Mitä on koneoppiminen ja miten se toimii

Koneoppiminen on jännittävä tekoälyn osa-alue, ja se on kaikkialla ympärillämme. Koneoppiminen tuo datan voiman esiin uusilla tavoilla, kuten Facebook ehdottaa artikkeleita syötteeseesi. Tämä hämmästyttävä tekniikka auttaa tietokonejärjestelmiä oppimaan ja parantamaan kokemuksen perusteella kehittämällä tietokoneohjelmia, jotka voivat automaattisesti käyttää tietoja ja suorittaa tehtäviä ennusteiden ja havaintojen avulla.

Kun syötät enemmän dataa koneeseen, tämä auttaa algoritmeja opettamaan tietokonetta, mikä parantaa toimitettuja tuloksia. Kun pyydät Alexaa soittamaan suosikkimusiikkiasemasi Amazon Echossa, se siirtyy useimmin soittamallesi asemalle. Voit parantaa ja tarkentaa kuuntelukokemustasi edelleen käskemällä Alexaa ohittamaan kappaleita, säätämään äänenvoimakkuutta ja monia muita mahdollisia komentoja. Koneoppiminen ja tekoälyn nopea kehitys tekevät tämän kaiken mahdolliseksi.

Aloitetaan vastaamalla kysymykseen – Mitä on koneoppiminen?

Mitä koneoppiminen tarkalleen ottaen on?

Ensinnäkin koneoppiminen on tekoälyn (AI) keskeinen osa-alue. Koneoppimissovellukset oppivat kokemuksesta (tai tarkemmin sanottuna datasta) kuten ihmisetkin ilman suoraa ohjelmointia. Kun nämä sovellukset altistuvat uusille tiedoille, ne oppivat, kasvavat, muuttuvat ja kehittyvät itsestään. Toisin sanoen koneoppimisessa tietokoneet löytävät oivaltavaa tietoa ilman, että niille kerrotaan, mistä etsiä. Sen sijaan ne tekevät tämän hyödyntämällä algoritmeja, jotka oppivat datasta iteratiivisessa prosessissa.

Koneoppimisen käsite on ollut olemassa jo pitkään (esimerkiksi toisen maailmansodan Enigma-kone). Ajatus monimutkaisten matemaattisten laskutoimitusten soveltamisen automatisoinnista suuriin tietoihin on kuitenkin ollut olemassa vasta useita vuosia, mutta se on nyt saamassa lisää vauhtia.

Korkealla tasolla koneoppiminen on kykyä sopeutua uuteen dataan itsenäisesti ja iteraatioiden avulla. Sovellukset oppivat aiemmista laskutoimituksista ja tapahtumista ja käyttävät ”hahmontunnistusta” tuottaakseen luotettavia ja asiantuntevia tuloksia.

Miten koneoppiminen toimii?

Koneoppiminen on epäilemättä yksi tekoälyn jännittävimmistä osa-alueista. Se suorittaa oppimistehtävän datasta oppimisen koneelle annetuilla erityissyötteillä. On tärkeää ymmärtää, mikä saa koneoppimisen toimimaan ja siten, miten sitä voidaan käyttää tulevaisuudessa.

Koneoppimisprosessi alkaa syöttämällä harjoitusdataa valittuun algoritmiin. Koulutusdata on tunnettua tai tuntematonta dataa, jonka avulla kehitetään lopullinen Machine Learning -algoritmi. Syötetyn harjoitusdatan tyyppi vaikuttaa algoritmiin, ja tätä käsitettä käsitellään hetken kuluttua tarkemmin.

Koneoppimisalgoritmiin syötetään uutta syötetietoa, jotta voidaan testata, toimiiko algoritmi oikein. Tämän jälkeen ennustetta ja tuloksia verrataan toisiinsa.

Jos ennuste ja tulokset eivät vastaa toisiaan, algoritmi koulutetaan uudelleen useita kertoja, kunnes datatieteilijä saa halutun tuloksen. Näin koneoppimisalgoritmi oppii jatkuvasti itsestään ja tuottaa optimaalisen vastauksen, jonka tarkkuus kasvaa vähitellen ajan myötä.

Mitä koneoppimisen tyyppejä on?

Koneoppiminen on monimutkaista, minkä vuoksi se on jaettu kahteen pääalueeseen, valvottuun oppimiseen ja valvomattomaan oppimiseen. Kummallakin on tietty tarkoitus ja toiminta, jotka tuottavat tuloksia ja hyödyntävät erilaisia tietomuotoja. Noin 70 prosenttia koneoppimisesta on valvottua oppimista, kun taas valvomattoman oppimisen osuus on 10-20 prosenttia. Loppuosa on vahvistusoppimista.

Valvottu oppiminen

Valvotussa oppimisessa käytämme harjoitusaineistona tunnettua tai merkittyä dataa. Koska tiedot ovat tunnettuja, oppiminen on näin ollen valvottua, eli sitä ohjataan onnistuneeseen suoritukseen. Syöttötiedot käyvät läpi koneoppimisalgoritmin ja niitä käytetään mallin kouluttamiseen. Kun malli on koulutettu tunnetun datan perusteella, malliin voidaan käyttää tuntematonta dataa ja saada uusi vastaus.

Tässä tapauksessa malli yrittää selvittää, onko data omena vai jokin muu hedelmä. Kun malli on koulutettu hyvin, se tunnistaa, että data on omena, ja antaa halutun vastauksen.

