Какво е машинно обучение и как работи то

Машинното обучение е вълнуващ клон на изкуствения интелект и е навсякъде около нас. Машинното обучение разкрива силата на данните по нови начини, като например предлагането на статии от Фейсбук във вашия фийд. Тази невероятна технология помага на компютърните системи да се учат и да се усъвършенстват от опита си, като разработва компютърни програми, които могат автоматично да получават достъп до данни и да изпълняват задачи чрез прогнози и открития.

Когато въвеждате повече данни в машината, това помага на алгоритмите да обучават компютъра, като по този начин подобряват предоставяните резултати. Когато помолите Алекса да пусне любимата ви музикална станция на Амазон Ехо, тя ще отиде на станцията, която сте пускали най-често. Можете допълнително да подобрите и усъвършенствате преживяването си при слушане, като кажете на Алекса да прескача песни, да регулира силата на звука и още много други възможни команди. Машинното обучение и бързото развитие на изкуствения интелект правят всичко това възможно.

Нека започнем с отговор на въпроса – Какво е машинно обучение?

Какво точно представлява машинното обучение?

Като начало, машинното обучение е основна подобласт на изкуствения интелект (ИИ). Приложенията за машинно обучение се учат от опит (или, за да сме точни, от данни), както правят хората, без да се налага пряко програмиране. Когато са изложени на нови данни, тези приложения се учат, растат, променят се и се развиват сами. С други думи, машинното обучение включва компютри, които намират проницателна информация, без да им се казва къде да я търсят. Вместо това те правят това, като използват алгоритми, които се учат от данните в итеративен процес.

Концепцията за машинно обучение съществува отдавна (спомнете си например за машината Енигма от Втората световна война). Идеята за автоматизиране на прилагането на сложни математически изчисления към големи данни обаче съществува едва от няколко години, макар че сега набира все по-голяма скорост.

На високо ниво машинното обучение е способността да се адаптира към нови данни самостоятелно и чрез итерации. Приложенията се учат от предишни изчисления и транзакции и използват „разпознаване на модели“, за да дават надеждни и информирани резултати.

Как работи машинното обучение?

Машинното обучение несъмнено е една от най-вълнуващите подгрупи на изкуствения интелект. То завършва задачата за учене от данни със специфични входни данни за машината. Важно е да се разбере какво кара машинното обучение да работи и по този начин как може да се използва в бъдеще.

Процесът на машинно обучение започва с въвеждане на данни за обучение в избрания алгоритъм. Данните за обучение са известни или неизвестни данни за разработване на окончателния алгоритъм за машинно обучение. Видът на въведените данни за обучение оказва влияние върху алгоритъма и тази концепция ще бъде разгледана по-нататък след малко.

В алгоритъма за машинно обучение се въвеждат нови входни данни, за да се провери дали алгоритъмът работи правилно. След това прогнозата и резултатите се сравняват помежду си.

Ако прогнозата и резултатите не съвпадат, алгоритъмът се преобучава многократно, докато специалистът по данните получи желания резултат. Това позволява на алгоритъма за машинно обучение непрекъснато да се учи самостоятелно и да дава оптимален отговор, като постепенно увеличава точността си с течение на времето.

Какви са видовете машинно обучение?

Машинното обучение е сложно, поради което е разделено на две основни области – обучение под наблюдение и обучение без наблюдение. Всяка от тях има специфична цел и действие, като дава резултати и използва различни форми на данни. Приблизително 70% от машинното обучение е контролирано обучение, докато неконтролираното обучение съставлява от 10 до 20%. Останалата част се заема от обучението с подсилване.

Контролирано обучение

При контролираното обучение за данни за обучение се използват известни или маркирани данни. Тъй като данните са известни, обучението следователно е контролирано, т.е. насочено към успешно изпълнение. Входните данни преминават през алгоритъма за машинно обучение и се използват за обучение на модела. След като моделът е обучен въз основа на известните данни, можете да използвате неизвестни данни в модела и да получите нов отговор.

В този случай моделът се опитва да разбере дали данните са ябълка или друг плод. След като моделът е обучен добре, той ще определи, че данните са ябълка, и ще даде желания отговор.

