Uczenie maszynowe (ML) to innowacja technologiczna, która wciąż sprawdza się w wielu sektorach.
Uczenie maszynowe jest związane ze sztuczną inteligencją i uczeniem głębokim. Ponieważ żyjemy w stale postępującej erze technologicznej, teraz można przewidzieć, co będzie dalej i wiedzieć, jak zmienić nasze podejście za pomocą ML.
W ten sposób nie jesteś ograniczony do ręcznych sposobów; prawie każde zadanie jest obecnie zautomatyzowane. Istnieją różne algorytmy uczenia maszynowego przeznaczone do różnych zadań. Algorytmy te mogą rozwiązywać złożone problemy i oszczędzać godziny czasu biznesowego.
Przykładem może być gra w szachy, wypełnianie danych, przeprowadzanie operacji, wybieranie najlepszej opcji z listy zakupów i wiele innych.
W tym artykule szczegółowo wyjaśnię algorytmy i modele uczenia maszynowego.
No to ruszamy!
Spis treści:
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to umiejętność lub technologia, w przypadku której maszyna (taka jak komputer) musi zbudować zdolność uczenia się i adaptacji za pomocą modeli statystycznych i algorytmów bez zaawansowanego programowania.
W rezultacie maszyny zachowują się podobnie do ludzi. Jest to rodzaj sztucznej inteligencji, który pozwala aplikacjom na dokładniejsze przewidywanie i wykonywanie różnych zadań poprzez wykorzystanie danych i samodoskonalenie.
Ponieważ technologie obliczeniowe szybko się rozwijają, dzisiejsze uczenie maszynowe nie jest tym samym, co uczenie maszynowe w przeszłości. Uczenie maszynowe udowadnia swoje istnienie od rozpoznawania wzorców po teorię uczenia się wykonywania określonych zadań.
Dzięki uczeniu maszynowemu komputery uczą się na podstawie wcześniejszych obliczeń, aby generować powtarzalne, niezawodne decyzje i wyniki. Innymi słowy, uczenie maszynowe to nauka, która nabrała nowego rozpędu.
Chociaż wiele algorytmów było używanych przez długi czas, możliwość automatycznego stosowania złożonych obliczeń do dużych zbiorów danych, coraz szybciej, w kółko, jest niedawnym osiągnięciem.
Niektóre opublikowane przykłady są następujące:
- Zniżki i oferty rekomendacji online, takie jak Netflix i Amazon
- Autonomiczny i mocno przereklamowany samochód Google
- Wykrywanie oszustw i sugerowanie sposobów na ominięcie tych problemów
I wiele więcej.
Dlaczego potrzebujesz uczenia maszynowego?
Uczenie maszynowe to ważna koncepcja, którą każdy właściciel firmy wdraża w swoich aplikacjach, aby poznać zachowania klientów, wzorce operacyjne firmy i nie tylko. Wspiera rozwój najnowszych produktów.
Wiele wiodących firm, takich jak Google, Uber, Instagram, Amazon itp., czyni z uczenia maszynowego centralną część swojej działalności. Jednak branże pracujące na dużej ilości danych wiedzą, jak ważne są modele uczenia maszynowego.
Dzięki tej technologii organizacje są w stanie wydajnie pracować. Branże takie jak usługi finansowe, administracja publiczna, opieka zdrowotna, handel detaliczny, transport i ropa naftowa wykorzystują modele uczenia maszynowego, aby dostarczać klientom bardziej wartościowe wyniki.
Kto korzysta z uczenia maszynowego?
Uczenie maszynowe jest obecnie wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Najbardziej znanym przykładem jest silnik rekomendacji na Instagramie, Facebooku, Twitterze itp.
Facebook wykorzystuje uczenie maszynowe do personalizacji doświadczeń członków w ich kanałach informacyjnych. Jeśli użytkownik często zatrzymuje się, aby sprawdzić posty tej samej kategorii, silnik rekomendacji zaczyna pokazywać więcej postów tej samej kategorii.
