Ce este învățarea automată? Este o întrebare care deschide ușa către o nouă eră a tehnologiei – una în care computerele pot învăța și se pot îmbunătăți singure, la fel ca oamenii. Imaginați-vă o lume în care computerele nu doar respectă reguli stricte, ci pot învăța din date și experiențe. Aceasta este esența învățării automate.
De la sugerarea de noi emisiuni pe serviciile de streaming bazate pe istoricul de vizionare până la permiterea mașinilor cu conducere autonomă să navigheze în siguranță, învățarea automată se află în spatele acestor progrese. Nu este vorba doar despre tehnologie; este vorba despre remodelarea modului în care computerele interacționează cu noi și înțeleg lumea din jurul lor. Pe măsură ce inteligența artificială continuă să evolueze, învățarea automată rămâne în centrul ei, revoluționând relația noastră cu tehnologia și deschizând calea către un viitor mai conectat.
Cuprins
- Ce este Machine Learning?
- Diferența dintre învățarea automată și programarea tradițională
- Cum funcționează algoritmii de învățare automată
- Ciclul de viață al învățării automate:
- Tipuri de învățare automată
- Nevoia de învățare automată:
- Diverse aplicații ale învățării automate
- Limitările învățării automate
Ce este Machine Learning?
Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale care permite algoritmilor să descopere tipare ascunse în seturile de date, permițându-le să facă predicții asupra datelor noi, similare, fără programare explicită pentru fiecare sarcină. Învățarea automată tradițională combină datele cu instrumente statistice pentru a prezice rezultate, oferind informații utile. Această tehnologie găsește aplicații în diverse domenii, cum ar fi recunoașterea imaginilor și a vorbirii, procesarea limbajului natural, sistemele de recomandare, detectarea fraudelor, optimizarea portofoliului și automatizarea sarcinilor.
De exemplu, sistemele de recomandare folosesc date istorice pentru a personaliza sugestiile. Netflix, de exemplu, folosește filtrarea colaborativă și bazată pe conținut pentru a recomanda filme și emisiuni TV pe baza istoricului de vizionare a utilizatorilor, a evaluărilor și a preferințelor de gen. Învățarea prin consolidare îmbunătățește și mai mult aceste sisteme, permițând agenților să ia decizii bazate pe feedback-ul de mediu, perfecționând continuu recomandările.
Impactul învățării automate se extinde la vehicule autonome, drone și roboți, îmbunătățind adaptabilitatea acestora în medii dinamice. Această abordare marchează o descoperire în care mașinile învață din exemple de date pentru a genera rezultate precise, strâns împletite cu data mining și știința datelor.
cum functioneaza un calculator
Învățare automată
Diferența dintre învățarea automată și programarea tradițională
Diferența dintre învățarea automată și programarea tradițională este următoarea:
| Învățare automată | Programare tradițională | Inteligenţă artificială |
|---|---|---|
| Învățarea automată este un subset de inteligență artificială (AI) care se concentrează pe învățarea din date pentru a dezvolta un algoritm care poate fi utilizat pentru a face o predicție. | În programarea tradițională, codul bazat pe reguli este scris de dezvoltatori în funcție de declarațiile problemei. | Inteligența artificială presupune ca mașina să fie cât mai capabilă, astfel încât să poată îndeplini sarcinile care necesită de obicei inteligență umană. |
| Învățarea automată folosește o abordare bazată pe date. Este de obicei instruit pe date istorice și apoi folosit pentru a face predicții asupra datelor noi. | Programarea tradițională este de obicei bazată pe reguli și deterministă. Nu are funcții de auto-învățare precum Machine Learning și AI. | AI poate implica multe tehnici diferite, inclusiv Machine Learning și Deep Learning, precum și programarea tradițională bazată pe reguli. |
| ML poate găsi modele și perspective în seturi mari de date care ar putea fi dificil de descoperit de oameni. | Programarea tradițională depinde în totalitate de inteligența dezvoltatorilor. Deci, are o capacitate foarte limitată. | Uneori, AI folosește o combinație de date și reguli predefinite, ceea ce îi conferă un avantaj mare în rezolvarea sarcinilor complexe cu o precizie bună, care par imposibile oamenilor. |
| Învățarea automată este subsetul AI. Și acum este folosit în diverse sarcini bazate pe inteligență artificială, cum ar fi răspunsul la întrebări Chatbot, mașina cu conducere autonomă etc. | Programarea tradițională este adesea folosită pentru a construi aplicații și sisteme software care au funcționalități specifice. | AI este un domeniu larg care include multe aplicații diferite, inclusiv procesarea limbajului natural, viziunea computerizată și robotica. |
Cum funcționează algoritmii de învățare automată
Machine Learning funcționează în felul următor.
