Čo je strojové učenie a ako vlastne funguje

Strojové učenie je vzrušujúce odvetvie umelej inteligencie, ktoré je všade okolo nás. Strojové učenie prináša silu údajov novými spôsobmi, napríklad Facebook navrhuje články vo vašom kanáli. Táto úžasná technológia pomáha počítačovým systémom učiť sa a zlepšovať na základe skúseností tým, že vyvíja počítačové programy, ktoré môžu automaticky pristupovať k údajom a vykonávať úlohy prostredníctvom predpovedí a detekcií.

Keď do stroja zadávate viac údajov, pomáha to algoritmom učiť počítač, čím sa zlepšujú poskytované výsledky. Keď požiadate Alexu, aby na zariadení Amazon Echo prehrala vašu obľúbenú hudobnú stanicu, prejde na stanicu, ktorú ste najčastejšie prehrávali. Svoj zážitok z počúvania môžete ďalej zlepšovať a zdokonaľovať tým, že Alexe poviete, aby preskočila skladby, upravila hlasitosť a mnoho ďalších možných príkazov. Toto všetko umožňuje strojové učenie a rýchly pokrok umelej inteligencie.

Začnime odpoveďou na otázku – Čo je to strojové učenie?

Čo presne je strojové učenie?

Na začiatok, strojové učenie je hlavnou podoblasťou umelej inteligencie (AI). Aplikácie strojového učenia sa učia na základe skúseností (alebo, aby sme boli presní, údajov) podobne ako ľudia bez priameho programovania. Keď sú tieto aplikácie vystavené novým údajom, samy sa učia, rastú, menia sa a vyvíjajú. Inými slovami, strojové učenie zahŕňa počítače, ktoré nachádzajú dômyselné informácie bez toho, aby im bolo povedané, kde ich majú hľadať. Namiesto toho to robia využívaním algoritmov, ktoré sa učia z údajov v iteračnom procese.

Koncept strojového učenia existuje už dlho (spomeňte si napríklad na stroj Enigma z druhej svetovej vojny). Myšlienka automatizácie aplikácie zložitých matematických výpočtov na veľké objemy údajov je však známa len niekoľko rokov, hoci v súčasnosti naberá na intenzite.

Na vysokej úrovni je strojové učenie schopnosť prispôsobovať sa novým údajom nezávisle a prostredníctvom iterácií. Aplikácie sa učia z predchádzajúcich výpočtov a transakcií a využívajú „rozpoznávanie vzorov“ na dosiahnutie spoľahlivých a informovaných výsledkov.

Ako funguje strojové učenie?

Strojové učenie je nepochybne jednou z najzaujímavejších podmnožín umelej inteligencie. Dokončuje úlohu učenia sa z údajov so špecifickými vstupmi pre stroj. Je dôležité pochopiť, na základe čoho strojové učenie funguje, a teda ako sa dá v budúcnosti využiť.

Proces strojového učenia sa začína zadávaním trénujúcich údajov do zvoleného algoritmu. Tréningové údaje sú známe alebo neznáme údaje na vytvorenie konečného algoritmu strojového učenia. Typ vstupných trénovacích údajov má vplyv na algoritmus a tomuto pojmu sa budeme venovať o chvíľu ďalej.

Do algoritmu strojového učenia sa vkladajú nové vstupné údaje s cieľom otestovať, či algoritmus funguje správne. Predpovede a výsledky sa potom navzájom kontrolujú.

Ak sa predikcia a výsledky nezhodujú, algoritmus sa opakovane trénuje, kým dátový vedec nedosiahne požadovaný výsledok. To umožňuje algoritmu strojového učenia, aby sa neustále sám učil a vytváral optimálnu odpoveď, pričom jeho presnosť sa časom postupne zvyšuje.

Aké sú typy strojového učenia?

Strojové učenie je zložité, preto sa rozdeľuje na dve základné oblasti, učenie pod dohľadom a učenie bez dohľadu. Každá z nich má špecifický účel a činnosť, prináša výsledky a využíva rôzne formy údajov. Približne 70 percent strojového učenia tvorí učenie pod dohľadom, zatiaľ čo učenie bez dohľadu predstavuje 10 až 20 percent. Zvyšok zaberá posilňovacie učenie.

Učenie pod dohľadom

Pri učení pod dohľadom používame na trénovanie známe alebo označené údaje. Keďže údaje sú známe, učenie je teda pod dohľadom, t. j. usmernené do úspešného vykonania. Vstupné údaje prechádzajú algoritmom strojového učenia a používajú sa na trénovanie modelu. Keď je model natrénovaný na základe známych údajov, môžete do modelu použiť neznáme údaje a získať novú odpoveď.

V tomto prípade sa model snaží zistiť, či sú údaje jablkom alebo iným ovocím. Keď je model dobre natrénovaný, identifikuje, že údaje sú jablko, a poskytne požadovanú odpoveď.