Za ekranem silnik rekomendacji próbuje badać zachowanie członków online poprzez ich wzorce. Kanał wiadomości dostosowuje się automatycznie, gdy użytkownik zmienia swoje działanie.
W odniesieniu do silników rekomendacji, wiele przedsiębiorstw używa tej samej koncepcji do uruchamiania swoich krytycznych procedur biznesowych. Oni są:
- Oprogramowanie do zarządzania relacjami z klientami (CRM): wykorzystuje modele uczenia maszynowego do analizowania wiadomości e-mail odwiedzających i zachęcania zespołu sprzedaży do natychmiastowego reagowania na najważniejsze wiadomości w pierwszej kolejności.
- Business Intelligence (BI): Analitycy i dostawcy BI używają tej technologii do identyfikowania kluczowych punktów danych, wzorców i anomalii.
- Systemy informacji o zasobach ludzkich (HRIS): wykorzystuje w swoim oprogramowaniu modele uczenia maszynowego do filtrowania aplikacji i rozpoznawania najlepszych kandydatów na wymagane stanowisko.
- Samochody samojezdne: Algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają firmom produkującym samochody identyfikację obiektu lub wykrywanie zachowania kierowcy w celu natychmiastowego ostrzegania w celu zapobiegania wypadkom.
- Wirtualni asystenci: Wirtualni asystenci to inteligentni asystenci, którzy łączą modele nadzorowane i nienadzorowane w celu interpretacji mowy i dostarczania kontekstu.
Czym są modele uczenia maszynowego?
Model ML to oprogramowanie komputerowe lub aplikacja przeszkolona do oceniania i rozpoznawania pewnych wzorców. Możesz trenować model za pomocą danych i dostarczać mu algorytm, aby uczył się na tych danych.
Na przykład chcesz stworzyć aplikację, która rozpoznaje emocje na podstawie mimiki twarzy użytkownika. Tutaj musisz nakarmić modela różnymi obrazami twarzy oznaczonych różnymi emocjami i dobrze wyszkolić modela. Teraz możesz użyć tego samego modelu w swojej aplikacji, aby łatwo określić nastrój użytkownika.
Mówiąc prościej, model uczenia maszynowego jest uproszczoną reprezentacją procesu. To najprostszy sposób, aby coś ustalić lub polecić coś konsumentowi. Wszystko w modelu działa jako przybliżenie.
Na przykład, kiedy rysujemy lub wytwarzamy kulę ziemską, nadajemy jej kształt kuli. Ale rzeczywisty glob nie jest kulisty, jak wiemy. Tutaj przyjmujemy kształt, aby coś zbudować. Modele ML działają podobnie.
Przejdźmy do różnych modeli i algorytmów uczenia maszynowego.
Rodzaje modeli uczenia maszynowego
Wszystkie modele uczenia maszynowego są klasyfikowane jako nadzorowane, nienadzorowane i uczenie wzmacniające. Uczenie nadzorowane i nienadzorowane jest dalej klasyfikowane jako różne terminy. Omówmy szczegółowo każdy z nich.
# 1. Nadzorowana nauka
Uczenie nadzorowane to prosty model uczenia maszynowego, który obejmuje uczenie się podstawowej funkcji. Ta funkcja odwzorowuje wejście na wyjście. Na przykład, jeśli masz zestaw danych składający się z dwóch zmiennych, wieku jako danych wejściowych i wzrostu jako danych wyjściowych.
Dzięki modelowi uczenia nadzorowanego możesz łatwo przewidzieć wzrost osoby na podstawie jej wieku. Aby zrozumieć ten model uczenia się, musisz przejść przez podkategorie.
#2. Klasyfikacja
Klasyfikacja jest szeroko stosowanym zadaniem modelowania predykcyjnego w dziedzinie uczenia maszynowego, w którym przewidywana jest etykieta dla danych wejściowych. Wymaga zestawu danych szkoleniowych z szerokim zakresem instancji danych wejściowych i wyjściowych, z których model się uczy.
