Τι είναι η μηχανική μάθηση και πώς λειτουργεί

Η μηχανική μάθηση είναι ένας συναρπαστικός κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης και βρίσκεται παντού γύρω μας. Η μηχανική μάθηση αναδεικνύει τη δύναμη των δεδομένων με νέους τρόπους, όπως το Facebook που προτείνει άρθρα στο feed σας. Αυτή η καταπληκτική τεχνολογία βοηθά τα συστήματα υπολογιστών να μαθαίνουν και να βελτιώνονται από την εμπειρία, αναπτύσσοντας προγράμματα υπολογιστών που μπορούν να έχουν αυτόματη πρόσβαση σε δεδομένα και να εκτελούν εργασίες μέσω προβλέψεων και ανιχνεύσεων.

Καθώς εισάγετε περισσότερα δεδομένα σε μια μηχανή, αυτό βοηθά τους αλγορίθμους να διδάξουν τον υπολογιστή, βελτιώνοντας έτσι τα αποτελέσματα που παραδίδονται. Όταν ζητάτε από την Alexa να παίξει τον αγαπημένο σας μουσικό σταθμό στο Amazon Echo, θα πάει στον σταθμό που παίζετε πιο συχνά. Μπορείτε να βελτιώσετε και να τελειοποιήσετε περαιτέρω την εμπειρία ακρόασης λέγοντας στην Alexa να παραλείπει τραγούδια, να ρυθμίζει την ένταση του ήχου και πολλές ακόμη πιθανές εντολές. Η μηχανική μάθηση και η ραγδαία πρόοδος της τεχνητής νοημοσύνης καθιστούν όλα αυτά δυνατά.

Ας ξεκινήσουμε απαντώντας στην ερώτηση – Τι είναι η μηχανική μάθηση;

Τι ακριβώς είναι η μηχανική μάθηση;

Για αρχή, η μηχανική μάθηση είναι μια βασική υποπεριοχή της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ). Οι εφαρμογές μηχανικής μάθησης μαθαίνουν από την εμπειρία (ή για να είμαστε ακριβείς, από τα δεδομένα) όπως κάνουν οι άνθρωποι χωρίς άμεσο προγραμματισμό. Όταν εκτίθενται σε νέα δεδομένα, οι εφαρμογές αυτές μαθαίνουν, αναπτύσσονται, αλλάζουν και εξελίσσονται από μόνες τους. Με άλλα λόγια, η μηχανική μάθηση περιλαμβάνει υπολογιστές που βρίσκουν διορατικές πληροφορίες χωρίς να τους υποδεικνύεται πού να ψάξουν. Αντ’ αυτού, το κάνουν αυτό αξιοποιώντας αλγόριθμους που μαθαίνουν από τα δεδομένα σε μια επαναληπτική διαδικασία.

Η έννοια της μηχανικής μάθησης υπάρχει εδώ και πολύ καιρό (σκεφτείτε, για παράδειγμα, τη μηχανή Enigma του Β’ Παγκοσμίου Πολέμου). Ωστόσο, η ιδέα της αυτοματοποίησης της εφαρμογής πολύπλοκων μαθηματικών υπολογισμών σε μεγάλα δεδομένα υπάρχει μόλις εδώ και αρκετά χρόνια, αν και τώρα αποκτά μεγαλύτερη δυναμική.

Σε υψηλό επίπεδο, η μηχανική μάθηση είναι η ικανότητα προσαρμογής σε νέα δεδομένα ανεξάρτητα και μέσω επαναλήψεων. Οι εφαρμογές μαθαίνουν από προηγούμενους υπολογισμούς και συναλλαγές και χρησιμοποιούν την “αναγνώριση προτύπων” για να παράγουν αξιόπιστα και τεκμηριωμένα αποτελέσματα.

