Ce este învățarea automată și cum funcționează

Învățarea automată este o ramură interesantă a inteligenței artificiale și este prezentă peste tot în jurul nostru. Învățarea automată scoate la iveală puterea datelor în moduri noi, cum ar fi sugestia de articole în feed-ul dumneavoastră de către Facebook. Această tehnologie uimitoare ajută sistemele informatice să învețe și să se îmbunătățească din experiență prin dezvoltarea de programe informatice care pot accesa automat date și pot îndeplini sarcini prin intermediul predicțiilor și detecțiilor.

Pe măsură ce introduceți mai multe date într-o mașină, acest lucru ajută algoritmii să învețe calculatorul, îmbunătățind astfel rezultatele furnizate. Atunci când îi cereți lui Alexa să redea postul de muzică preferat pe Amazon Echo, aceasta va merge la postul pe care l-ați ascultat cel mai des. Puteți îmbunătăți și rafina și mai mult experiența de ascultare, spunându-i lui Alexa să sară peste melodii, să ajusteze volumul și multe alte comenzi posibile. Învățarea automată și progresul rapid al inteligenței artificiale face toate acestea posibile.

Să începem prin a răspunde la întrebarea – Ce este Machine Learning?

Ce este, mai exact, Machine Learning?

Pentru început, învățarea automată este un subdomeniu de bază al inteligenței artificiale (AI). Aplicațiile de Machine Learning învață din experiență (sau, pentru a fi mai exact, din date) așa cum fac oamenii, fără programare directă. Atunci când sunt expuse la date noi, aceste aplicații învață, cresc, se schimbă și se dezvoltă de la sine. Cu alte cuvinte, învățarea mecanică implică faptul că calculatoarele găsesc informații pertinente fără a li se spune unde să caute. În schimb, ele fac acest lucru prin utilizarea algoritmilor care învață din date într-un proces iterativ.

Conceptul de învățare automată există de mult timp (gândiți-vă, de exemplu, la Mașina Enigma din Al Doilea Război Mondial). Cu toate acestea, ideea de a automatiza aplicarea calculelor matematice complexe la date mari există doar de câțiva ani, deși acum capătă tot mai mult avânt.

La un nivel înalt, învățarea automată este capacitatea de a se adapta la noi date în mod independent și prin iterații. Aplicațiile învață din calculele și tranzacțiile anterioare și utilizează „recunoașterea modelelor” pentru a produce rezultate fiabile și informate.

Cum funcționează învățarea automată?

Învățarea automată este, fără îndoială, unul dintre cele mai interesante subseturi ale inteligenței artificiale. Ea completează sarcina de a învăța din date cu intrări specifice pentru mașină. Este important să înțelegem ce face ca Machine Learning să funcționeze și, astfel, cum poate fi utilizată în viitor.

Procesul de Machine Learning începe cu introducerea datelor de instruire în algoritmul selectat. Datele de instruire fiind date cunoscute sau necunoscute pentru a dezvolta algoritmul final de Machine Learning. Tipul de date de instruire introduse are un impact asupra algoritmului, iar acest concept va fi abordat în continuare în câteva momente.

Noi date de intrare sunt introduse în algoritmul de învățare automată pentru a testa dacă algoritmul funcționează corect. Predicția și rezultatele sunt apoi verificate una față de cealaltă.

În cazul în care predicția și rezultatele nu se potrivesc, algoritmul este antrenat din nou de mai multe ori până când cercetătorul de date obține rezultatul dorit. Acest lucru permite algoritmului de învățare automată să învețe continuu pe cont propriu și să producă răspunsul optim, crescând treptat în precizie în timp.

Care sunt tipurile de învățare automată?

Învățarea automată este complexă, motiv pentru care a fost împărțită în două domenii principale, învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată. Fiecare dintre acestea are un scop și o acțiune specifică, producând rezultate și utilizând diverse forme de date. Aproximativ 70 la sută din învățarea automată este învățarea supravegheată, în timp ce învățarea nesupravegheată reprezintă între 10 și 20 la sută. Restul este ocupat de învățarea prin întărire.

Învățarea supravegheată

În învățarea supravegheată, folosim date cunoscute sau etichetate pentru datele de instruire. Deoarece datele sunt cunoscute, învățarea este, prin urmare, supravegheată, adică dirijată spre o execuție cu succes. Datele de intrare trec prin algoritmul de învățare automată și sunt utilizate pentru a antrena modelul. Odată ce modelul este antrenat pe baza datelor cunoscute, puteți utiliza date necunoscute în model și puteți obține un nou răspuns.

În acest caz, modelul încearcă să afle dacă datele sunt un măr sau un alt fruct. Odată ce modelul a fost bine antrenat, acesta va identifica faptul că datele sunt un măr și va oferi răspunsul dorit.