Učenie bez dozoru

Pri neoverenom učení sú trénované údaje neznáme a neoznačené – to znamená, že sa na tieto údaje nikto predtým nepozeral. Bez aspektu známych údajov sa algoritmus nemôže riadiť vstupnými údajmi, z čoho pochádza termín unsupervised (bez dohľadu). Tieto údaje sa privádzajú do algoritmu strojového učenia a používajú sa na trénovanie modelu. Natrénovaný model sa snaží hľadať vzor a poskytnúť požadovanú odpoveď. V tomto prípade je to často tak, ako keby sa algoritmus snažil rozlúštiť kód podobne ako stroj Enigma, ale bez priamej účasti ľudskej mysle, ale skôr stroja.

V tomto prípade sa neznáme údaje skladajú z jabĺk a hrušiek, ktoré sa na seba podobajú. Natrénovaný model sa ich snaží dať všetky dohromady tak, aby ste dostali rovnaké veci v podobných skupinách.

Učenie posilňovaním

Podobne ako pri tradičných typoch analýzy údajov, aj tu algoritmus zisťuje údaje prostredníctvom procesu pokusov a omylov a potom rozhoduje o tom, aká činnosť vedie k vyššej odmene. Posilňovacie učenie tvoria tri hlavné zložky – agent, prostredie a akcie. Agent je učiaci sa alebo rozhodujúci sa subjekt, prostredie zahŕňa všetko, s čím agent interaguje, a akcie sú to, čo agent robí.

K posilňovaniu dochádza vtedy, keď si agent vyberá akcie, ktoré maximalizujú očakávanú odmenu v danom čase. To sa najľahšie dosiahne, keď agent pracuje v rámci správnej politiky.

Prečo je strojové učenie dôležité?

Aby ste lepšie odpovedali na otázku, čo je strojové učenie, a pochopili využitie strojového učenia, zvážte niektoré aplikácie strojového učenia. Samojazdiace auto Google, detekcia kybernetických podvodov a online odporúčacie motory spoločností Facebook, Netflix a Amazon. Všetky tieto veci umožňujú stroje tým, že filtrujú užitočné informácie a spájajú ich dokopy na základe vzorcov, aby získali presné výsledky.

Rýchly vývoj v oblasti strojového učenia spôsobil následný nárast prípadov použitia, požiadaviek a samotného významu strojového učenia v modernom živote. Veľké objemy údajov sa v posledných rokoch tiež stali dobre používaným módnym slovom. Čiastočne je to spôsobené zvýšenou sofistikovanosťou strojového učenia, ktoré umožňuje analyzovať veľké objemy veľkých dát. Strojové učenie tiež zmenilo spôsob získavania a interpretácie údajov automatizáciou všeobecných metód/algoritmov, čím nahradilo tradičné štatistické techniky.

Teraz, keď už viete, čo je strojové učenie, jeho typy a význam, prejdime k využitiu strojového učenia.

Hlavné spôsoby použitia strojového učenia

Medzi typické výsledky využitia strojového učenia zvyčajne patria výsledky webového vyhľadávania, reklamy v reálnom čase na webových stránkach a mobilných zariadeniach, filtrovanie e-mailového spamu, detekcia narušenia siete a rozpoznávanie vzorov a obrázkov. To všetko sú vedľajšie produkty využívania strojového učenia na analýzu obrovských objemov údajov.

Tradične sa analýza údajov zakladala na metóde pokusov a omylov, čo je prístup, ktorý sa vďaka nárastu veľkých heterogénnych súborov údajov stáva čoraz nepraktickejším. Strojové učenie poskytuje inteligentné alternatívy na analýzu rozsiahlych údajov. Strojové učenie môže priniesť presné výsledky a analýzy vďaka vývoju rýchlych a efektívnych algoritmov a modelov založených na údajoch na spracovanie údajov v reálnom čase.

Ako sa rozhodnúť, ktorý algoritmus strojového učenia použiť?

Na výber sú desiatky rôznych algoritmov, ale neexistuje najlepšia voľba alebo jeden, ktorý by vyhovoval každej situácii. V mnohých prípadoch sa musíte uchýliť k metóde pokusov a omylov. Môžete si však položiť niekoľko otázok, ktoré vám pomôžu zúžiť výber.

• Aká je veľkosť údajov, s ktorými budete pracovať?
• Aký je typ údajov, s ktorými budete pracovať?
• Aké druhy poznatkov z údajov hľadáte?
• Ako budú tieto poznatky použité?

Predpoklady pre strojové učenie

Záujemcovia o ďalšie informácie o tom, čo je to strojové učenie, by mali splniť niekoľko predpokladov, aby sa mohli úspešne venovať tejto oblasti. Medzi tieto požiadavky patria:

• Základné znalosti programovacích jazykov, ako sú Python, R, Java, JavaScript atď.
• Stredne pokročilé znalosti štatistiky a pravdepodobnosti.
• Základné znalosti lineárnej algebry. V lineárnom regresnom modeli sa cez všetky dátové body vedie priamka, ktorá sa používa na výpočet nových hodnôt.
• Pochopenie kalkulu.
• Znalosť toho, ako čistiť a štruktúrovať nespracované údaje do požadovaného formátu, aby sa skrátil čas potrebný na rozhodovanie.

Tieto predpoklady zvýšia vaše šance na úspešnú kariéru v oblasti strojového učenia.