Podstawy uczenia maszynowego: co musisz wiedzieć

Być może nie zdajesz sobie z tego sprawy, ale uczenie maszynowe jest obecne w naszym codziennym życiu, od możliwości rozpoznawania głosu wirtualnych asystentów na naszych telefonach i innych urządzeniach po programy, które oglądamy na Netflix czy filmy, które są nam polecane na YouTube.

Marketing również szeroko to wykorzystuje, ponieważ duże zbiory danych rosną i coraz więcej naukowców zajmujących się danymi pracuje nad tymi algorytmami. Niektóre z tych słów mogą brzmieć dla Ciebie jak po grecku, ale nie martw się — poprowadzimy Cię przez podstawy uczenia maszynowego.

Definicja uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji (AI) i informatyki, która umożliwia maszynom „uczenie się” na podstawie danych. Uczenie się w tym kontekście oznacza identyfikowanie złożonych wzorców w milionach punktów danych, porównywanie ich i próby odtworzenia sposobu, w jaki ludzie zdobywają wiedzę i rozwiązują problemy. Proces ten jest realizowany przez algorytmy, które przeglądają dane i są w stanie przewidzieć przyszłe zachowania. Z biegiem czasu te algorytmy i systemy będą się uczyć i ulepszać autonomicznie.

Sposób działania algorytmu uczenia maszynowego jest następujący: po wstępnym wprowadzeniu danych algorytm klasyfikuje informacje i tworzy oszacowanie możliwych wzorców w danych. Te przewidywania zostaną ocenione przez algorytm za pomocą funkcji błędu, która sprawdza dokładność modelu. W tym celu algorytm porównuje różne próbki, a następnie pracuje nad oceną i optymalizacją procesów w celu poprawy dokładności prognoz.

Uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mają bardzo silny związek, ale mają też różne obowiązki. Sztuczna inteligencja ma na celu stworzenie inteligentnego systemu komputerowego do symulacji ludzkich zachowań i rozwiązywania złożonych problemów, podczas gdy uczenie maszynowe jest tak naprawdę gałęzią sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom uczenie się na podstawie przetwarzania danych, dzięki czemu mogą dostarczać dokładne wyniki. AI pracuje nad stworzeniem inteligentnego systemu, który może wykonywać różne złożone zadania. Z drugiej strony uczenie maszynowe ma na celu tworzenie maszyn, które mogą wykonywać tylko te konkretne zadania, do których zostały przeszkolone.

Ważne jest również, aby wziąć pod uwagę głębokie uczenie i sieci neuronowe, ponieważ są to dwa kluczowe aspekty uczenia maszynowego. Zasadniczo głębokie uczenie to podkategoria sieci neuronowych, które są podkategorią uczenia maszynowego. Głębokie uczenie automatyzuje większość ekstrakcji danych z procesu, podczas gdy sieci neuronowe to seria algorytmów wzorowanych na ludzkim mózgu, które mają na celu naśladowanie ludzkiego rozumowania. Krótko mówiąc, sieci neuronowe pomagają komputerom tworzyć sztuczną inteligencję poprzez głębokie uczenie.

Możliwości sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego są liczne, ale skupmy się na tych, które są związane z naszym codziennym życiem.

• Przewidywanie trendów i wzorców , polecanie produktów lub wyświetlanie reklam na podstawie wyszukiwań, upodobań i interakcji danej osoby.
• Rozpoznawanie mowy i rozumienie języka , na przykład gdy prosimy urządzenie o odtworzenie muzyki lub wykonanie połączenia telefonicznego.
• Przetwarzanie wideo i obrazu. Na przykład, gdy Facebook automatycznie identyfikuje twarze na zdjęciu i sugeruje ludziom tagowanie.
• Analiza nastrojów , która odnosi się do analizowania opinii ludzi na temat produktów i udzielania wglądu dostawcy.

3 rodzaje uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe możemy podzielić na trzy kategorie: uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie ze wzmocnieniem.

Nadzorowana nauka

Jest to najpopularniejsza aplikacja do uczenia maszynowego. Nadzorowane algorytmy uczenia opierają swoją naukę na wcześniej oznaczonych zestawach danych szkoleniowych. Oznaczanie tutaj oznacza, że ​​dla każdego punktu w uczącym zbiorze danych znamy wartość jego atrybutu docelowego. Pozwala to algorytmowi „nauczyć się” funkcji zdolnej do przewidywania atrybutu docelowego dla nowego zbioru danych.

Oznaczone przykłady są przedstawiane algorytmowi pojedynczo, a algorytm musi następnie dokonać prognozy. Ludzki przełożony sprawdza następnie każdą prognozę stworzoną przez algorytm i określa, czy była ona poprawna, czy nie. Proces ten jest powtarzany wielokrotnie, aż algorytm sam będzie w stanie przewidzieć związek między przykładami a ich etykietami. Gdy to zrobisz, algorytm będzie mógł pracować z nowymi przykładami i przewidywać dla nich etykiety.

Najprostszym tego przykładem jest klasyfikacja spamu/nie spamu w wiadomościach e-mail. Najpierw maszyna otrzymuje zestaw przykładów tego, czym jest poczta niechciana, a czym nie, oraz jak je odróżnić dla dobra użytkownika. Ostatecznie będzie w stanie autonomicznie sortować wiadomości e-mail w dwóch folderach.

Nauka nienadzorowana

Uczenie się nienadzorowane jest przeciwieństwem uczenia się nadzorowanego. Tutaj algorytmy opierają swój proces uczenia na zbiorze danych bez wcześniej zdefiniowanych etykiet. Uczenie nienadzorowane opiera się na grupowaniu zadań, zwanym również grupowaniem, gdzie celem jest znalezienie podobnych grup w zbiorze danych. Innymi słowy, algorytm otrzymuje zestaw danych i narzędzi, aby sam identyfikował właściwości informacji i sortował je w sposób zrozumiały dla ludzi lub innych maszyn.

Przykładem są rekomendowane listy na platformach takich jak HBO, Amazon czy Netflix. Kiedy oglądasz program lub film, platforma gromadzi te dane i cechy, aby znaleźć inne podobne programy i filmy, które mogą Cię zainteresować.

Nauka wzmacniania

Ta metoda jest zupełnie inna. W ogóle nie używa etykiet — zamiast tego algorytm uczy się metodą prób i błędów w miarę rozwoju. Oprogramowanie uczy się na błędach przy każdym wykonywanym działaniu, poprawiając w ten sposób jakość metody. Uczenie się przez wzmacnianie składa się z czterech zasadniczych elementów: agenta (szkolony program), otoczenia (ekosystem), działania (zestaw działań agenta) i nagrody (ocena działania, pozytywna lub negatywna). Gry wideo często korzystają z tego systemu prób i błędów i są doskonałym przykładem uczenia się przez wzmacnianie.

Mamy nadzieję, że to krótkie wprowadzenie do uczenia maszynowego było przydatne w wyjaśnianiu podstaw i dawaniu jaśniejszego obrazu tego tematu. Choć może to być skomplikowane, jest również niezbędne w dzisiejszych czasach, ponieważ odgrywa dużą rolę w świecie marketingu. Jeśli nam nie wierzysz, po prostu zapytaj Alexę!