Zestaw danych szkoleniowych jest używany do znalezienia minimalnego sposobu mapowania próbek danych wejściowych na określone etykiety klas. Wreszcie zestaw danych szkoleniowych reprezentuje problem, który zawiera dużą liczbę próbek wyjściowych.
Służy do filtrowania spamu, wyszukiwania dokumentów, rozpoznawania pisma odręcznego, wykrywania oszustw, identyfikacji języka i analizy nastrojów. Wyjście jest w tym przypadku dyskretne.
#3. Regresja
W tym modelu wyjście jest zawsze ciągłe. Analiza regresji jest zasadniczo podejściem statystycznym, które modeluje związek między jedną lub kilkoma zmiennymi, które są niezależne, a zmienną docelową lub zmienną zależną.
Regresja pozwala zobaczyć, jak zmienia się liczba zmiennej zależnej w stosunku do zmiennej niezależnej, podczas gdy pozostałe zmienne niezależne są stałe. Służy do przewidywania wynagrodzenia, wieku, temperatury, ceny i innych rzeczywistych danych.
Analiza regresji to metoda „najlepszego przypuszczenia”, która generuje prognozę na podstawie zestawu danych. W prostych słowach dopasowanie różnych punktów danych do wykresu w celu uzyskania jak najbardziej precyzyjnej wartości.
Przykład: przewidywanie ceny biletu lotniczego to typowe zadanie regresji.
#4. Uczenie się bez nadzoru
Uczenie się bez nadzoru jest zasadniczo wykorzystywane do wyciągania wniosków, a także znajdowania wzorców na podstawie danych wejściowych bez żadnych odniesień do oznaczonych wyników. Ta technika służy do odkrywania ukrytych grup danych i wzorców bez potrzeby interwencji człowieka.
Może wykrywać różnice i podobieństwa w informacjach, co czyni tę technikę idealną do segmentacji klientów, eksploracyjnej analizy danych, rozpoznawania wzorców i obrazów oraz strategii sprzedaży krzyżowej.
Uczenie bez nadzoru jest również wykorzystywane do redukcji skończonej liczby cech modelu przy użyciu procesu redukcji wymiarowości, który obejmuje dwa podejścia: rozkład wartości osobliwych i analizę głównych składowych.
#5. Grupowanie
Clustering to model uczenia się bez nadzoru, który obejmuje grupowanie punktów danych. Jest często używany do wykrywania oszustw, klasyfikacji dokumentów i segmentacji klientów.
Najpopularniejsze algorytmy grupowania lub grupowania obejmują klastrowanie hierarchiczne, klastrowanie oparte na gęstości, klastrowanie z przesunięciem średnim i klastrowanie k-średnich. Każdy algorytm jest używany inaczej do znajdowania klastrów, ale cel jest taki sam w każdym przypadku.
#6. Redukcja wymiarowości
Jest to metoda redukcji różnych rozważanych zmiennych losowych w celu uzyskania zestawu zmiennych głównych. Innymi słowy, proces zmniejszania wymiaru zbioru cech nazywany jest redukcją wymiarowości. Popularnym algorytmem tego modelu jest analiza głównych składowych.
Przekleństwo tego odnosi się do faktu dodawania większej ilości danych wejściowych do działań związanych z modelowaniem predykcyjnym, co jeszcze bardziej utrudnia modelowanie. Jest powszechnie używany do wizualizacji danych.
#7. Uczenie maszynowe ze wzmocnieniem
Jest to model podobny do nadzorowanego uczenia maszynowego. Nazywa się to behawioralnym modelem uczenia maszynowego. Jedyną różnicą w stosunku do uczenia nadzorowanego jest to, że algorytm nie jest szkolony przy użyciu przykładowych danych.
Model uczenia się przez wzmacnianie uczy się w miarę postępów metodą prób i błędów. Sekwencja pomyślnych wyników wymusiła na modelu opracowanie najlepszej rekomendacji dla danego problemu. Jest to często używane w grach, nawigacji, robotyce i nie tylko.
