Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning – ML) to przełomowa technologia, która znajduje zastosowanie w coraz większej liczbie dziedzin.
ML jest dziedziną powiązaną ze sztuczną inteligencją (AI) oraz uczeniem głębokim. W dobie nieustannego rozwoju technologicznego, ML umożliwia przewidywanie przyszłych trendów i dostosowywanie strategii działania.
Dzięki temu, tradycyjne, manualne podejście odchodzi w przeszłość – automatyzacja obejmuje niemal wszystkie obszary. Różnorodne algorytmy uczenia maszynowego są projektowane z myślą o specyficznych zadaniach, pozwalając na rozwiązywanie złożonych problemów i oszczędność czasu w biznesie.
Przykładowe zastosowania to: gra w szachy, przetwarzanie danych, realizacja operacji, wybór najlepszej oferty z listy zakupów i wiele innych.
W niniejszym artykule szczegółowo omówię algorytmy i modele uczenia maszynowego.
Zacznijmy!
Czym jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to technologia, która pozwala maszynom (np. komputerom) na rozwijanie zdolności uczenia się i adaptacji poprzez wykorzystanie modeli statystycznych i algorytmów. Dzieje się to bez konieczności zaawansowanego programowania.
W rezultacie, maszyny mogą naśladować ludzkie zachowania. To gałąź sztucznej inteligencji, która umożliwia aplikacjom dokładniejsze przewidywanie i wykonywanie różnorodnych zadań, wykorzystując dane i proces samodoskonalenia.
Wraz z gwałtownym postępem technologii obliczeniowych, dzisiejsze uczenie maszynowe znacznie różni się od tego, czym było kiedyś. ML ewoluowało od rozpoznawania wzorców po tworzenie teorii uczenia się określonych zadań.
Dzięki uczeniu maszynowemu, komputery analizują przeszłe dane, aby podejmować powtarzalne, rzetelne decyzje i generować wiarygodne wyniki. Krótko mówiąc, uczenie maszynowe to nauka, która nabiera tempa.
Chociaż wiele algorytmów jest znanych od dawna, możliwość automatycznego stosowania złożonych obliczeń do ogromnych zbiorów danych, z rosnącą szybkością i powtarzalnością, jest osiągnięciem stosunkowo nowym.
Przykłady zastosowań, z którymi możemy spotkać się na co dzień, to:
- Systemy rekomendacji online (np. Netflix, Amazon) oferujące spersonalizowane zniżki i sugestie
- Autonomiczne samochody (np. projekt Google)
- Systemy wykrywania oszustw i sugerowania rozwiązań pozwalających ich uniknąć
I wiele innych.
Dlaczego uczenie maszynowe jest potrzebne?
Uczenie maszynowe to kluczowy element strategii każdej nowoczesnej firmy. Pozwala na lepsze zrozumienie zachowań klientów, optymalizację procesów operacyjnych i rozwój innowacyjnych produktów.
Wiodące firmy, takie jak Google, Uber, Instagram i Amazon, uczyniły ML centralnym elementem swojej działalności. Branże operujące na dużych zbiorach danych doskonale zdają sobie sprawę z potencjału modeli uczenia maszynowego.
Technologia ta umożliwia organizacjom bardziej efektywną pracę. Sektory takie jak finanse, administracja publiczna, opieka zdrowotna, handel detaliczny, transport i przemysł naftowy wykorzystują modele ML do dostarczania klientom coraz większej wartości.
Kto korzysta z uczenia maszynowego?
Obecnie uczenie maszynowe jest powszechnie stosowane. Jednym z najbardziej znanych przykładów jest silnik rekomendacji, który działa na platformach takich jak Instagram, Facebook i Twitter.
Facebook wykorzystuje ML do personalizacji treści w kanałach informacyjnych. Jeśli użytkownik często przegląda posty z danej kategorii, algorytm rekomendacji będzie mu wyświetlał więcej treści tego rodzaju.
W tle, silnik rekomendacji analizuje zachowania użytkowników online, badając ich wzorce aktywności. Kanał informacyjny dostosowuje się automatycznie, gdy użytkownik zmienia swoje preferencje.
Wiele firm wykorzystuje tę samą koncepcję silników rekomendacji do optymalizacji swoich kluczowych procesów biznesowych. Przykładowo:
- Oprogramowanie do zarządzania relacjami z klientami (CRM): wykorzystuje modele ML do analizy wiadomości e-mail klientów i identyfikowania priorytetowych zapytań, umożliwiając zespołom sprzedaży szybką reakcję.
- Business Intelligence (BI): Analitycy i dostawcy BI stosują ML do identyfikacji kluczowych punktów danych, wzorców i anomalii.