Πώς λειτουργεί η μηχανική μάθηση;

Η μηχανική μάθηση είναι, αναμφίβολα, ένα από τα πιο συναρπαστικά υποσύνολα της τεχνητής νοημοσύνης. Ολοκληρώνει το έργο της μάθησης από δεδομένα με συγκεκριμένες εισόδους στη μηχανή. Είναι σημαντικό να κατανοήσουμε τι κάνει τη Μηχανική Μάθηση να λειτουργεί και, συνεπώς, πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί στο μέλλον.

Η διαδικασία της Μηχανικής Μάθησης ξεκινά με την εισαγωγή δεδομένων εκπαίδευσης στον επιλεγμένο αλγόριθμο. Τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι γνωστά ή άγνωστα δεδομένα για την ανάπτυξη του τελικού αλγορίθμου Μηχανικής Μάθησης. Ο τύπος των δεδομένων εκπαίδευσης που εισάγονται επηρεάζει τον αλγόριθμο και αυτή η έννοια θα καλυφθεί περαιτέρω σε λίγο.

Νέα δεδομένα εισόδου εισάγονται στον αλγόριθμο μηχανικής μάθησης για να ελεγχθεί αν ο αλγόριθμος λειτουργεί σωστά. Στη συνέχεια, η πρόβλεψη και τα αποτελέσματα ελέγχονται μεταξύ τους.

Εάν η πρόβλεψη και τα αποτελέσματα δεν ταιριάζουν, ο αλγόριθμος επανεκπαιδεύεται πολλές φορές έως ότου ο επιστήμονας δεδομένων λάβει το επιθυμητό αποτέλεσμα. Αυτό επιτρέπει στον αλγόριθμο μηχανικής μάθησης να μαθαίνει συνεχώς από μόνος του και να παράγει τη βέλτιστη απάντηση, αυξάνοντας σταδιακά την ακρίβεια με την πάροδο του χρόνου.

Ποιοι είναι οι τύποι μηχανικής μάθησης;

Η μηχανική μάθηση είναι πολύπλοκη, γι’ αυτό και έχει χωριστεί σε δύο πρωταρχικούς τομείς, την επιβλεπόμενη μάθηση και τη μη επιβλεπόμενη μάθηση. Καθένας από αυτούς έχει συγκεκριμένο σκοπό και δράση, αποδίδοντας αποτελέσματα και αξιοποιώντας διάφορες μορφές δεδομένων. Περίπου το 70 τοις εκατό της μηχανικής μάθησης είναι μάθηση με επίβλεψη, ενώ η μάθηση χωρίς επίβλεψη αντιπροσωπεύει το 10 έως 20 τοις εκατό. Το υπόλοιπο καταλαμβάνεται από την ενισχυτική μάθηση.

Μάθηση με επίβλεψη

Στην επιβλεπόμενη μάθηση, χρησιμοποιούμε γνωστά ή επισημασμένα δεδομένα για τα δεδομένα εκπαίδευσης. Εφόσον τα δεδομένα είναι γνωστά, η μάθηση είναι, επομένως, εποπτευόμενη, δηλαδή κατευθύνεται σε επιτυχή εκτέλεση. Τα δεδομένα εισόδου περνούν από τον αλγόριθμο μηχανικής μάθησης και χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση του μοντέλου. Μόλις το μοντέλο εκπαιδευτεί με βάση τα γνωστά δεδομένα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε άγνωστα δεδομένα στο μοντέλο και να λάβετε μια νέα απάντηση.

Σε αυτή την περίπτωση, το μοντέλο προσπαθεί να καταλάβει αν τα δεδομένα είναι μήλο ή άλλο φρούτο. Μόλις το μοντέλο εκπαιδευτεί καλά, θα αναγνωρίσει ότι τα δεδομένα είναι μήλο και θα δώσει την επιθυμητή απόκριση.