Un algoritm de învățare automată funcționează prin învățarea tiparelor și a relațiilor din date pentru a face predicții sau decizii fără a fi programat în mod explicit pentru fiecare sarcină. Iată o prezentare generală simplificată a modului în care funcționează un algoritm tipic de învățare automată:
Înainte de a introduce datele în algoritm, acestea trebuie adesea preprocesate. Acest pas poate implica curățarea datelor (tratarea valorilor lipsă, valori aberante), transformarea datelor (normalizare, scalare) și împărțirea lor în seturi de antrenament și de testare.
3. Alegerea unui model :
În funcție de sarcină (de exemplu, clasificare, regresie, grupare), este ales un model de învățare automată adecvat. Exemplele includ arbori de decizie, rețele neuronale, mașini vectoriale de suport și modele mai avansate, cum ar fi arhitecturile de învățare profundă.
4. Antrenarea modelului :
Modelul selectat este antrenat folosind datele de antrenament. În timpul antrenamentului, algoritmul învață tipare și relații în date. Aceasta implică ajustarea iterativă a parametrilor modelului pentru a minimiza diferența dintre rezultatele prezise și rezultatele reale (etichete sau ținte) în datele de antrenament.
5. Evaluarea modelului :
Odată antrenat, modelul este evaluat folosind datele de testare pentru a-și evalua performanța. Valori precum acuratețea, precizia, reamintirea sau eroarea medie pătratică sunt folosite pentru a evalua cât de bine se generalizează modelul la date noi, nevăzute.
6. Reglaj fin :
Modelele pot fi reglate fin prin ajustarea hiperparametrilor (parametri care nu sunt învățați direct în timpul antrenamentului, cum ar fi rata de învățare sau numărul de straturi ascunse într-o rețea neuronală) pentru a îmbunătăți performanța.
7. Predicție sau inferență :
În cele din urmă, modelul antrenat este utilizat pentru a face predicții sau decizii cu privire la date noi. Acest proces implică aplicarea tiparelor învățate la noi intrări pentru a genera rezultate, cum ar fi etichetele de clasă în sarcinile de clasificare sau valorile numerice în sarcinile de regresie.
Ciclul de viață al învățării automate:
Ciclul de viață al unui proiect de învățare automată implică o serie de pași care includ:
1. Studiați problemele:
Primul pas este să studiezi problema. Acest pas presupune înțelegerea problemei afacerii și definirea obiectivelor modelului.
Când datele noastre legate de problemă sunt colectate. atunci este o idee bună să verificați datele în mod corespunzător și să le faceți în formatul dorit, astfel încât să poată fi folosite de model pentru a găsi modelele ascunse. Acest lucru se poate face în următorii pași:
- Curățarea datelor
- Transformarea datelor
- Analiza explicativă a datelor și ingineria caracteristicilor
- Împărțiți setul de date pentru instruire și testare.
4. Selectarea modelului:
Următorul pas este să selectăm algoritmul de învățare automată potrivit pentru problema noastră. Acest pas necesită cunoașterea punctelor forte și a punctelor slabe ale diferiților algoritmi. Uneori folosim mai multe modele și comparăm rezultatele acestora și selectăm cel mai bun model conform cerințelor noastre.
5. Construire model și instruire:
- După selectarea algoritmului, trebuie să construim modelul.
- În cazul modului tradițional de construire a învățării automate este ușor, este doar câteva reglaje hiperparametrice.
- În cazul învățării profunde, trebuie să definim arhitectura layer-wise împreună cu dimensiunea de intrare și de ieșire, numărul de noduri din fiecare strat, funcția de pierdere, optimizatorul de coborâre a gradientului etc.
- După ce modelul este antrenat utilizând setul de date preprocesat.
6. Evaluarea modelului:
Odată ce modelul este antrenat, acesta poate fi evaluat pe setul de date de testare pentru a determina acuratețea și performanța acestuia folosind diferite tehnici. cum ar fi raportul de clasificare, scorul F1, precizia, rechemarea, curba ROC, eroarea pătrată medie, eroarea absolută etc.
7. Ajustarea modelului:
Pe baza rezultatelor evaluării, modelul poate fi necesar să fie reglat sau optimizat pentru a-și îmbunătăți performanța. Aceasta implică modificarea hiperparametrilor modelului.
8. Implementare:
Odată ce modelul este antrenat și reglat, acesta poate fi implementat într-un mediu de producție pentru a face predicții asupra datelor noi. Acest pas necesită integrarea modelului într-un sistem software existent sau crearea unui nou sistem pentru model.