- Systemy informacji o zasobach ludzkich (HRIS): używają modeli ML w celu usprawnienia procesu rekrutacji, filtrowania aplikacji i identyfikacji najlepszych kandydatów na dane stanowisko.
- Samochody autonomiczne: Algorytmy ML umożliwiają firmom produkującym samochody rozpoznawanie obiektów i zachowań kierowców, co pozwala na natychmiastowe ostrzeganie i zapobieganie wypadkom.
- Wirtualni asystenci: Wykorzystują modele nadzorowane i nienadzorowane do interpretacji mowy i kontekstu, zapewniając inteligentną pomoc.
Czym są modele uczenia maszynowego?
Model ML to program lub aplikacja, która została przeszkolona do rozpoznawania pewnych wzorców. Model jest trenowany za pomocą danych i algorytmu, który uczy się na podstawie tych danych.
Na przykład, jeśli chcesz stworzyć aplikację, która rozpoznaje emocje na podstawie wyrazu twarzy, musisz „nakarmić” model różnymi zdjęciami twarzy, oznaczonymi odpowiednimi emocjami. Po odpowiednim wyszkoleniu, model może być wykorzystany w aplikacji do określania nastroju użytkownika.
Mówiąc prościej, model ML to uproszczona reprezentacja pewnego procesu. To najłatwiejszy sposób, aby coś ustalić lub zarekomendować. Model działa jako przybliżenie.
Na przykład, tworząc mapę świata lub globus, nadajemy mu kształt kuli. Jednak rzeczywista Ziemia nie jest idealnie kulista. Model opiera się na uproszczeniu kształtu, aby stworzyć użyteczny reprezentant. Modele ML działają na podobnej zasadzie.
Przejdźmy teraz do omówienia różnych modeli i algorytmów uczenia maszynowego.
Rodzaje modeli uczenia maszynowego
Modele uczenia maszynowego dzielą się na trzy główne kategorie: nadzorowane, nienadzorowane i uczenie ze wzmocnieniem. Uczenie nadzorowane i nienadzorowane można dalej podzielić na podkategorie. Przyjrzyjmy się każdemu z nich szczegółowo.
#1. Uczenie nadzorowane
Uczenie nadzorowane to model uczenia maszynowego, w którym model jest trenowany na podstawie danych wejściowych i odpowiadających im, znanych wyników. Model uczy się odwzorowywać dane wejściowe na oczekiwane wyjścia. Na przykład, mając zestaw danych składający się z wieku (dane wejściowe) i wzrostu (dane wyjściowe).
Dzięki modelowi uczenia nadzorowanego, można na podstawie wieku, przewidzieć wzrost danej osoby. Aby lepiej zrozumieć ten model, należy przeanalizować podkategorie.
#2. Klasyfikacja
Klasyfikacja to popularne zadanie modelowania predykcyjnego w ML. Polega na przypisywaniu etykiet do danych wejściowych. Wymaga zbioru danych szkoleniowych, który zawiera przykłady danych wejściowych i odpowiadających im wyjściowych etykiet, na których model się uczy.
Zestaw danych szkoleniowych jest wykorzystywany w celu znalezienia najlepszego sposobu mapowania danych wejściowych na określone etykiety klas. Ten zbiór danych reprezentuje problem, który zawiera dużą liczbę próbek wyjściowych.
Klasyfikacja jest stosowana w wielu obszarach, takich jak filtrowanie spamu, wyszukiwanie dokumentów, rozpoznawanie pisma odręcznego, wykrywanie oszustw, identyfikacja języka i analiza sentymentu. W tym przypadku, wyjście ma charakter dyskretny.
#3. Regresja
W modelu regresji, wyjście ma charakter ciągły. Analiza regresji to podejście statystyczne, które modeluje związek między zmiennymi niezależnymi a zmienną zależną.
Regresja pozwala na obserwowanie, jak zmienia się zmienna zależna w stosunku do zmiennej niezależnej, przy założeniu, że pozostałe zmienne niezależne pozostają stałe. Jest używana do przewidywania takich danych, jak wynagrodzenie, wiek, temperatura, cena.
Analiza regresji to metoda „najlepszego dopasowania”, która generuje prognozę na podstawie zestawu danych. Mówiąc prościej, polega na dopasowaniu linii lub krzywej do punktów danych, w celu uzyskania jak najdokładniejszej wartości.
Przykład: Przewidywanie ceny biletu lotniczego to typowe zadanie regresji.
#4. Uczenie nienadzorowane
Uczenie nienadzorowane służy do analizy danych wejściowych i wyszukiwania wzorców, bez konieczności posiadania oznaczonych wyników. Ta technika pozwala na odkrywanie ukrytych grup danych i wzorców bez ingerencji człowieka.