Μάθηση χωρίς επίβλεψη

Στη μάθηση χωρίς επίβλεψη, τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι άγνωστα και μη επισημασμένα – που σημαίνει ότι κανείς δεν έχει εξετάσει τα δεδομένα πριν. Χωρίς την πτυχή των γνωστών δεδομένων, η είσοδος δεν μπορεί να καθοδηγήσει τον αλγόριθμο, από όπου προέρχεται ο όρος μη επιβλεπόμενη μάθηση. Τα δεδομένα αυτά τροφοδοτούνται στον αλγόριθμο μηχανικής μάθησης και χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση του μοντέλου. Το εκπαιδευμένο μοντέλο προσπαθεί να αναζητήσει ένα μοτίβο και να δώσει την επιθυμητή απάντηση. Σε αυτή την περίπτωση, είναι συχνά σαν ο αλγόριθμος να προσπαθεί να σπάσει τον κώδικα όπως η μηχανή Enigma, αλλά χωρίς να εμπλέκεται άμεσα το ανθρώπινο μυαλό αλλά μια μηχανή.

Σε αυτή την περίπτωση, τα άγνωστα δεδομένα αποτελούνται από μήλα και αχλάδια που μοιάζουν μεταξύ τους. Το εκπαιδευμένο μοντέλο προσπαθεί να τα βάλει όλα μαζί έτσι ώστε να έχετε τα ίδια πράγματα σε παρόμοιες ομάδες.

Ενισχυτική μάθηση

Όπως οι παραδοσιακοί τύποι ανάλυσης δεδομένων, έτσι και εδώ, ο αλγόριθμος ανακαλύπτει δεδομένα μέσω μιας διαδικασίας δοκιμής και σφάλματος και στη συνέχεια αποφασίζει ποια ενέργεια οδηγεί σε υψηλότερες ανταμοιβές. Τρία βασικά συστατικά στοιχεία συνθέτουν την ενισχυτική μάθηση – ο πράκτορας, το περιβάλλον και οι ενέργειες. Ο πράκτορας είναι ο μαθητής ή ο λήπτης αποφάσεων, το περιβάλλον περιλαμβάνει όλα όσα αλληλεπιδρά ο πράκτορας και οι ενέργειες είναι αυτά που κάνει ο πράκτορας.

Η ενισχυτική μάθηση συμβαίνει όταν ο πράκτορας επιλέγει ενέργειες που μεγιστοποιούν την αναμενόμενη ανταμοιβή σε δεδομένο χρόνο. Αυτό επιτυγχάνεται ευκολότερα όταν ο πράκτορας εργάζεται μέσα σε ένα υγιές πλαίσιο πολιτικής.

Γιατί είναι σημαντική η μηχανική μάθηση;

Για να απαντήσετε καλύτερα στο ερώτημα τι είναι η μηχανική μάθηση και να κατανοήσετε τις χρήσεις της μηχανικής μάθησης, εξετάστε ορισμένες από τις εφαρμογές της μηχανικής μάθησης. Το αυτοκινούμενο αυτοκίνητο της Google, η ανίχνευση απάτης στον κυβερνοχώρο και οι μηχανές online συστάσεων από το Facebook, το Netflix και την Amazon. Οι μηχανές καθιστούν όλα αυτά τα πράγματα δυνατά φιλτράροντας χρήσιμα κομμάτια πληροφοριών και συνθέτοντάς τα βάσει μοτίβων για να προκύψουν ακριβή αποτελέσματα.

Η ραγδαία εξέλιξη στη Μηχανική Μάθηση έχει προκαλέσει μια επακόλουθη αύξηση των περιπτώσεων χρήσης, των απαιτήσεων και της απόλυτης σημασίας της μηχανικής μάθησης στη σύγχρονη ζωή. Τα μεγάλα δεδομένα έχουν επίσης γίνει μια ευρέως χρησιμοποιούμενη λέξη τα τελευταία χρόνια. Αυτό οφείλεται, εν μέρει, στην αυξημένη πολυπλοκότητα της Μηχανικής Μάθησης, η οποία επιτρέπει την ανάλυση μεγάλων κομματιών Μεγάλων Δεδομένων. Η Μηχανική Μάθηση έχει επίσης αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο γίνεται η εξαγωγή και η ερμηνεία των δεδομένων με την αυτοματοποίηση γενικών μεθόδων/αλγορίθμων, αντικαθιστώντας έτσι τις παραδοσιακές στατιστικές τεχνικές.

