Що таке машинне навчання? Це питання відкриває двері в нову еру технологій, коли комп’ютери можуть навчатися та вдосконалюватися самостійно, подібно до людей. Уявіть собі світ, де комп’ютери не просто дотримуються суворих правил, але й можуть вчитися на даних і досвіді. Це суть машинного навчання.
За цими досягненнями стоїть машинне навчання, починаючи від пропонування нових шоу в потокових сервісах на основі вашої історії переглядів і закінчуючи безпечною навігацією для безпілотних автомобілів. Справа не лише в технології; мова йде про те, як комп’ютери взаємодіють з нами та розуміють навколишній світ. Оскільки штучний інтелект продовжує розвиватися, машинне навчання залишається його основою, революціонізуючи наші відносини з технологіями та прокладаючи шлях до більш зв’язаного майбутнього.
Зміст
- Що таке машинне навчання?
- Різниця між машинним навчанням і традиційним програмуванням
- Як працюють алгоритми машинного навчання
- Життєвий цикл машинного навчання:
- Типи машинного навчання
- Необхідність машинного навчання:
- Різні програми машинного навчання
- Обмеження машинного навчання
Що таке машинне навчання?
Машинне навчання — це галузь штучного інтелекту, яка дозволяє алгоритмам виявляти приховані закономірності в наборах даних, дозволяючи їм робити прогнози щодо нових схожих даних без явного програмування для кожного завдання. Традиційне машинне навчання поєднує дані зі статистичними інструментами для прогнозування результатів і отримання корисної інформації. Ця технологія знаходить застосування в різних сферах, таких як розпізнавання зображень і мови, обробка природної мови, системи рекомендацій, виявлення шахрайства, оптимізація портфоліо та автоматизація завдань.
Наприклад, системи рекомендацій використовують історичні дані для персоналізації пропозицій. Netflix, наприклад, використовує спільну фільтрацію та фільтрацію на основі вмісту, щоб рекомендувати фільми та телешоу на основі історії переглядів користувачів, рейтингів і жанрових уподобань. Навчання з підкріпленням ще більше покращує ці системи, дозволяючи агентам приймати рішення на основі зворотного зв’язку середовища, постійно вдосконалюючи рекомендації.
Вплив машинного навчання поширюється на автономні транспортні засоби, дрони та роботів, підвищуючи їх адаптивність у динамічному середовищі. Цей підхід знаменує собою прорив, коли машини навчаються на прикладах даних для отримання точних результатів, тісно переплітаючись із інтелектуальним аналізом даних і наукою про дані.
повна схема суматора
Машинне навчання
Різниця між машинним навчанням і традиційним програмуванням
Різниця між машинним навчанням і традиційним програмуванням полягає в наступному:
| Машинне навчання | Традиційне програмування | Штучний інтелект |
|---|---|---|
| Машинне навчання – це підмножина штучного інтелекту (AI), яка зосереджена на навчанні на основі даних для розробки алгоритму, який можна використовувати для прогнозування. | У традиційному програмуванні розробники пишуть код на основі правил залежно від постанов задачі. | Штучний інтелект передбачає створення максимальної потужності машини, щоб вона могла виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту. |
| Машинне навчання використовує підхід, керований даними. Зазвичай воно навчається на історичних даних, а потім використовується для прогнозування нових даних. | Традиційне програмування зазвичай базується на правилах і є детермінованим. Він не має функцій самонавчання, таких як машинне навчання та штучний інтелект. | ШІ може використовувати багато різних методів, включаючи машинне та глибоке навчання, а також традиційне програмування на основі правил. |
| ML може знаходити закономірності та ідеї у великих наборах даних, які людям може бути важко відкрити. | Традиційне програмування повністю залежить від інтелекту розробників. Отже, він має дуже обмежені можливості. | Іноді штучний інтелект використовує комбінацію як даних, так і попередньо визначених правил, що дає йому велику перевагу у вирішенні складних завдань із високою точністю, які здаються людям неможливими. |
| Машинне навчання є підмножиною ШІ. Тепер він використовується в різних завданнях на основі штучного інтелекту, як-от відповідь на запитання чат-бота, самокерований автомобіль тощо. | Традиційне програмування часто використовується для створення додатків і програмних систем, які мають певну функціональність. | Штучний інтелект – це широке поле, яке включає багато різних програм, включаючи обробку природної мови, комп’ютерне зір і робототехніку. |
Як працюють алгоритми машинного навчання
Машинне навчання працює наступним чином.
