Vad är maskininlärning och hur fungerar det

Maskininlärning är en spännande gren inom artificiell intelligens, och den finns överallt omkring oss. Maskininlärning tar fram kraften i data på nya sätt, t.ex. genom att Facebook föreslår artiklar i ditt flöde. Denna fantastiska teknik hjälper datorsystem att lära sig och förbättras genom att utveckla datorprogram som automatiskt kan få tillgång till data och utföra uppgifter via förutsägelser och detektioner.

När du matar in mer data i en maskin hjälper detta algoritmerna att lära datorn, vilket förbättrar de levererade resultaten. När du ber Alexa att spela upp din favoritmusikstation på Amazon Echo kommer hon att välja den station som du oftast spelar upp. Du kan förbättra och förfina din lyssningsupplevelse ytterligare genom att be Alexa att hoppa över låtar, justera volymen och många fler möjliga kommandon. Maskininlärning och den snabba utvecklingen av artificiell intelligens gör allt detta möjligt.

Låt oss börja med att besvara frågan – Vad är maskininlärning?

Vad är maskininlärning, exakt?

Till att börja med är maskininlärning ett centralt delområde inom artificiell intelligens (AI). Maskininlärningsapplikationer lär sig av erfarenhet (eller för att vara exakt, data) som människor gör utan direkt programmering. När de utsätts för nya data lär sig dessa applikationer, växer, förändras och utvecklas av sig själva. Med andra ord innebär maskininlärning att datorer hittar insiktsfull information utan att bli tillsagda var de ska leta. Istället gör de detta genom att utnyttja algoritmer som lär sig av data i en iterativ process.

Konceptet med maskininlärning har funnits länge (tänk till exempel på Enigma-maskinen under andra världskriget). Idén att automatisera tillämpningen av komplexa matematiska beräkningar på stora datamängder har dock bara funnits i flera år, även om den nu får mer fart.

På en övergripande nivå är maskininlärning förmågan att anpassa sig till nya data oberoende av varandra och genom iterationer. Applikationer lär sig av tidigare beräkningar och transaktioner och använder ”mönsterigenkänning” för att producera tillförlitliga och välgrundade resultat.

Hur fungerar maskininlärning?

Maskininlärning är utan tvekan en av de mest spännande delarna av artificiell intelligens. Den fullbordar uppgiften att lära sig från data med specifika ingångar till maskinen. Det är viktigt att förstå vad som får maskininlärning att fungera och hur det kan användas i framtiden.

Maskininlärningsprocessen börjar med att träningsdata matas in i den valda algoritmen. Utbildningsdata är kända eller okända data som används för att utveckla den slutliga algoritmen för maskininlärning. Vilken typ av träningsdata som matas in påverkar algoritmen, och det konceptet kommer att behandlas ytterligare inom kort.

Nya indata matas in i maskininlärningsalgoritmen för att testa om algoritmen fungerar korrekt. Förutsägelsen och resultaten kontrolleras sedan mot varandra.

Om förutsägelsen och resultaten inte matchar, tränas algoritmen om flera gånger tills datavetaren får det önskade resultatet. Detta gör det möjligt för maskininlärningsalgoritmen att kontinuerligt lära sig på egen hand och producera det optimala svaret, vilket gradvis ökar i noggrannhet över tiden.

Vilka är typerna av maskininlärning?

Maskininlärning är komplext och därför har det delats in i två huvudområden: övervakad inlärning och oövervakad inlärning. Var och en har ett specifikt syfte och en specifik åtgärd, som ger resultat och utnyttjar olika former av data. Cirka 70 procent av maskininlärningen är supervised learning, medan unsupervised learning står för mellan 10 och 20 procent. Återstoden utgörs av förstärkningsinlärning.

Övervakad inlärning

Vid övervakad inlärning använder vi kända eller märkta data för träningsdata. Eftersom data är kända är inlärningen därför övervakad, dvs. styrd till ett framgångsrikt utförande. Indata går igenom maskininlärningsalgoritmen och används för att träna modellen. När modellen har tränats baserat på kända data kan du använda okända data i modellen och få ett nytt svar.

I det här fallet försöker modellen ta reda på om data är ett äpple eller en annan frukt. När modellen har tränats väl kommer den att identifiera att data är ett äpple och ge det önskade svaret.