9. Monitorizare și întreținere:
În cele din urmă, este esențial să monitorizați performanța modelului în mediul de producție și să efectuați sarcini de întreținere după cum este necesar. Aceasta implică monitorizarea derivei datelor, reantrenarea modelului după cum este necesar și actualizarea modelului pe măsură ce devin disponibile noi date.
Tipuri de învățare automată
- de mediu Învățare automată supravegheată
- Învățare automată nesupravegheată
- Întărirea învățării automate
1. Învățare automată supravegheată:
Învățarea supravegheată este un tip de învățare automată în care algoritmul este antrenat pe setul de date etichetat. Învață să mapați caracteristicile de intrare la ținte pe baza datelor de antrenament etichetate. În învățarea supravegheată, algoritmul este prevăzut cu caracteristici de intrare și etichete de ieșire corespunzătoare și învață să generalizeze din aceste date pentru a face predicții asupra datelor noi, nevăzute.
Există două tipuri principale de învățare supravegheată:
- Regresia : Regresia este un tip de învățare supravegheată în care algoritmul învață să prezică valori continue pe baza caracteristicilor de intrare. Etichetele de ieșire în regresie sunt valori continue, cum ar fi prețurile acțiunilor și prețurile locuințelor. Diferiții algoritmi de regresie din învățarea automată sunt: regresia liniară, regresia polinomială, regresia de creasta, regresia arborelui de decizie, regresia aleatorie a pădurii, regresia vectorului suport etc.
- 2. Învățare automată nesupravegheată:
Învățarea nesupravegheată este un tip de învățare automată în care algoritmul învață să recunoască modele în date fără a fi antrenat în mod explicit folosind exemple etichetate. Scopul învățării nesupravegheate este de a descoperi structura sau distribuția de bază a datelor.
Există două tipuri principale de învățare nesupravegheată:
- Clustering : Algoritmii de grupare grupează puncte de date similare în funcție de caracteristicile lor. Scopul este de a identifica grupuri, sau clustere, de puncte de date care sunt similare între ele, fiind în același timp distincte de alte grupuri. Unii algoritmi de grupare populari includ K-means, clustering ierarhic și DBSCAN.
- Reducerea dimensionalității: Algoritmii de reducere a dimensionalității reduc numărul de variabile de intrare într-un set de date, păstrând în același timp cât mai mult posibil din informațiile originale. Acest lucru este util pentru a reduce complexitatea unui set de date și a face mai ușor de vizualizat și analizat. Unii algoritmi populari de reducere a dimensionalității includ Analiza componentelor principale (PCA), t-SNE și Autoencoders.
3. Întărirea învățării automate
Învățarea prin consolidare este un tip de învățare automată în care un agent învață să interacționeze cu un mediu efectuând acțiuni și primind recompense sau penalități pe baza acțiunilor sale. Scopul învățării prin consolidare este de a învăța o politică, care este o mapare de la state la acțiuni, care maximizează recompensa cumulativă așteptată în timp.
Există două tipuri principale de învățare prin întărire:
- Învățare prin întărire bazată pe modele: În învățarea prin întărire bazată pe model, agentul învață un model al mediului, inclusiv probabilitățile de tranziție între stări și recompensele asociate cu fiecare pereche stare-acțiune. Agentul folosește apoi acest model pentru a-și planifica acțiunile pentru a-și maximiza recompensa așteptată. Unii algoritmi populari de învățare prin întărire bazați pe modele includ Iterația valorii și Iterația politicilor.
- Învățare prin întărire fără modele : În învățarea prin întărire fără model, agentul învață o politică direct din experiență, fără a construi în mod explicit un model al mediului. Agentul interacționează cu mediul și își actualizează politica în funcție de recompensele pe care le primește. Unii algoritmi populari de învățare prin întărire fără model includ Q-Learning, SARSA și Deep Reinforcement Learning.
Nevoia de învățare automată:
Învățarea automată este importantă deoarece permite computerelor să învețe din date și să-și îmbunătățească performanța la anumite sarcini, fără a fi programate în mod explicit. Această capacitate de a învăța din date și de a se adapta la situații noi face ca învățarea automată să fie deosebit de utilă pentru sarcini care implică cantități mari de date, luare a deciziilor complexe și medii dinamice.
Iată câteva domenii specifice în care este utilizată învățarea automată:
- Modelare predictivă: Învățarea automată poate fi folosită pentru a construi modele predictive care pot ajuta companiile să ia decizii mai bune. De exemplu, învățarea automată poate fi folosită pentru a prezice care clienți au cel mai mare șans să cumpere un anumit produs sau care pacienți au cel mai mare șans să dezvolte o anumită boală.
