Czym jest uczenie maszynowe i jak działa

Uczenie maszynowe to ekscytująca gałąź sztucznej inteligencji, która jest wszędzie wokół nas. Uczenie maszynowe wydobywa moc danych na nowe sposoby, takie jak sugerowanie przez Facebooka artykułów w Twoim kanale. Ta niesamowita technologia pomaga systemom komputerowym uczyć się i doskonalić na podstawie doświadczenia poprzez opracowywanie programów komputerowych, które mogą automatycznie uzyskiwać dostęp do danych i wykonywać zadania poprzez przewidywanie i wykrywanie.

Gdy wprowadzasz więcej danych do maszyny, pomaga to algorytmom uczyć komputer, poprawiając w ten sposób dostarczane wyniki. Gdy poprosisz Alexę o odtworzenie Twojej ulubionej stacji muzycznej na Amazon Echo, przejdzie ona do stacji, którą odtwarzałeś najczęściej. Możesz jeszcze bardziej poprawić i udoskonalić swoje wrażenia słuchowe, mówiąc Alexie, aby pomijała utwory, dostosowywała głośność i wiele innych możliwych poleceń. Jest to możliwe dzięki uczeniu maszynowemu i szybkiemu rozwojowi sztucznej inteligencji.

Zacznijmy od odpowiedzi na pytanie – czym jest uczenie maszynowe?

Czym dokładnie jest uczenie maszynowe?

Na początek, uczenie maszynowe jest głównym obszarem sztucznej inteligencji (AI). Aplikacje uczenia maszynowego uczą się na podstawie doświadczenia (lub, aby być dokładnym, danych), tak jak robią to ludzie bez bezpośredniego programowania. Po wystawieniu na działanie nowych danych, aplikacje te uczą się, rosną, zmieniają i rozwijają samodzielnie. Innymi słowy, uczenie maszynowe polega na tym, że komputery znajdują wnikliwe informacje bez polecenia, gdzie ich szukać. Zamiast tego robią to, wykorzystując algorytmy, które uczą się na podstawie danych w iteracyjnym procesie.

Koncepcja uczenia maszynowego istnieje już od dłuższego czasu (pomyślmy na przykład o maszynie Enigma z czasów II wojny światowej). Jednak idea automatyzacji stosowania złożonych obliczeń matematycznych do dużych zbiorów danych istnieje dopiero od kilku lat, choć obecnie nabiera coraz większego tempa.

Na wysokim poziomie, uczenie maszynowe to zdolność do adaptacji do nowych danych niezależnie i poprzez iteracje. Aplikacje uczą się na podstawie wcześniejszych obliczeń i transakcji oraz wykorzystują „rozpoznawanie wzorców” do uzyskiwania wiarygodnych i świadomych wyników.

Jak działa uczenie maszynowe?

Machine Learning to bez wątpienia jeden z najbardziej ekscytujących podzbiorów sztucznej inteligencji. Realizuje zadanie uczenia się na podstawie danych z określonymi danymi wejściowymi do maszyny. Ważne jest, aby zrozumieć, co sprawia, że Machine Learning działa, a tym samym, w jaki sposób można go wykorzystać w przyszłości.

Proces uczenia maszynowego rozpoczyna się od wprowadzenia danych treningowych do wybranego algorytmu. Dane treningowe to znane lub nieznane dane służące do opracowania ostatecznego algorytmu uczenia maszynowego. Rodzaj wprowadzanych danych treningowych ma wpływ na algorytm, a koncepcja ta zostanie omówiona za chwilę.

Nowe dane wejściowe są wprowadzane do algorytmu uczenia maszynowego w celu sprawdzenia, czy algorytm działa poprawnie. Prognoza i wyniki są następnie sprawdzane względem siebie.

Jeśli prognoza i wyniki nie pasują do siebie, algorytm jest wielokrotnie trenowany, aż analityk danych uzyska pożądany wynik. Umożliwia to algorytmowi uczenia maszynowego ciągłe samodzielne uczenie się i generowanie optymalnej odpowiedzi, stopniowo zwiększając dokładność w czasie.

Jakie są rodzaje uczenia maszynowego?

Uczenie maszynowe jest złożone, dlatego zostało podzielone na dwa podstawowe obszary: uczenie nadzorowane i uczenie nienadzorowane. Każdy z nich ma określony cel i działanie, przynosząc wyniki i wykorzystując różne formy danych. Około 70 procent uczenia maszynowego to uczenie nadzorowane, podczas gdy uczenie nienadzorowane stanowi od 10 do 20 procent. Pozostałą część zajmuje uczenie ze wzmocnieniem.

Uczenie nadzorowane

W uczeniu nadzorowanym używamy znanych lub oznaczonych danych jako danych treningowych. Ponieważ dane są znane, uczenie jest nadzorowane, tj. ukierunkowane na pomyślne wykonanie. Dane wejściowe przechodzą przez algorytm uczenia maszynowego i są wykorzystywane do trenowania modelu. Gdy model zostanie wytrenowany w oparciu o znane dane, można użyć nieznanych danych w modelu i uzyskać nową odpowiedź.

W tym przypadku model próbuje ustalić, czy dane są jabłkiem, czy innym owocem. Gdy model zostanie dobrze wytrenowany, zidentyfikuje, że dane są jabłkiem i udzieli pożądanej odpowiedzi.