Inlärning utan tillsyn

Vid oövervakad inlärning är träningsdatan okänd och omärkt – vilket innebär att ingen har tittat på datan tidigare. Utan aspekten av kända data kan indata inte vägledas till algoritmen, vilket är varifrån den oövervakade termen härstammar. Dessa data matas till maskininlärningsalgoritmen och används för att träna modellen. Den tränade modellen försöker söka efter ett mönster och ge det önskade svaret. I det här fallet är det ofta som om algoritmen försöker knäcka en kod som Enigma-maskinen, men utan att det mänskliga sinnet är direkt inblandat utan snarare en maskin.

I det här fallet består den okända datan av äpplen och päron som liknar varandra. Den tränade modellen försöker sätta ihop dem så att man får samma saker i liknande grupper.

Förstärkningsinlärning

Precis som vid traditionella typer av dataanalys upptäcker algoritmen här data genom en process av trial and error och bestämmer sedan vilken åtgärd som resulterar i högre belöningar. Tre huvudkomponenter utgör förstärkningsinlärning – agenten, miljön och handlingarna. Agenten är den som lär sig eller fattar beslut, miljön inkluderar allt som agenten interagerar med och handlingarna är vad agenten gör.

Förstärkningsinlärning sker när agenten väljer handlingar som maximerar den förväntade belöningen över en viss tid. Detta är lättast att uppnå när agenten arbetar inom ett sunt policyramverk.

Varför är maskininlärning viktigt?

För att bättre kunna besvara frågan vad maskininlärning är och förstå hur maskininlärning används kan vi titta på några av tillämpningarna av maskininlärning. Den självkörande Google-bilen, upptäckt av cyberbedrägerier och rekommendationsmotorer online från Facebook, Netflix och Amazon. Maskiner gör allt detta möjligt genom att filtrera användbar information och pussla ihop den baserat på mönster för att få korrekta resultat.

Den snabba utvecklingen inom maskininlärning har lett till en efterföljande ökning av användningsfall, krav och den rena betydelsen av maskininlärning i det moderna livet. Big Data har också blivit ett välanvänt buzzword under de senaste åren. Det beror delvis på att maskininlärning har blivit allt mer sofistikerat, vilket gör det möjligt att analysera stora delar av Big Data. Machine Learning har också förändrat sättet att utvinna och tolka data genom att automatisera generiska metoder/algoritmer och därmed ersätta traditionella statistiska tekniker.

Nu när du vet vad maskininlärning är, dess typer och dess betydelse, låt oss gå vidare till användningen av maskininlärning.

Huvudsakliga användningsområden för maskininlärning

Typiska resultat från maskininlärning inkluderar vanligtvis webbsökningsresultat, realtidsannonser på webbsidor och mobila enheter, skräppostfiltrering, upptäckt av nätverksintrång samt mönster- och bildigenkänning. Allt detta är biprodukter av att använda maskininlärning för att analysera stora datamängder.

Tidigare var dataanalys baserad på försök och misstag, ett tillvägagångssätt som blev alltmer opraktiskt tack vare ökningen av stora, heterogena datamängder. Maskininlärning ger smarta alternativ för storskalig dataanalys. Maskininlärning kan ge exakta resultat och analyser genom att utveckla snabba och effektiva algoritmer och datadrivna modeller för databehandling i realtid.

Hur bestämmer man vilken maskininlärningsalgoritm man ska använda?

Det finns dussintals olika algoritmer att välja mellan, men det finns inget bästa val eller en som passar alla situationer. I många fall måste du använda trial and error. Men det finns några frågor du kan ställa som kan hjälpa dig att begränsa dina val.

• Hur stora är de data som du kommer att arbeta med?
• Vilken typ av data kommer du att arbeta med?
• Vilka typer av insikter är du ute efter från data?
• Hur kommer dessa insikter att användas?

Förutsättningar för maskininlärning

För dem som är intresserade av att lära sig mer om vad maskininlärning är, bör några krav uppfyllas för att lyckas inom detta område. Dessa krav inkluderar:

• Grundläggande kunskaper i programmeringsspråk som Python, R, Java, JavaScript, etc.
• Mellanliggande kunskaper om statistik och sannolikhet.
• Grundläggande kunskaper i linjär algebra. I den linjära regressionsmodellen dras en linje genom alla datapunkter, och den linjen används för att beräkna nya värden.
• Förståelse för kalkyl.
• Kunskap om hur man rensar och strukturerar rådata till önskat format för att minska den tid det tar att fatta beslut.

Dessa förutsättningar kommer att förbättra dina chanser att framgångsrikt bedriva en maskininlärningskarriär.