Алгоритм машинного навчання працює, вивчаючи шаблони та зв’язки з даних, щоб робити прогнози чи приймати рішення без явного програмування для кожного завдання. Ось спрощений огляд того, як працює типовий алгоритм машинного навчання:
Перед подачею даних в алгоритм їх часто потрібно попередньо обробити. Цей крок може включати очищення даних (обробка відсутніх значень, викидів), перетворення даних (нормалізація, масштабування) і поділ їх на навчальні та тестові набори.
3. Вибір моделі :
Залежно від завдання (наприклад, класифікація, регресія, кластеризація) вибирається відповідна модель машинного навчання. Приклади включають дерева рішень, нейронні мережі, опорні векторні машини та більш просунуті моделі, такі як архітектури глибокого навчання.
4. Навчання моделі :
Обрана модель навчається з використанням навчальних даних. Під час навчання алгоритм вивчає шаблони та зв’язки в даних. Це передбачає ітераційне коригування параметрів моделі, щоб мінімізувати різницю між прогнозованими результатами та фактичними результатами (мітки або цілі) у навчальних даних.
5. Оцінка моделі :
Після навчання модель оцінюється за допомогою тестових даних для оцінки її продуктивності. Такі показники, як точність, точність, пам’ятність або середня квадратична помилка, використовуються для оцінки того, наскільки добре модель узагальнює нові, невідомі дані.
6. Тонка настройка :
Моделі можна точно налаштувати шляхом налаштування гіперпараметрів (параметрів, які не вивчаються безпосередньо під час навчання, як-от швидкість навчання або кількість прихованих шарів у нейронній мережі), щоб покращити продуктивність.
7. Передбачення або висновок :
Нарешті, навчена модель використовується для прогнозування або прийняття рішень на основі нових даних. Цей процес передбачає застосування вивчених шаблонів до нових вхідних даних для генерування вихідних даних, таких як мітки класів у завданнях класифікації або числові значення в завданнях регресії.
Життєвий цикл машинного навчання:
Життєвий цикл проекту машинного навчання включає ряд етапів, які включають:
1. Вивчіть проблеми:
Перший крок – вивчення проблеми. Цей крок передбачає розуміння бізнес-проблеми та визначення цілей моделі.
Коли збираються наші дані, пов’язані з проблемою. тоді доцільно правильно перевірити дані та зробити їх у потрібному форматі, щоб модель могла використовувати їх для пошуку прихованих шаблонів. Це можна зробити в наступні кроки:
- Очищення даних
- Перетворення даних
- Аналіз пояснювальних даних і розробка функцій
- Розділіть набір даних для навчання та тестування.
4. Вибір моделі:
Наступним кроком є вибір відповідного алгоритму машинного навчання, який підходить для нашої проблеми. Цей крок вимагає знання сильних і слабких сторін різних алгоритмів. Іноді ми використовуємо кілька моделей, порівнюємо їх результати та вибираємо найкращу модель відповідно до наших вимог.
5. Побудова моделі та навчання:
- Після вибору алгоритму ми повинні побудувати модель.
- У випадку традиційного машинного навчання режим створення простий, це лише кілька налаштувань гіперпараметрів.
- У випадку глибокого навчання ми повинні визначити пошарову архітектуру разом із розміром входу та виходу, кількістю вузлів у кожному шарі, функцією втрат, оптимізатором градієнтного спуску тощо.
- Після цього модель навчається за допомогою попередньо обробленого набору даних.
6. Оцінка моделі:
Коли модель навчена, її можна оцінити на тестовому наборі даних, щоб визначити її точність і продуктивність за допомогою різних методів. як звіт про класифікацію, оцінка F1, точність, відкликання, крива ROC, середньоквадратична помилка, абсолютна помилка тощо.
7. Налаштування моделі:
Виходячи з результатів оцінювання, модель може потребувати налаштування або оптимізації для покращення її продуктивності. Це передбачає налаштування гіперпараметрів моделі.
8. Розгортання:
Коли модель навчена та налаштована, її можна розгортати у виробничому середовищі для прогнозування нових даних. Цей крок вимагає інтеграції моделі в існуючу програмну систему або створення нової системи для моделі.