- Procesarea limbajului natural: Învățarea automată este folosită pentru a construi sisteme care pot înțelege și interpreta limbajul uman. Acest lucru este important pentru aplicații precum recunoașterea vocii, chatbot și traducerea limbilor.
- Viziune computerizată: Învățarea automată este folosită pentru a construi sisteme care pot recunoaște și interpreta imagini și videoclipuri. Acest lucru este important pentru aplicații precum mașinile cu conducere autonomă, sistemele de supraveghere și imagistica medicală.
- Detectarea fraudei: Învățarea automată poate fi folosită pentru a detecta comportamentul fraudulos în tranzacțiile financiare, publicitatea online și în alte domenii.
- Sisteme de recomandare: Învățarea automată poate fi folosită pentru a construi sisteme de recomandare care sugerează utilizatorilor produse, servicii sau conținut pe baza comportamentului și preferințelor lor din trecut.
În general, învățarea automată a devenit un instrument esențial pentru multe companii și industrii, deoarece le permite să utilizeze mai bine datele, să își îmbunătățească procesele de luare a deciziilor și să ofere clienților experiențe mai personalizate.
Diverse aplicații ale învățării automate
Acum, în acest tutorial de învățare automată, să învățăm aplicațiile învățării automate:
- Automatizare : Machine learning, care funcționează complet autonom în orice domeniu, fără a fi nevoie de nicio intervenție umană. De exemplu, roboții efectuează etapele esențiale ale procesului în fabricile de producție.
- Industria financiară : Învățarea automată este în creștere în popularitate în industria financiară. Băncile folosesc în principal ML pentru a găsi modele în interiorul datelor, dar și pentru a preveni frauda.
- Organizație guvernamentală : Guvernul folosește ML pentru a gestiona siguranța publică și utilitățile. Luați exemplul Chinei cu recunoașterea sa masivă a feței. Guvernul folosește inteligența artificială pentru a preveni jaywalking.
- Industria de sănătate : Asistența medicală a fost una dintre primele industrii care a folosit învățarea automată cu detectarea imaginilor.
- Marketing: Utilizarea pe scară largă a inteligenței artificiale se face în marketing datorită accesului abundent la date. Înainte de epoca datelor în masă, cercetătorii dezvoltă instrumente matematice avansate, cum ar fi analiza bayesiană, pentru a estima valoarea unui client. Odată cu boom-ul de date, departamentul de marketing se bazează pe inteligența artificială pentru a optimiza relațiile cu clienții și campaniile de marketing.
- Industria comerțului cu amănuntul : Învățarea automată este utilizată în industria de vânzare cu amănuntul pentru a analiza comportamentul clienților, a prezice cererea și a gestiona inventarul. De asemenea, ajută comercianții cu amănuntul să personalizeze experiența de cumpărături pentru fiecare client, recomandând produse pe baza achizițiilor și preferințelor lor anterioare.
- Transport : Învățarea automată este utilizată în industria transporturilor pentru a optimiza rutele, a reduce consumul de combustibil și a îmbunătăți eficiența generală a sistemelor de transport. De asemenea, joacă un rol în vehiculele autonome, unde algoritmii ML sunt utilizați pentru a lua decizii cu privire la navigație și siguranță.
Limitările învățării automate-
- Principala provocare a învățării automate este lipsa datelor sau diversitatea setului de date.
- O mașină nu poate învăța dacă nu există date disponibile. În plus, un set de date cu o lipsă de diversitate îi dă greutății mașinii.
- O mașină trebuie să aibă eterogenitate pentru a învăța o perspectivă semnificativă.
- Este rar ca un algoritm să poată extrage informații atunci când nu există sau există puține variații.
- Se recomandă să aveți cel puțin 20 de observații pe grup pentru a ajuta mașina să învețe. Această constrângere duce la o evaluare și predicție slabă.
Concluzie
În concluzie, înțelegere ce este învățarea automată deschide ușa către o lume în care computerele nu numai că procesează date, ci învață din acestea pentru a lua decizii și predicții. Reprezintă intersecția dintre informatică și statistică, permițând sistemelor să-și îmbunătățească performanța în timp fără programare explicită. Pe măsură ce învățarea automată continuă să evolueze, aplicațiile sale din industrii promit să redefinim modul în care interacționăm cu tehnologia, făcând-o nu doar un instrument, ci o forță transformatoare în viața noastră de zi cu zi.