Mi a gépi tanulás és hogyan működik

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy izgalmas ága, és mindenhol jelen van körülöttünk. A gépi tanulás új módon hozza ki az adatok erejét, például a Facebook cikkeket javasol a hírfolyamodban. Ez a csodálatos technológia segít a számítógépes rendszereknek tanulni és a tapasztalatokból fejlődni azáltal, hogy olyan számítógépes programokat fejleszt, amelyek automatikusan hozzáférnek az adatokhoz, és előrejelzések és észlelések révén feladatokat végeznek.

Ahogy egyre több adatot adsz be egy gépbe, ez segít az algoritmusoknak tanítani a számítógépet, így javítva a szállított eredményeket. Amikor megkéri Alexát, hogy játssza le kedvenc zenei állomását az Amazon Echón, akkor a leggyakrabban lejátszott állomásra fog váltani. Tovább javíthatja és finomíthatja a zenehallgatási élményt, ha azt mondja Alexának, hogy ugorjon át dalokat, állítsa be a hangerőt és még sok más lehetséges parancsot. A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia gyors fejlődése teszi mindezt lehetővé.

Kezdjük a kérdés megválaszolásával – Mi az a gépi tanulás?

Mi is pontosan a gépi tanulás?

Kezdjük azzal, hogy a gépi tanulás a mesterséges intelligencia (AI) egyik alapvető részterülete. A gépi tanuló alkalmazások a tapasztalatokból (pontosabban adatokból) tanulnak, ahogyan az emberek is teszik, közvetlen programozás nélkül. Amikor új adatokkal találkoznak, ezek az alkalmazások maguktól tanulnak, növekednek, változnak és fejlődnek. Más szóval, a gépi tanulás során a számítógépek anélkül találnak felismerhető információkat, hogy megmondanák nekik, hol keressék azokat. Ehelyett olyan algoritmusok segítségével teszik ezt, amelyek az adatokból tanulnak egy iteratív folyamat során.

A gépi tanulás koncepciója már régóta létezik (gondoljunk például a második világháborús Enigma gépre). Az összetett matematikai számítások nagy adatokra való alkalmazásának automatizálásának ötlete azonban csak néhány éve létezik, bár mostanában egyre nagyobb lendületet vesz.

Magas szinten a gépi tanulás az új adatokhoz való önálló és iterációk révén történő alkalmazkodás képességét jelenti. Az alkalmazások tanulnak a korábbi számításokból és tranzakciókból, és „mintafelismerést” használnak megbízható és megalapozott eredmények előállításához.

Hogyan működik a gépi tanulás?

A gépi tanulás kétségtelenül a mesterséges intelligencia egyik legizgalmasabb alcsoportja. A gép számára meghatározott bemeneti adatokból való tanulás feladatát fejezi be. Fontos megérteni, hogy mitől működik a gépi tanulás, és így hogyan lehet használni a jövőben.

A gépi tanulás folyamata a képzési adatok bevitelével kezdődik a kiválasztott algoritmusba. A képzési adatok ismert vagy ismeretlen adatok a végső Machine Learning algoritmus kifejlesztéséhez. A bemeneti képzési adatok típusa hatással van az algoritmusra, és ezt a fogalmat rövidesen bővebben is tárgyaljuk.

Új bemeneti adatokat táplálnak a gépi tanulási algoritmusba, hogy teszteljék, hogy az algoritmus megfelelően működik-e. Az előrejelzést és az eredményeket ezután összevetik egymással.

Ha a jóslat és az eredmények nem egyeznek, az algoritmust többször is újratanítják, amíg az adattudós el nem éri a kívánt eredményt. Ez lehetővé teszi, hogy a gépi tanuló algoritmus folyamatosan magától tanuljon, és az optimális választ adja, idővel fokozatosan növelve a pontosságot.

Melyek a gépi tanulás típusai?

A gépi tanulás összetett, ezért két fő területre osztották, a felügyelt tanulásra és a felügyelet nélküli tanulásra. Mindegyiknek sajátos célja és tevékenysége van, eredményeket hoz és különböző adatformákat használ fel. A gépi tanulás körülbelül 70 százaléka felügyelt tanulás, míg a felügyelet nélküli tanulás 10-20 százalékot tesz ki. A fennmaradó részt a megerősítő tanulás teszi ki.

Felügyelt tanulás

A felügyelt tanulás során ismert vagy címkézett adatokat használunk a képzési adatokhoz. Mivel az adatok ismertek, ezért a tanulás felügyelt, azaz a sikeres végrehajtásra irányított. A bemeneti adatok átmennek a gépi tanulás algoritmusán, és a modell betanítására szolgálnak. Miután a modellt az ismert adatok alapján betanították, ismeretlen adatokat használhat a modellbe, és új választ kaphat.

Ebben az esetben a modell megpróbálja kitalálni, hogy az adat egy alma vagy egy másik gyümölcs. Ha a modell jól be van tanítva, akkor azonosítja, hogy az adat alma, és a kívánt választ adja.