Învățare nesupravegheată

În cazul învățării nesupravegheate, datele de instruire sunt necunoscute și neetichetate – ceea ce înseamnă că nimeni nu a mai analizat datele înainte. Fără aspectul de date cunoscute, datele de intrare nu pot fi ghidate pentru algoritm, de unde provine termenul nesupravegheat. Aceste date sunt introduse în algoritmul de învățare automată și sunt folosite pentru a antrena modelul. Modelul antrenat încearcă să caute un model și să ofere răspunsul dorit. În acest caz, este adesea ca și cum algoritmul ar încerca să spargă un cod, precum mașina Enigma, dar fără ca mintea umană să fie direct implicată, ci mai degrabă o mașină.

În acest caz, datele necunoscute constau în mere și pere care seamănă între ele. Modelul antrenat încearcă să le pună pe toate laolaltă astfel încât să se obțină aceleași lucruri în grupuri similare.

Învățarea prin întărire

La fel ca în cazul tipurilor tradiționale de analiză a datelor, aici, algoritmul descoperă date printr-un proces de încercare și eroare și apoi decide ce acțiune are ca rezultat recompense mai mari. Trei componente majore alcătuiesc învățarea prin întărire – agentul, mediul și acțiunile. Agentul este cel care învață sau cel care ia decizii, mediul include tot ceea ce interacționează agentul, iar acțiunile sunt ceea ce face agentul.

Învățarea prin întărire are loc atunci când agentul alege acțiuni care maximizează recompensa așteptată într-un anumit interval de timp. Acest lucru este cel mai ușor de realizat atunci când agentul lucrează în cadrul unei politici solide.

De ce este importantă învățarea automată?

Pentru a răspunde mai bine la întrebarea ce este învățarea automată și pentru a înțelege utilizările învățării automate, luați în considerare câteva dintre aplicațiile învățării automate. Mașina Google care se conduce singură, detectarea fraudei cibernetice și motoarele de recomandare online de la Facebook, Netflix și Amazon. Mașinile fac toate aceste lucruri posibile prin filtrarea unor informații utile și prin asamblarea lor pe baza unor modele pentru a obține rezultate precise.

Evoluția rapidă a învățării automate a provocat o creștere ulterioară a cazurilor de utilizare, a cererilor și a importanței pure și simple a învățării automate în viața modernă. Big Data a devenit, de asemenea, un cuvânt la modă bine utilizat în ultimii ani. Acest lucru se datorează, în parte, sofisticării crescute a Machine Learning, care permite analiza unor bucăți mari de Big Data. Machine Learning a schimbat, de asemenea, modul în care se realizează extragerea și interpretarea datelor prin automatizarea metodelor/algoritmelor generice, înlocuind astfel tehnicile statistice tradiționale.

Acum că știți ce este învățarea automată, tipurile și importanța acesteia, să trecem la utilizările învățării automate.

Principalele utilizări ale învățării automate

Rezultatele tipice ale utilizării învățării automate includ, de obicei, rezultatele căutărilor web, anunțuri în timp real pe paginile web și pe dispozitivele mobile, filtrarea spam-ului prin e-mail, detectarea intruziunilor în rețea și recunoașterea modelelor și a imaginilor. Toate acestea sunt produse secundare ale utilizării învățării automate pentru a analiza volume masive de date.

În mod tradițional, analiza datelor se baza pe încercări și erori, o abordare care a devenit din ce în ce mai nepractică datorită creșterii seturilor de date mari și eterogene. Învățarea automată oferă alternative inteligente pentru analiza datelor pe scară largă. Învățarea automată poate produce rezultate și analize precise prin dezvoltarea unor algoritmi rapizi și eficienți și a unor modele bazate pe date pentru procesarea datelor în timp real.

Cum vă decideți ce algoritm de învățare automată să utilizați?

Există zeci de algoritmi diferiți din care puteți alege, dar nu există cea mai bună alegere sau unul care să se potrivească fiecărei situații. În multe cazuri, trebuie să recurgeți la încercări și erori. Dar există câteva întrebări pe care le puteți pune și care vă pot ajuta să vă restrângeți alegerile.

• Care este dimensiunea datelor cu care veți lucra?
• Care este tipul de date cu care veți lucra?
• Ce tipuri de informații căutați să obțineți din date?
• Cum vor fi utilizate aceste informații?

Condiții prealabile pentru învățarea automată

Pentru cei interesați să învețe dincolo de ceea ce înseamnă Machine Learning, trebuie îndeplinite câteva cerințe pentru a avea succes în urmărirea acestui domeniu. Aceste cerințe includ:

• Cunoștințe de bază de limbaje de programare, cum ar fi Python, R, Java, JavaScript, etc.
• Cunoștințe intermediare de statistică și probabilitate.
• Cunoștințe de bază de algebră liniară. În modelul de regresie liniară, se trasează o linie prin toate punctele de date, iar linia respectivă este utilizată pentru a calcula noile valori.
• Înțelegere a calculului.
• Cunoașterea modului de curățare și structurare a datelor brute în formatul dorit pentru a reduce timpul necesar pentru luarea deciziilor.

Aceste condiții prealabile vă vor îmbunătăți șansele de a urma cu succes o carieră în domeniul învățării automate.