymosi tipas, kai algoritmas išmoksta atpažinti duomenų šablonus, nebūdamas aiškiai mokomas naudojant pažymėtus pavyzdžius. Neprižiūrimo mokymosi tikslas – atrasti pagrindinę duomenų struktūrą arba pasiskirstymą.
Yra du pagrindiniai neprižiūrimo mokymosi tipai:
- Klasterizavimas : klasterizacijos algoritmai sugrupuoja panašius duomenų taškus pagal jų charakteristikas. Tikslas yra nustatyti duomenų taškų grupes arba grupes, kurios yra panašios viena į kitą, tačiau skiriasi nuo kitų grupių. Kai kurie populiarūs klasterizacijos algoritmai apima K vidurkį, hierarchinį klasterizavimą ir DBSCAN.
- Matmenų sumažinimas: Matmenų mažinimo algoritmai sumažina įvesties kintamųjų skaičių duomenų rinkinyje, išsaugant kuo daugiau pradinės informacijos. Tai naudinga norint sumažinti duomenų rinkinio sudėtingumą ir palengvinti vizualizavimą bei analizę. Kai kurie populiarūs matmenų mažinimo algoritmai apima pagrindinių komponentų analizę (PCA), t-SNE ir automatinius kodavimo įrenginius.
3. Sustiprinimo mašininis mokymasis
Stiprinamasis mokymasis yra mašininio mokymosi rūšis, kai agentas mokosi sąveikauti su aplinka atlikdamas veiksmus ir gaudamas atlygį ar nuobaudas pagal savo veiksmus. Mokymosi sustiprinimo tikslas yra išmokti politiką, kuri yra susiejimas nuo būsenų iki veiksmų, kuri laikui bėgant maksimaliai padidina numatomą kaupiamąjį atlygį.
Yra du pagrindiniai stiprinimo mokymosi tipai:
- Modeliu pagrįstas stiprinimo mokymasis: Mokydamiesi modeliu pagrįsto sustiprinimo, agentas išmoksta aplinkos modelį, įskaitant perėjimo tarp būsenų tikimybę ir atlygį, susijusį su kiekviena būsenos ir veiksmų pora. Tada agentas naudoja šį modelį planuodamas savo veiksmus, kad maksimaliai padidintų laukiamą atlygį. Kai kurie populiarūs modeliu pagrįsti sustiprinimo mokymosi algoritmai apima vertės iteraciją ir politikos iteraciją.
- Pastiprinimo mokymasis be modelio : Mokydamasis be modelio, agentas politikos išmoksta tiesiogiai iš patirties, aiškiai nekurdamas aplinkos modelio. Agentas sąveikauja su aplinka ir atnaujina savo politiką pagal gaunamą atlygį. Kai kurie populiarūs be modelio sustiprinimo mokymosi algoritmai apima Q-Learning, SARSA ir Deep Reinforcement Learning.
Mašininio mokymosi poreikis:
Mašininis mokymasis yra svarbus, nes jis leidžia kompiuteriams mokytis iš duomenų ir pagerinti konkrečių užduočių našumą be aiškiai užprogramuotų. Dėl šio gebėjimo mokytis iš duomenų ir prisitaikyti prie naujų situacijų mašininis mokymasis ypač naudingas atliekant užduotis, susijusias su dideliu duomenų kiekiu, sudėtingų sprendimų priėmimu ir dinamiška aplinka.
Štai keletas konkrečių sričių, kuriose naudojamas mašininis mokymasis:
- Nuspėjamasis modeliavimas: Mašininis mokymasis gali būti naudojamas kuriant nuspėjamuosius modelius, kurie gali padėti įmonėms priimti geresnius sprendimus. Pavyzdžiui, mašininis mokymasis gali būti naudojamas nuspėti, kurie klientai greičiausiai įsigys konkretų produktą arba kurie pacientai greičiausiai susirgs tam tikra liga.
- Natūralios kalbos apdorojimas: Mašininis mokymasis naudojamas kuriant sistemas, kurios gali suprasti ir interpretuoti žmonių kalbą. Tai svarbu tokioms programoms kaip balso atpažinimas, pokalbių robotai ir kalbos vertimas.
- Kompiuterinis matymas: Mašininis mokymasis naudojamas kuriant sistemas, kurios gali atpažinti ir interpretuoti vaizdus ir vaizdo įrašus. Tai svarbu tokioms programoms kaip savarankiškai važiuojantys automobiliai, stebėjimo sistemos ir medicininis vaizdas.