Неконтролирано обучение

При неконтролираното обучение данните за обучение са неизвестни и немаркирани, което означава, че никой не е разглеждал данните преди това. Без аспекта на познатите данни входните данни не могат да бъдат насочени към алгоритъма, откъдето произлиза терминът „неконтролирано“. Тези данни се подават на алгоритъма за машинно обучение и се използват за обучение на модела. Обученият модел се опитва да търси модел и да дава желания отговор. В този случай често алгоритъмът сякаш се опитва да разбие код като машината Енигма, но без пряко участие на човешкия ум, а по-скоро на машина.

В този случай неизвестните данни се състоят от ябълки и круши, които изглеждат сходни помежду си. Обученият модел се опитва да ги събере заедно, така че да се получат едни и същи неща в сходни групи.

Учене с усилване

Подобно на традиционните видове анализ на данни, тук алгоритъмът открива данни чрез процес на проби и грешки и след това решава кое действие води до по-високи награди. Три основни компонента съставляват обучението с подсилване – агентът, средата и действията. Агентът е обучаващият се или вземащият решения, средата включва всичко, с което агентът взаимодейства, а действията са това, което агентът прави.

Ученето с подсилване се случва, когато агентът избира действия, които максимизират очакваното възнаграждение за определен период от време. Това се постига най-лесно, когато агентът работи в рамките на разумна политика.

Защо е важно машинното обучение?

За да отговорите по-добре на въпроса какво е машинно обучение и да разберете приложенията на машинното обучение, разгледайте някои от приложенията на машинното обучение. Самоуправляващият се автомобил на Гугъл, откриването на измами в киберпространството и онлайн препоръчителните машини на Фейсбук, Нетфликс и Амазон. Машините правят всички тези неща възможни, като филтрират полезни части от информация и ги сглобяват въз основа на модели, за да получат точни резултати.

Бързото развитие на машинното обучение доведе до последващо нарастване на случаите на употреба, изискванията и самото значение на машинното обучение в съвременния живот. Големите данни също се превърнаха в добре използвана модна дума през последните няколко години. Това отчасти се дължи на повишената сложност на машинното обучение, което позволява да се анализират големи масиви от големи данни. Машинното обучение също така промени начина, по който се извършва извличането и интерпретирането на данни, като автоматизира общите методи/алгоритми, като по този начин замени традиционните статистически техники.

Сега, след като знаете какво е машинно обучение, неговите видове и значение, нека преминем към употребите на машинното обучение.

Основни приложения на машинното обучение

Типичните резултати от използването на машинното обучение обикновено включват резултати от търсене в интернет, реклами в реално време на уеб страници и мобилни устройства, филтриране на спам по електронна поща, откриване на проникване в мрежата и разпознаване на модели и изображения. Всичко това са странични продукти от използването на машинното обучение за анализ на огромни обеми от данни.

Традиционно анализът на данни се основаваше на пробите и грешките – подход, който ставаше все по-непрактичен благодарение на нарастването на големите, хетерогенни масиви от данни. Машинното обучение предоставя интелигентни алтернативи за анализ на големи масиви от данни. Машинното обучение може да даде точни резултати и анализи чрез разработване на бързи и ефективни алгоритми и модели, базирани на данни, за обработка на данни в реално време.

Как да решите кой алгоритъм за машинно обучение да използвате?

Съществуват десетки различни алгоритми, от които можете да избирате, но няма най-добър избор или такъв, който да е подходящ за всяка ситуация. В много случаи трябва да прибегнете до метода на пробите и грешките. Но има някои въпроси, които можете да зададете и които могат да ви помогнат да стесните избора си.

• Какъв е размерът на данните, с които ще работите?
• Какъв е видът на данните, с които ще работите?
• Какъв вид прозрения търсите от данните?
• Как ще бъдат използвани тези прозрения?

Предварителни условия за машинно обучение

За тези, които се интересуват да научат повече за това какво е машинно обучение, трябва да бъдат изпълнени няколко изисквания, за да могат успешно да се занимават с тази област. Тези изисквания включват:

• Основни познания по езици за програмиране като Питон, Р, Ява, JavaScript и др.
• Средно ниво на познания по статистика и вероятности.
• Основни познания по линейна алгебра. При модела на линейна регресия през всички точки от данните се прокарва линия, която се използва за изчисляване на нови стойности.
• Разбиране на изчисленията.
• Знания за това как да се почистват и структурират необработени данни в желания формат, за да се намали времето за вземане на решения.

Тези предварителни условия ще подобрят шансовете ви за успешно преследване на кариера в областта на машинното обучение.