9. Моніторинг і технічне обслуговування:
Нарешті, важливо контролювати продуктивність моделі у виробничому середовищі та за потреби виконувати завдання з обслуговування. Це передбачає моніторинг дрейфу даних, перенавчання моделі за потреби та оновлення моделі, коли нові дані стають доступними.
Типи машинного навчання
- екологічні Контрольоване машинне навчання
- Машинне навчання без нагляду
- Підкріплення машинного навчання
1. Контрольоване машинне навчання:
Кероване навчання – це тип машинного навчання, у якому алгоритм навчається на позначеному наборі даних. Він навчається зіставляти вхідні функції з цілями на основі позначених навчальних даних. У контрольованому навчанні алгоритм надається вхідними функціями та відповідними вихідними мітками, і він навчається узагальнювати ці дані, щоб робити прогнози щодо нових, невидимих даних.
Існує два основних типи навчання під наглядом:
- регресія : Регресія – це тип навчання під наглядом, коли алгоритм вчиться передбачати безперервні значення на основі вхідних характеристик. Вихідними мітками в регресії є неперервні значення, такі як ціни на акції та ціни на житло. Різні алгоритми регресії в машинному навчанні: лінійна регресія, поліноміальна регресія, хребтова регресія, регресія дерева рішень, регресія випадкового лісу, опорна векторна регресія тощо
- 2. Машинне навчання без нагляду:
Неконтрольоване навчання – це тип машинного навчання, коли алгоритм вчиться розпізнавати закономірності в даних без явного навчання за допомогою позначених прикладів. Метою неконтрольованого навчання є виявлення основної структури чи розподілу даних.
Існує два основних типи неконтрольованого навчання:
- Кластеризація : Алгоритми кластеризації групують схожі точки даних разом на основі їхніх характеристик. Мета полягає в тому, щоб ідентифікувати групи або кластери точок даних, які схожі одна на одну, але відрізняються від інших груп. Деякі популярні алгоритми кластеризації включають K-середні, ієрархічну кластеризацію та DBSCAN.
- Зменшення розмірності: Алгоритми зменшення розмірності зменшують кількість вхідних змінних у наборі даних, зберігаючи якомога більше вихідної інформації. Це корисно для зменшення складності набору даних і полегшення візуалізації та аналізу. Деякі популярні алгоритми зменшення розмірності включають аналіз основних компонентів (PCA), t-SNE та автокодери.
3. Підкріплення машинного навчання
Навчання з підкріпленням – це тип машинного навчання, коли агент вчиться взаємодіяти з середовищем, виконуючи дії та отримуючи винагороди чи покарання на основі своїх дій. Метою навчання з підкріпленням є вивчення політики, яка є відображенням від станів до дій, яка максимізує очікувану кумулятивну винагороду з часом.
Існує два основних типи навчання з підкріпленням:
- Навчання з підкріпленням на основі моделі: При навчанні з підкріпленням на основі моделі агент вивчає модель середовища, включаючи ймовірності переходу між станами та винагороди, пов’язані з кожною парою стан-дія. Потім агент використовує цю модель для планування своїх дій з метою максимізації очікуваної винагороди. Деякі популярні алгоритми навчання підкріплення на основі моделі включають ітерацію значення та ітерацію політики.
- Навчання з підкріпленням без моделі : У безмодельному навчанні з підкріпленням агент вивчає політику безпосередньо з досвіду без явного створення моделі середовища. Агент взаємодіє з середовищем і оновлює свою політику на основі винагород, які він отримує. Деякі популярні алгоритми безмодельного навчання з підкріпленням включають Q-Learning, SARSA та Deep Reinforcement Learning.
Необхідність машинного навчання:
Машинне навчання важливе, оскільки воно дозволяє комп’ютерам навчатися на основі даних і підвищувати ефективність виконання конкретних завдань без явного програмування. Ця здатність навчатися на основі даних і адаптуватися до нових ситуацій робить машинне навчання особливо корисним для завдань, які включають великі обсяги даних, складне прийняття рішень і динамічне середовище.