Rodzaje algorytmów uczenia maszynowego
# 1. Regresja liniowa
Tutaj chodzi o to, aby znaleźć linię, która najlepiej pasuje do potrzebnych danych. Istnieją rozszerzenia modelu regresji liniowej, które obejmują wielokrotną regresję liniową i regresję wielomianową. Oznacza to znalezienie odpowiednio najlepszej płaszczyzny pasującej do danych i najlepszej krzywej pasującej do danych.
#2. Regresja logistyczna
Regresja logistyczna jest bardzo podobna do algorytmu regresji liniowej, ale zasadniczo służy do uzyskania skończonej liczby wyników, powiedzmy dwóch. Regresja logistyczna jest stosowana zamiast regresji liniowej podczas modelowania prawdopodobieństwa wyników.
Tutaj równanie logistyczne jest zbudowane w genialny sposób, tak że zmienna wyjściowa będzie między 0 a 1.
#3. Drzewo decyzyjne
Model drzewa decyzyjnego jest szeroko stosowany w planowaniu strategicznym, uczeniu maszynowym i badaniach operacyjnych. Składa się z węzłów. Jeśli masz więcej węzłów, uzyskasz dokładniejsze wyniki. Ostatni węzeł drzewa decyzyjnego składa się z danych, które pomagają w szybszym podejmowaniu decyzji.
Tak więc ostatnie węzły są również nazywane liśćmi drzew. Drzewa decyzyjne są łatwe i intuicyjne w budowie, ale ich dokładność jest niewystarczająca.
#4. Losowy las
Jest to technika uczenia się zespołowego. Mówiąc prościej, jest zbudowany z drzew decyzyjnych. Model lasów losowych obejmuje wiele drzew decyzyjnych przy użyciu ładowanych zestawów danych prawdziwych danych. Losowo wybiera podzbiór zmiennych na każdym kroku drzewa.
Losowy model lasu wybiera tryb predykcji każdego drzewa decyzyjnego. Dlatego poleganie na modelu „wygrywa większość” zmniejsza ryzyko błędu.
Na przykład, jeśli utworzysz indywidualne drzewo decyzyjne, a model przewiduje 0 na końcu, nie będziesz miał nic. Ale jeśli utworzysz jednocześnie 4 drzewa decyzyjne, możesz otrzymać wartość 1. To jest siła modelu losowego uczenia się lasów.
#5. Maszyna wektorów nośnych
Maszyna wektorów nośnych (SVM) to nadzorowany algorytm uczenia maszynowego, który jest skomplikowany, ale intuicyjny, gdy mówimy o najbardziej podstawowym poziomie.
Na przykład, jeśli istnieją dwa typy danych lub klas, algorytm SVM znajdzie granicę lub hiperpłaszczyznę między tymi klasami danych i zmaksymalizuje margines między nimi. Istnieje wiele płaszczyzn lub granic oddzielających dwie klasy, ale jedna płaszczyzna może zmaksymalizować odległość lub margines między klasami.
#6. Analiza głównych składowych (PCA)
Analiza głównych składowych oznacza rzutowanie informacji o wyższych wymiarach, takich jak 3 wymiary, na mniejszą przestrzeń, taką jak 2 wymiary. Skutkuje to minimalnym wymiarem danych. W ten sposób można zachować oryginalne wartości w modelu bez zakłócania pozycji, ale zmniejszania wymiarów.
Mówiąc prościej, jest to model redukcji wymiarów, który jest szczególnie używany do sprowadzenia wielu zmiennych obecnych w zbiorze danych do najmniejszej liczby zmiennych. Można to zrobić, łącząc ze sobą te zmienne, których skala pomiaru jest taka sama i ma wyższe korelacje niż inne.
Głównym celem tego algorytmu jest pokazanie nowych grup zmiennych i zapewnienie dostępu wystarczającego do wykonania pracy.