Nem felügyelt tanulás

A felügyelet nélküli tanulásnál a képzési adatok ismeretlenek és címkézetlenek – vagyis senki sem nézte meg korábban az adatokat. Az ismert adatok szempontja nélkül a bemenet nem irányítható az algoritmus számára, innen ered a felügyelet nélküli kifejezés. Ezeket az adatokat a gépi tanulás algoritmusa kapja meg, és a modell betanítására használják. A betanított modell megpróbál egy mintát keresni és a kívánt választ adni. Ebben az esetben gyakran olyan, mintha az algoritmus az Enigma géphez hasonlóan kódot próbálna feltörni, de az emberi elme közvetlen részvétele nélkül, hanem egy gép segítségével.

Ebben az esetben az ismeretlen adatok egymáshoz hasonlóan kinéző almákból és körtékből állnak. A betanított modell megpróbálja őket úgy összerakni, hogy hasonló csoportokba sorolva ugyanazokat a dolgokat kapja.

Erősítéses tanulás

Az adatelemzés hagyományos típusaihoz hasonlóan itt is az algoritmus próbálgatással fedezi fel az adatokat, majd eldönti, hogy melyik művelet eredményez nagyobb jutalmat. A megerősítéses tanulást három fő összetevő alkotja: az ágens, a környezet és a cselekvések. Az ágens a tanuló vagy döntéshozó, a környezet magában foglalja mindazt, amivel az ágens kapcsolatba kerül, a cselekvések pedig azt jelentik, amit az ágens tesz.

A megerősítéses tanulás akkor történik, amikor az ágens olyan cselekvéseket választ, amelyek egy adott idő alatt maximalizálják a várható jutalmat. Ez akkor érhető el a legkönnyebben, ha az ágens egy szilárd politikai keretrendszerben dolgozik.

Miért fontos a gépi tanulás?

Ahhoz, hogy jobban megválaszolhassuk a kérdést, hogy mi a gépi tanulás, és megértsük a gépi tanulás felhasználási módjait, tekintsük át a gépi tanulás néhány alkalmazási területét. A Google önvezető autója, a kibercsalások felderítése, valamint a Facebook, a Netflix és az Amazon online ajánlómotorjai. A gépek mindezeket a dolgokat azáltal teszik lehetővé, hogy hasznos információdarabokat szűrnek ki és rakják össze őket minták alapján, hogy pontos eredményeket kapjanak.

A gépi tanulás gyors fejlődése a felhasználási esetek, az igények és a gépi tanulás puszta fontosságának későbbi növekedését okozta a modern életben. A Big Data szintén jól használt divatszóvá vált az elmúlt néhány évben. Ez részben a gépi tanulás egyre kifinomultabbá válásának köszönhető, amely lehetővé teszi a nagy mennyiségű Big Data elemzését. A gépi tanulás az általános módszerek/algoritmusok automatizálásával megváltoztatta az adatkivonás és -értelmezés módját is, ezzel felváltva a hagyományos statisztikai technikákat.

Most, hogy már tudja, mi a gépi tanulás, annak típusai és fontossága, térjünk rá a gépi tanulás felhasználási területeire.

A gépi tanulás fő felhasználási területei

A gépi tanulás felhasználásának tipikus eredményei általában a webes keresési eredmények, a weboldalakon és mobileszközökön megjelenő valós idejű hirdetések, az e-mail spamszűrés, a hálózati behatolásjelzés, valamint a minta- és képfelismerés. Mindezek a gépi tanulás hatalmas adatmennyiségek elemzésére történő felhasználásának melléktermékei.

Hagyományosan az adatelemzés próbálgatáson és hibán alapult, amely megközelítés a nagy, heterogén adathalmazok terjedésének köszönhetően egyre kevésbé vált kivitelezhetővé. A gépi tanulás okos alternatívákat kínál a nagyméretű adatelemzéshez. A gépi tanulás gyors és hatékony algoritmusok és adatvezérelt modellek kifejlesztésével pontos eredményeket és elemzéseket tud produkálni a valós idejű adatfeldolgozáshoz.

Hogyan döntse el, hogy melyik gépi tanulási algoritmust használja?

Több tucat különböző algoritmus közül lehet választani, de nincs legjobb választás vagy olyan, amelyik minden helyzetre megfelel. Sok esetben próbálgatáshoz és tévedéshez kell folyamodnia. Van azonban néhány kérdés, amelyet feltehet, és amely segíthet leszűkíteni a választási lehetőségeket.

• Mekkora az adatok mérete, amelyekkel dolgozni fog?
• Milyen típusú adatokkal fog dolgozni?
• Milyen betekintést szeretne nyerni az adatokból?
• Hogyan fogják ezeket a felismeréseket felhasználni?

A gépi tanulás előfeltételei

Azok számára, akik azon túl, hogy meg akarják tanulni, mi is az a gépi tanulás, néhány követelménynek meg kell felelniük ahhoz, hogy sikeresen folytassák ezt a területet. Ezek a követelmények a következők:

• Alapvető programozási nyelvtudás, például Python, R, Java, JavaScript stb.
• A statisztika és a valószínűségszámítás középszintű ismerete.
• Lineáris algebrai alapismeretek. A lineáris regressziós modellben az összes adatponton keresztül egy vonalat húzunk, és ezt a vonalat használjuk az új értékek kiszámításához.
• A számtan megértése.
• Annak ismerete, hogyan lehet a nyers adatokat a kívánt formátumban megtisztítani és strukturálni, hogy a döntéshozatalhoz szükséges időt csökkenteni lehessen.

Ezek az előfeltételek javítják az esélyeit a gépi tanulási karrier sikeres folytatására.