Ось деякі конкретні сфери, де використовується машинне навчання:
- Прогнозне моделювання: Машинне навчання можна використовувати для створення прогнозних моделей, які допоможуть компаніям приймати кращі рішення. Наприклад, машинне навчання можна використовувати, щоб передбачити, які клієнти, швидше за все, купуватимуть певний продукт, або які пацієнти найімовірніше захворіють на певне захворювання.
- Обробка природної мови: Машинне навчання використовується для створення систем, які можуть розуміти та інтерпретувати людську мову. Це важливо для таких програм, як розпізнавання голосу, чат-боти та мовний переклад.
- Комп'ютерний зір: Машинне навчання використовується для створення систем, які можуть розпізнавати та інтерпретувати зображення та відео. Це важливо для таких програм, як безпілотні автомобілі, системи спостереження та медична візуалізація.
- Виявлення шахрайства: Машинне навчання можна використовувати для виявлення шахрайства у фінансових операціях, онлайн-рекламі та інших сферах.
- Системи рекомендацій: машинне навчання можна використовувати для створення систем рекомендацій, які пропонують користувачам продукти, послуги або вміст на основі їхньої минулої поведінки та вподобань.
Загалом машинне навчання стало важливим інструментом для багатьох компаній і галузей, оскільки воно дає їм змогу краще використовувати дані, покращувати процеси прийняття рішень і надавати своїм клієнтам більш персоналізований досвід.
Різні програми машинного навчання
Тепер у цьому підручнику з машинного навчання давайте вивчимо застосування машинного навчання:
- автоматизація : машинне навчання, яке працює повністю автономно в будь-якій сфері без необхідності втручання людини. Наприклад, роботи виконують основні етапи процесу на виробничих підприємствах.
- Фінансова промисловість : Машинне навчання стає все популярнішим у фінансовій галузі. Банки в основному використовують машинне навчання для пошуку шаблонів у даних, а також для запобігання шахрайству.
- Державна організація : Уряд використовує ML для управління громадською безпекою та комунальними послугами. Візьмемо приклад Китаю з його масовим розпізнаванням облич. Уряд використовує штучний інтелект, щоб запобігти вилазці.
- Індустрія охорони здоров'я : Охорона здоров’я була однією з перших галузей, яка використовувала машинне навчання з розпізнаванням зображень.
- маркетинг: ШІ широко використовується в маркетингу завдяки великому доступу до даних. До епохи масових даних дослідники розробили передові математичні інструменти, такі як байєсівський аналіз, щоб оцінити цінність клієнта. З розвитком даних відділ маркетингу покладається на штучний інтелект для оптимізації відносин із клієнтами та маркетингових кампаній.
- Індустрія роздрібної торгівлі : Машинне навчання використовується в галузі роздрібної торгівлі для аналізу поведінки клієнтів, прогнозування попиту та керування запасами. Це також допомагає роздрібним торговцям персоналізувати процес покупок для кожного клієнта, рекомендуючи продукти на основі їхніх попередніх покупок і вподобань.
- Транспорт : Машинне навчання використовується в транспортній галузі для оптимізації маршрутів, зменшення споживання палива та підвищення загальної ефективності транспортних систем. Він також відіграє важливу роль в автономних транспортних засобах, де алгоритми ML використовуються для прийняття рішень щодо навігації та безпеки.
Обмеження машинного навчання -
- Основною проблемою машинного навчання є відсутність даних або їх різноманітність.
- Машина не може навчатися, якщо немає доступних даних. Крім того, набір даних із недостатньою різноманітністю заважає машині.
- Машина повинна мати неоднорідність, щоб навчитися значущому розумінню.
- Рідко алгоритм може витягти інформацію, коли варіантів немає або їх мало.
- Рекомендується мати принаймні 20 спостережень на групу, щоб допомогти машині навчитися. Це обмеження призводить до поганої оцінки та прогнозування.
Висновок
На закінчення, розуміння що таке машинне навчання відкриває двері у світ, де комп’ютери не лише обробляють дані, але й навчаються на них, щоб приймати рішення та прогнозувати. Він являє собою перетин інформатики та статистики, що дозволяє системам покращувати свою продуктивність з часом без явного програмування. Оскільки машинне навчання продовжує розвиватися, його застосування в різних галузях обіцяє змінити спосіб взаємодії з технологіями, зробивши їх не просто інструментом, а трансформаційною силою в нашому повсякденному житті.