Valvomaton oppiminen

Valvomattomassa oppimisessa harjoitusaineisto on tuntematonta ja merkitsemätöntä – eli kukaan ei ole tarkastellut aineistoa aiemmin. Ilman tunnetun datan näkökohtaa syötettä ei voida ohjata algoritmille, mistä myös termi unsupervised (valvomaton) juontaa juurensa. Tämä data syötetään koneoppimisalgoritmille ja sitä käytetään mallin kouluttamiseen. Koulutettu malli pyrkii etsimään mallia ja antamaan halutun vastauksen. Tällöin algoritmi yrittää usein ikään kuin murtaa koodia Enigma-koneen tapaan, mutta ilman, että ihmismieli on suoraan mukana, vaan koneen avulla.

Tässä tapauksessa tuntematon data koostuu omenoista ja päärynöistä, jotka muistuttavat toisiaan. Koulutettu malli yrittää laittaa ne kaikki yhteen niin, että saat samoja asioita samankaltaisiin ryhmiin.

Vahvistusoppiminen

Perinteisten data-analyysityyppien tapaan tässä algoritmi löytää dataa kokeilemalla ja päättämällä sitten, mikä toiminta johtaa suurempiin palkkioihin. Vahvistusoppimisen muodostavat kolme pääkomponenttia – agentti, ympäristö ja toimet. Agentti on oppija tai päätöksentekijä, ympäristö sisältää kaiken, minkä kanssa agentti on vuorovaikutuksessa, ja toimet ovat agentin tekemiä toimia.

Vahvistusoppiminen tapahtuu, kun agentti valitsee toimia, jotka maksimoivat odotetun palkkion tietyllä aikavälillä. Tämä on helpointa saavuttaa, kun agentti työskentelee järkevän toimintapolitiikan puitteissa.

Miksi koneoppiminen on tärkeää?

Jotta voisit paremmin vastata kysymykseen, mitä koneoppiminen on, ja ymmärtää koneoppimisen käyttötarkoituksia, tarkastele joitakin koneoppimisen sovelluksia. Itsestään ajava Google-auto, verkkopetosten havaitseminen ja Facebookin, Netflixin ja Amazonin online-suositusjärjestelmät. Koneet tekevät kaikki nämä asiat mahdollisiksi suodattamalla hyödyllisiä tiedonpalasia ja kokoamalla ne yhteen mallien perusteella tarkkojen tulosten saamiseksi.

Koneoppimisen nopea kehittyminen on aiheuttanut sen jälkeen lisääntyviä käyttötapauksia, vaatimuksia ja koneoppimisen merkitystä nykyelämässä. Big Datasta on myös tullut viime vuosina hyvin käytetty muotisana. Tämä johtuu osittain koneoppimisen kehittymisestä, joka mahdollistaa suurten Big Data -aineistojen analysoinnin. Koneellinen oppiminen on myös muuttanut tapaa, jolla tietojen louhinta ja tulkinta tehdään automatisoimalla yleisiä menetelmiä/algoritmeja ja korvaamalla siten perinteiset tilastolliset tekniikat.

Nyt kun tiedät, mitä koneoppiminen on, sen tyypit ja merkityksen, siirrymme koneoppimisen käyttötarkoituksiin.

Koneoppimisen tärkeimmät käyttötavat

Tyypillisiä koneoppimisen hyödyntämisen tuloksia ovat yleensä verkkohakutulokset, reaaliaikaiset mainokset verkkosivuilla ja mobiililaitteissa, sähköpostin roskapostin suodatus, verkkomurtojen havaitseminen sekä kuvioiden ja kuvien tunnistaminen. Kaikki nämä ovat sivutuotteita, kun koneoppimista käytetään massiivisten tietomäärien analysointiin.

Perinteisesti tietojen analysointi perustui kokeilemiseen ja erehdyksiin, ja tämä lähestymistapa kävi yhä epäkäytännöllisemmäksi suurten, heterogeenisten tietokokonaisuuksien lisääntymisen myötä. Koneoppiminen tarjoaa älykkäitä vaihtoehtoja laajamittaiseen data-analyysiin. Koneoppimisella voidaan tuottaa tarkkoja tuloksia ja analyysejä kehittämällä nopeita ja tehokkaita algoritmeja ja dataan perustuvia malleja reaaliaikaiseen tietojenkäsittelyyn.

Miten päätät, mitä koneoppimisen algoritmia käytät?

Valittavana on kymmeniä erilaisia algoritmeja, mutta parasta tai joka tilanteeseen sopivaa vaihtoehtoa ei ole. Monissa tapauksissa on turvauduttava kokeilemiseen. Voit kuitenkin esittää joitakin kysymyksiä, jotka voivat auttaa rajaamaan valintojasi.

• Minkä kokoisten tietojen kanssa aiot työskennellä?
• Minkä tyyppisten tietojen kanssa aiot työskennellä?
• Millaisia oivalluksia etsit tiedoista?
• Miten näitä oivalluksia käytetään?

Koneoppimisen edellytykset

Niille, jotka ovat kiinnostuneita oppimaan enemmän kuin mitä koneoppiminen on, on täytettävä muutama vaatimus, jotta tämän alan harjoittaminen onnistuisi. Näihin vaatimuksiin kuuluvat:

• Ohjelmointikielten, kuten Pythonin, R:n, Javan ja JavaScriptin, perustiedot.
• Tilastojen ja todennäköisyyksien keskitason tuntemus.
• Lineaarialgebran perustiedot. Lineaarisessa regressiomallissa kaikkien datapisteiden läpi piirretään viiva, jota käytetään uusien arvojen laskemiseen.
• Laskennan ymmärtäminen.
• Tietämys siitä, miten raakadata voidaan puhdistaa ja jäsentää haluttuun muotoon päätöksentekoon kuluvan ajan lyhentämiseksi.

Nämä ennakkoedellytykset parantavat mahdollisuuksiasi menestyksekkääseen koneoppimisen uraan.