Uczenie bez nadzoru

W uczeniu bez nadzoru dane treningowe są nieznane i nieoznakowane – co oznacza, że nikt wcześniej nie patrzył na te dane. Bez aspektu znanych danych, dane wejściowe nie mogą być kierowane do algorytmu, od czego pochodzi termin bez nadzoru. Dane te są przekazywane do algorytmu uczenia maszynowego i wykorzystywane do trenowania modelu. Wytrenowany model próbuje wyszukać wzorzec i udzielić pożądanej odpowiedzi. W tym przypadku często wygląda to tak, jakby algorytm próbował złamać kod podobny do maszyny Enigma, ale bez bezpośredniego udziału ludzkiego umysłu, a raczej maszyny.

W tym przypadku nieznane dane składają się z jabłek i gruszek, które wyglądają podobnie do siebie. Wyszkolony model próbuje połączyć je wszystkie razem, aby uzyskać te same rzeczy w podobnych grupach.

Uczenie ze wzmocnieniem

Podobnie jak w przypadku tradycyjnych typów analizy danych, tutaj algorytm odkrywa dane poprzez proces prób i błędów, a następnie decyduje, jakie działanie skutkuje wyższymi nagrodami. Trzy główne komponenty składają się na uczenie ze wzmocnieniem – agent, środowisko i działania. Agent jest osobą uczącą się lub podejmującą decyzje, środowisko obejmuje wszystko, z czym agent wchodzi w interakcję, a działania są tym, co robi agent.

Uczenie się ze wzmocnieniem ma miejsce, gdy agent wybiera działania, które maksymalizują oczekiwaną nagrodę w danym czasie. Jest to najłatwiejsze do osiągnięcia, gdy agent działa w ramach solidnej polityki.

Dlaczego uczenie maszynowe jest ważne?

Aby lepiej odpowiedzieć na pytanie, czym jest uczenie maszynowe i zrozumieć jego zastosowania, należy rozważyć niektóre z nich. Samojezdny samochód Google, wykrywanie oszustw cybernetycznych i silniki rekomendacji online Facebooka, Netflixa i Amazona. Maszyny sprawiają, że wszystkie te rzeczy są możliwe dzięki filtrowaniu przydatnych informacji i łączeniu ich w oparciu o wzorce w celu uzyskania dokładnych wyników.

Szybka ewolucja uczenia maszynowego spowodowała późniejszy wzrost przypadków użycia, wymagań i samego znaczenia uczenia maszynowego we współczesnym życiu. W ciągu ostatnich kilku lat Big Data stało się również często używanym hasłem. Wynika to po części ze zwiększonego zaawansowania uczenia maszynowego, które umożliwia analizę dużych fragmentów Big Data. Uczenie maszynowe zmieniło również sposób ekstrakcji i interpretacji danych poprzez automatyzację ogólnych metod/algorytmów, zastępując w ten sposób tradycyjne techniki statystyczne.

Teraz, gdy już wiesz, czym jest uczenie maszynowe, jego rodzaje i znaczenie, przejdźmy do zastosowań uczenia maszynowego.

Główne zastosowania uczenia maszynowego

Typowe wyniki wykorzystania uczenia maszynowego zwykle obejmują wyniki wyszukiwania w Internecie, reklamy w czasie rzeczywistym na stronach internetowych i urządzeniach mobilnych, filtrowanie spamu w wiadomościach e-mail, wykrywanie włamań do sieci oraz rozpoznawanie wzorców i obrazów. Wszystko to są produkty uboczne wykorzystania uczenia maszynowego do analizy ogromnych ilości danych.

Tradycyjnie analiza danych opierała się na próbach i błędach, a podejście to stawało się coraz bardziej niepraktyczne ze względu na pojawienie się dużych, heterogenicznych zbiorów danych. Uczenie maszynowe zapewnia inteligentne alternatywy dla analizy danych na dużą skalę. Uczenie maszynowe może generować dokładne wyniki i analizy poprzez opracowywanie szybkich i wydajnych algorytmów oraz modeli opartych na danych do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.

Jak zdecydować, którego algorytmu uczenia maszynowego użyć?

Istnieją dziesiątki różnych algorytmów do wyboru, ale nie ma najlepszego wyboru lub takiego, który pasowałby do każdej sytuacji. W wielu przypadkach trzeba uciekać się do prób i błędów. Istnieje jednak kilka pytań, które mogą pomóc zawęzić wybór.

• Jaki jest rozmiar danych, z którymi będziesz pracować?
• Z jakim typem danych będziesz pracować?
• Jakiego rodzaju spostrzeżeń szukasz w danych?
• Jak te spostrzeżenia zostaną wykorzystane?

Wymagania wstępne dla uczenia maszynowego

Dla tych, którzy chcą dowiedzieć się więcej o Machine Learning, należy spełnić kilka wymagań, aby odnieść sukces w tej dziedzinie. Wymagania te obejmują:

• Podstawowa znajomość języków programowania, takich jak Python, R, Java, JavaScript itp.
• Średnio zaawansowana znajomość statystyki i prawdopodobieństwa.
• Podstawowa znajomość algebry liniowej. W modelu regresji liniowej linia jest rysowana przez wszystkie punkty danych, a ta linia jest używana do obliczania nowych wartości.
• Zrozumienie rachunku różniczkowego.
• Wiedza na temat czyszczenia i strukturyzowania surowych danych do pożądanego formatu w celu skrócenia czasu potrzebnego na podjęcie decyzji.

Te warunki wstępne zwiększą twoje szanse na pomyślne rozpoczęcie kariery w dziedzinie uczenia maszynowego.