- Sukčiavimo aptikimas: Mašininis mokymasis gali būti naudojamas aptikti nesąžiningą elgesį atliekant finansines operacijas, reklamuojant internete ir kitose srityse.
- Rekomendacijų sistemos: mašininį mokymąsi galima naudoti kuriant rekomendacijų sistemas, siūlančias vartotojams produktus, paslaugas ar turinį pagal jų ankstesnį elgesį ir nuostatas.
Apskritai mašininis mokymasis tapo svarbia priemone daugeliui įmonių ir pramonės šakų, nes leidžia geriau panaudoti duomenis, pagerinti sprendimų priėmimo procesus ir teikti klientams labiau suasmenintą patirtį.
Įvairūs mašininio mokymosi pritaikymai
Dabar šiame mašininio mokymosi vadove sužinokime apie mašininio mokymosi programas:
- Automatika : mašininis mokymasis, kuris veikia visiškai autonomiškai bet kurioje srityje, nereikalaujant jokio žmogaus įsikišimo. Pavyzdžiui, robotai atlieka esminius proceso etapus gamybos įmonėse.
- Finansų pramonė : Mašininio mokymosi populiarumas finansų pramonėje auga. Bankai daugiausia naudoja ML, kad rastų šablonus duomenų viduje, bet taip pat apsaugotų nuo sukčiavimo.
- Vyriausybinė organizacija : Vyriausybė naudoja ML viešajam saugumui ir komunalinėms paslaugoms valdyti. Paimkite Kinijos pavyzdį su didžiuliu veidų atpažinimu. Vyriausybė naudoja dirbtinį intelektą, kad užkirstų kelią vaikščiojimui.
- Sveikatos priežiūros pramonė : Sveikatos priežiūra buvo viena iš pirmųjų pramonės šakų, pradėjusių naudoti mašininį mokymąsi su vaizdo aptikimu.
- Rinkodara: Dėl gausios prieigos prie duomenų AI plačiai naudojamas rinkodaros srityje. Prieš masinių duomenų amžių mokslininkai kuria pažangias matematines priemones, tokias kaip Bajeso analizė, kad įvertintų kliento vertę. Duomenų bumui rinkodaros skyrius pasitiki AI, kad optimizuotų santykius su klientais ir rinkodaros kampanijas.
- Mažmeninė pramonė : Mašininis mokymasis naudojamas mažmeninės prekybos pramonėje, siekiant analizuoti klientų elgesį, numatyti paklausą ir valdyti atsargas. Tai taip pat padeda mažmenininkams individualizuoti kiekvieno kliento apsipirkimo patirtį, rekomenduodama produktus pagal jų ankstesnius pirkinius ir pageidavimus.
- Transportas : Mašinų mokymasis naudojamas transporto pramonėje siekiant optimizuoti maršrutus, sumažinti degalų sąnaudas ir pagerinti bendrą transporto sistemų efektyvumą. Jis taip pat vaidina svarbų vaidmenį autonominėse transporto priemonėse, kur ML algoritmai naudojami priimant sprendimus dėl navigacijos ir saugos.
Mašininio mokymosi apribojimai -
- Pagrindinis mašininio mokymosi iššūkis yra duomenų trūkumas arba duomenų rinkinio įvairovė.
- Mašina negali mokytis, jei nėra duomenų. Be to, duomenų rinkinys, kuriame trūksta įvairovės, apsunkina mašiną.
- Mašina turi būti nevienalytė, kad išmoktų prasmingos įžvalgos.
- Retai kada algoritmas gali išgauti informaciją, kai variantų nėra arba jų yra nedaug.
- Kiekvienai grupei rekomenduojama atlikti bent 20 stebėjimų, kad mašina išmoktų. Šis apribojimas lemia prastą įvertinimą ir prognozavimą.
Išvada
Apibendrinant, supratimas kas yra mašininis mokymasis atveria duris į pasaulį, kuriame kompiuteriai ne tik apdoroja duomenis, bet ir mokosi iš jų, kad galėtų priimti sprendimus ir prognozuoti. Tai yra kompiuterių mokslo ir statistikos sankirta, leidžianti sistemoms laikui bėgant pagerinti savo našumą be aiškaus programavimo. Kadangi mašininis mokymasis ir toliau vystosi, jo taikymas įvairiose pramonės šakose žada iš naujo apibrėžti, kaip sąveikaujame su technologijomis, todėl tai ne tik įrankis, bet ir transformuojanti jėga mūsų kasdieniame gyvenime.