Τώρα που γνωρίζετε τι είναι η μηχανική μάθηση, τα είδη της και τη σημασία της, ας προχωρήσουμε στις χρήσεις της μηχανικής μάθησης.

Κύριες χρήσεις της μηχανικής μάθησης

Τα τυπικά αποτελέσματα από τη χρήση της μηχανικής μάθησης περιλαμβάνουν συνήθως αποτελέσματα αναζήτησης στο διαδίκτυο, διαφημίσεις σε πραγματικό χρόνο σε ιστοσελίδες και κινητές συσκευές, φιλτράρισμα ανεπιθύμητων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, ανίχνευση εισβολών στο δίκτυο και αναγνώριση προτύπων και εικόνων. Όλα αυτά είναι τα υποπροϊόντα της χρήσης της μηχανικής μάθησης για την ανάλυση τεράστιου όγκου δεδομένων.

Παραδοσιακά, η ανάλυση δεδομένων βασιζόταν στη δοκιμή και το σφάλμα, μια προσέγγιση που γινόταν όλο και πιο ανέφικτη χάρη στην αύξηση των μεγάλων, ετερογενών συνόλων δεδομένων. Η μηχανική μάθηση παρέχει έξυπνες εναλλακτικές λύσεις για την ανάλυση δεδομένων μεγάλης κλίμακας. Η μηχανική μάθηση μπορεί να παράγει ακριβή αποτελέσματα και αναλύσεις αναπτύσσοντας γρήγορους και αποτελεσματικούς αλγορίθμους και μοντέλα που βασίζονται σε δεδομένα για επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.

Πώς αποφασίζετε ποιον αλγόριθμο μηχανικής μάθησης να χρησιμοποιήσετε;

Υπάρχουν δεκάδες διαφορετικοί αλγόριθμοι για να διαλέξετε, αλλά δεν υπάρχει η καλύτερη επιλογή ή αυτός που ταιριάζει σε κάθε περίπτωση. Σε πολλές περιπτώσεις, πρέπει να καταφύγετε στη δοκιμή και το σφάλμα. Υπάρχουν όμως ορισμένες ερωτήσεις που μπορείτε να κάνετε και οι οποίες μπορούν να σας βοηθήσουν να περιορίσετε τις επιλογές σας.

• Ποιο είναι το μέγεθος των δεδομένων με τα οποία θα εργαστείτε;
• Ποιος είναι ο τύπος των δεδομένων με τα οποία θα εργαστείτε;
• Τι είδους πληροφορίες αναζητάτε από τα δεδομένα;
• Πώς θα χρησιμοποιηθούν αυτές οι γνώσεις;

Προϋποθέσεις για τη μηχανική μάθηση

Για όσους ενδιαφέρονται να μάθουν πέρα από το τι είναι η Μηχανική Μάθηση, θα πρέπει να πληρούνται μερικές προϋποθέσεις για να είναι επιτυχής η επιδίωξη αυτού του τομέα. Αυτές οι απαιτήσεις περιλαμβάνουν:

• Βασικές γνώσεις γλωσσών προγραμματισμού, όπως Python, R, Java, JavaScript κ.λπ.
• Ενδιάμεσες γνώσεις στατιστικής και πιθανοτήτων.
• Βασικές γνώσεις γραμμικής άλγεβρας. Στο μοντέλο γραμμικής παλινδρόμησης, μια γραμμή χαράσσεται μέσω όλων των σημείων δεδομένων και η γραμμή αυτή χρησιμοποιείται για τον υπολογισμό των νέων τιμών.
• Κατανόηση του λογισμού.
• Γνώση του τρόπου καθαρισμού και διάρθρωσης των ακατέργαστων δεδομένων στην επιθυμητή μορφή για τη μείωση του χρόνου λήψης αποφάσεων.

Αυτά τα προαπαιτούμενα θα βελτιώσουν τις πιθανότητές σας να ακολουθήσετε με επιτυχία μια καριέρα στη μηχανική μάθηση.