Umożliwia identyfikację podobieństw i różnic w danych, co czyni ją idealną do segmentacji klientów, eksploracyjnej analizy danych, rozpoznawania wzorców, obrazów oraz do strategii sprzedaży krzyżowej.
Uczenie nienadzorowane jest również stosowane do redukcji liczby cech modelu, poprzez redukcję wymiarowości. Proces ten obejmuje dwa podejścia: rozkład według wartości osobliwych i analizę głównych składowych.
#5. Grupowanie (Clustering)
Clustering to model uczenia nienadzorowanego, który polega na grupowaniu punktów danych. Jest często wykorzystywany do wykrywania oszustw, klasyfikacji dokumentów i segmentacji klientów.
Najpopularniejsze algorytmy grupowania to klastrowanie hierarchiczne, oparte na gęstości, z przesunięciem średniej i k-średnich. Każdy algorytm działa inaczej w procesie znajdowania klastrów, ale cel pozostaje ten sam.
#6. Redukcja wymiarowości
Redukcja wymiarowości to metoda zmniejszania liczby zmiennych losowych w celu uzyskania zestawu zmiennych o kluczowym znaczeniu. Jest to proces zmniejszania złożoności zbioru danych. Popularnym algorytmem tego modelu jest analiza głównych składowych.
Konieczność redukcji wymiarowości wynika z faktu, że dodawanie większej liczby danych wejściowych do modelowania predykcyjnego, może je skomplikować. Redukcja wymiarowości jest powszechnie stosowana w wizualizacji danych.
#7. Uczenie ze wzmocnieniem
Uczenie ze wzmocnieniem to model, który przypomina uczenie nadzorowane. Nazywany jest behawioralnym modelem uczenia maszynowego. Różnica polega na tym, że algorytm nie jest trenowany na podstawie przykładowych danych.
Model uczenia ze wzmocnieniem uczy się metodą prób i błędów. Seria udanych wyników, pozwala modelowi opracować najlepsze rekomendacje dla danego problemu. Jest to często wykorzystywane w grach, nawigacji, robotyce i innych dziedzinach.
Rodzaje algorytmów uczenia maszynowego
#1. Regresja liniowa
Ideą regresji liniowej jest znalezienie linii, która najlepiej pasuje do danych. Istnieją rozszerzenia modelu regresji liniowej, takie jak wielokrotna regresja liniowa i regresja wielomianowa. Oznacza to znalezienie najlepszej płaszczyzny pasującej do danych i najlepszej krzywej.
#2. Regresja logistyczna
Regresja logistyczna jest podobna do regresji liniowej, ale jest wykorzystywana do uzyskania skończonej liczby wyników, zazwyczaj dwóch. Regresja logistyczna jest stosowana zamiast liniowej przy modelowaniu prawdopodobieństwa wyników.
Równanie logistyczne jest skonstruowane tak, że zmienna wyjściowa zawiera się między 0 a 1.
#3. Drzewo decyzyjne
Drzewo decyzyjne jest popularnym modelem stosowanym w planowaniu strategicznym, uczeniu maszynowym i badaniach operacyjnych. Składa się z węzłów. Im więcej węzłów, tym dokładniejsze wyniki. Ostatni węzeł zawiera dane, które wspierają szybsze podejmowanie decyzji.
Ostatnie węzły są nazywane liśćmi. Drzewa decyzyjne są łatwe w budowie, ale ich dokładność nie zawsze jest wystarczająca.
#4. Las losowy
Jest to technika uczenia zespołowego. W dużym uproszczeniu, model jest zbudowany z drzew decyzyjnych. Las losowy wykorzystuje wiele drzew decyzyjnych, które są budowane przy użyciu prawdziwych danych. Na każdym etapie, losowo wybiera podzbiór zmiennych.
Model lasu losowego wybiera tryb predykcji każdego drzewa decyzyjnego. Zastosowanie podejścia „większość wygrywa”, zmniejsza ryzyko błędu.
Przykładowo, jeśli stworzysz pojedyncze drzewo decyzyjne i model przewiduje na końcu 0, niczego nie zyskasz. Jeśli natomiast stworzysz 4 drzewa, możesz uzyskać wartość 1. To jest siła modelu lasu losowego.
#5. Maszyna wektorów nośnych (SVM)
SVM to algorytm nadzorowanego uczenia maszynowego. Jest skomplikowany, ale intuicyjny, gdy weźmiemy pod uwagę jego podstawy.
Jeśli istnieją dwa typy danych, algorytm SVM znajduje granicę między tymi klasami i maksymalizuje margines pomiędzy nimi. Istnieje wiele płaszczyzn, które oddzielają dwie klasy, ale tylko jedna może zmaksymalizować odległość między nimi.