Na przykład PCA pomaga interpretować ankiety, które zawierają wiele pytań lub zmiennych, takich jak ankiety dotyczące samopoczucia, kultury studiowania lub zachowania. Możesz zobaczyć minimalne zmienne tego w modelu PCA.
#7. Naiwny Bayes
Algorytm Naive Bayes jest wykorzystywany w data science i jest popularnym modelem stosowanym w wielu branżach. Pomysł pochodzi z twierdzenia Bayesa, które wyjaśnia równanie prawdopodobieństwa, takie jak „jakie jest prawdopodobieństwo Q (zmienna wyjściowa) przy danym P.
Jest to matematyczne wyjaśnienie, które jest używane w dzisiejszej erze technologicznej.
Oprócz nich niektóre modele wymienione w części dotyczącej regresji, w tym drzewo decyzyjne, sieć neuronowa i las losowy, również wchodzą w zakres modelu klasyfikacyjnego. Jedyna różnica między warunkami polega na tym, że wyjście jest dyskretne, a nie ciągłe.
#8. Sieć neuronowa
Sieć neuronowa jest ponownie najczęściej używanym modelem w branżach. Zasadniczo jest to sieć różnych równań matematycznych. Najpierw pobiera jedną lub więcej zmiennych jako dane wejściowe i przechodzi przez sieć równań. Ostatecznie daje wyniki w postaci jednej lub więcej zmiennych wyjściowych.
Innymi słowy, sieć neuronowa pobiera wektor wejść i zwraca wektor wyjść. Jest to podobne do macierzy w matematyce. Ma ukryte warstwy pośrodku warstw wejściowych i wyjściowych, reprezentujące zarówno funkcje liniowe, jak i funkcje aktywacji.
#9. Algorytm K-najbliższych sąsiadów (KNN).
Algorytm KNN jest używany zarówno do problemów klasyfikacji, jak i regresji. Jest szeroko stosowany w branży data science do rozwiązywania problemów z klasyfikacją. Ponadto przechowuje wszystkie dostępne sprawy i klasyfikuje nadchodzące sprawy, biorąc głosy swoich k sąsiadów.
Funkcja odległości wykonuje pomiar. Na przykład, jeśli chcesz uzyskać dane o osobie, musisz porozmawiać z osobami znajdującymi się najbliżej tej osoby, takimi jak przyjaciele, współpracownicy itp. W podobny sposób działa algorytm KNN.
Przed wyborem algorytmu KNN należy wziąć pod uwagę trzy rzeczy.
- Dane muszą być wstępnie przetworzone.
- Zmienne muszą być znormalizowane, w przeciwnym razie wyższe zmienne mogą obciążyć model.
- KNN jest kosztowny obliczeniowo.
#10. Grupowanie k-średnich
Jest objęty nienadzorowanym modelem uczenia maszynowego, który rozwiązuje zadania klastrowania. Tutaj zestawy danych są klasyfikowane i kategoryzowane w kilka klastrów (powiedzmy K), tak że wszystkie punkty w klastrze są heterogeniczne i jednorodne w stosunku do danych.
K-średnie tworzy klastry w następujący sposób:
- K-Means wybiera liczbę K punktów danych, zwanych centroidami, dla każdego klastra.
- Każdy punkt danych tworzy klaster z najbliższym klastrem (centroidami), tj. K klastrami.
- To tworzy nowe centroidy.
- Następnie określana jest najbliższa odległość dla każdego punktu. Proces ten powtarza się, dopóki centroidy się nie zmienią.
Wniosek
Modele i algorytmy uczenia maszynowego mają decydujące znaczenie dla procesów krytycznych. Algorytmy te sprawiają, że nasze codzienne życie jest łatwe i proste. W ten sposób łatwiej jest wydobyć najbardziej gigantyczne procesy w ciągu kilku sekund.
Tym samym ML jest potężnym narzędziem, z którego korzysta obecnie wiele branż, a jego zapotrzebowanie stale rośnie. A dzień nie jest daleko, kiedy będziemy mogli uzyskać jeszcze dokładniejsze odpowiedzi na nasze złożone problemy.