#6. Analiza głównych składowych (PCA)
PCA polega na rzutowaniu danych z wyższych wymiarów (np. 3 wymiary) na mniejszą przestrzeń (np. 2 wymiary). W wyniku tego, dane są reprezentowane w zminimalizowanej formie. W ten sposób można zachować oryginalne wartości, przy jednoczesnym zmniejszeniu wymiarów.
Mówiąc prościej, jest to model redukcji wymiarów. Jest używany do zredukowania wielu zmiennych w zestawie danych do minimalnej liczby. Można to osiągnąć poprzez łączenie zmiennych, które mają podobną skalę pomiaru i wyższą korelację niż inne.
Głównym celem tego algorytmu jest wyodrębnienie nowych grup zmiennych, które zapewniają dostęp do niezbędnych informacji.
Na przykład, PCA może pomóc w interpretacji ankiet, które zawierają wiele pytań lub zmiennych. Może to dotyczyć ankiet związanych z samopoczuciem, kulturą studiowania lub zachowaniem. W modelu PCA można zidentyfikować minimalną liczbę zmiennych.
#7. Naiwny Bayes
Algorytm Naive Bayes jest szeroko stosowany w analizie danych i jest popularnym modelem w wielu branżach. Opiera się na twierdzeniu Bayesa, które wyjaśnia równanie prawdopodobieństwa, np. „jakie jest prawdopodobieństwo Q (zmienna wyjściowa) przy danym P.
To matematyczne wyjaśnienie ma szerokie zastosowanie w dzisiejszych technologiach.
Oprócz wyżej wymienionych, niektóre modele omówione w części dotyczącej regresji, w tym drzewo decyzyjne, sieć neuronowa i las losowy, wchodzą również w zakres klasyfikacji. Różnica polega na tym, że wyjście ma charakter dyskretny, a nie ciągły.
#8. Sieć neuronowa
Sieć neuronowa to model, który jest najczęściej wykorzystywany w różnych branżach. Jest to zasadniczo sieć różnych równań matematycznych. Pobiera jedną lub więcej zmiennych jako dane wejściowe, które są następnie przetwarzane przez sieć równań. Wynik jest generowany w postaci jednej lub większej liczby zmiennych wyjściowych.
Innymi słowy, sieć neuronowa pobiera wektor wejść i zwraca wektor wyjść. Przypomina to operacje na macierzach w matematyce. Sieć posiada ukryte warstwy między warstwami wejściowymi i wyjściowymi, które reprezentują funkcje liniowe i funkcje aktywacji.
#9. Algorytm K-najbliższych sąsiadów (KNN)
Algorytm KNN jest używany do rozwiązywania problemów klasyfikacji i regresji. Jest popularny w branży data science do rozwiązywania problemów z klasyfikacją. Algorytm przechowuje wszystkie dostępne dane i klasyfikuje nowe dane, biorąc pod uwagę głosy „k” najbliższych sąsiadów.
Funkcja odległości służy do pomiaru. Przykładowo, aby uzyskać informacje o danej osobie, należy porozmawiać z osobami znajdującymi się najbliżej niej, takimi jak przyjaciele czy współpracownicy. Algorytm KNN działa na podobnej zasadzie.
Przed wyborem algorytmu KNN należy wziąć pod uwagę trzy kwestie:
- Dane muszą być wstępnie przetworzone.
- Zmienne muszą być znormalizowane, w przeciwnym razie zmienne o wyższych wartościach mogą przeciążyć model.
- KNN jest kosztowny obliczeniowo.
#10. Grupowanie K-średnich
Jest to algorytm nienadzorowanego uczenia maszynowego, który służy do rozwiązywania zadań klastrowania. Zestawy danych są grupowane i kategoryzowane w klastry (powiedzmy K), w taki sposób, że wszystkie punkty w klastrze są do siebie podobne, a różnią się od punktów w innych klastrach.
Algorytm K-średnich tworzy klastry w następujący sposób:
- K-średnich wybiera K punktów danych, zwanych centroidami, dla każdego klastra.
- Każdy punkt danych jest przypisywany do najbliższego klastra (centroidy), tworząc K klastrów.
- Na podstawie tych klastrów, określane są nowe centroidy.
- Następnie, obliczana jest najbliższa odległość dla każdego punktu. Proces ten jest powtarzany, dopóki centroidy się nie zmienią.
Podsumowanie
Modele i algorytmy uczenia maszynowego mają kluczowe znaczenie dla procesów o znaczeniu krytycznym. Algorytmy te ułatwiają nasze codzienne życie. Dzięki nim, skomplikowane procesy mogą być realizowane w ciągu kilku sekund.
ML jest potężnym narzędziem, które jest szeroko stosowane w wielu branżach, a jego znaczenie stale rośnie. W niedalekiej przyszłości możemy spodziewać się jeszcze dokładniejszych odpowiedzi na złożone problemy.
newsblog.pl