Bazele învățării automate: Ce trebuie să știți

Poate că nu vă dați seama, dar învățarea automată este prezentă în viața noastră de zi cu zi, de la capacitățile de recunoaștere a vocii ale asistenților virtuali de pe telefoanele noastre și alte dispozitive până la emisiunile pe care le urmărim pe Netflix sau videoclipurile care ne sunt recomandate pe YouTube.

Marketingul folosește, de asemenea, pe scară largă acest lucru, pe măsură ce big data crește și tot mai mulți oameni de știință de date lucrează la acești algoritmi. Unele dintre acestea vă pot părea grecești, dar nu vă faceți griji, vă vom ghida prin elementele de bază ale învățării automate.

Definiția Machine Learning

Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale (AI) și a informaticii care permite mașinilor să „învețe” din date. Învățarea în acest context înseamnă identificarea tiparelor complexe în milioane de puncte de date, compararea acestora și încercarea de a reproduce modul în care oamenii dobândesc cunoștințe și rezolvă probleme. Acest proces este realizat de algoritmi care revizuiesc datele și sunt capabili să prezică comportamentele viitoare. În timp, acești algoritmi și sisteme se vor învăța și se vor îmbunătăți în mod autonom.

Modul în care funcționează un algoritm de învățare automată este următorul: după o introducere inițială a datelor, algoritmul clasifică informațiile și produce o estimare despre posibilele modele din date. Aceste predicții vor fi evaluate de algoritm printr-o funcție de eroare care verifică acuratețea modelului. Pentru a face acest lucru, algoritmul va compara diferite mostre și apoi va lucra la evaluarea și optimizarea proceselor pentru a îmbunătăți acuratețea predicțiilor.

Învățare automată vs. AI

Învățarea automată și AI au o conexiune foarte puternică, dar au și responsabilități diferite. AI își propune să creeze un sistem informatic inteligent pentru a simula comportamentul uman și a rezolva probleme complexe, în timp ce învățarea automată este într-adevăr o ramură a AI care permite mașinilor să învețe din procesarea datelor, astfel încât să poată oferi rezultate precise. AI lucrează pentru a crea un sistem inteligent care poate îndeplini diverse sarcini complexe. Învățarea automată, pe de altă parte, urmărește să creeze mașini care pot îndeplini doar acele sarcini specifice pentru care sunt instruiți.

De asemenea, este important să luăm în considerare învățarea profundă și rețelele neuronale, deoarece acestea sunt două aspecte cheie în învățarea automată. Practic, învățarea profundă este o subcategorie a rețelelor neuronale, care sunt o subcategorie a învățării automate. Învățarea profundă automatizează o mare parte din extragerea datelor din proces, în timp ce rețelele neuronale sunt o serie de algoritmi modelați după creierul uman care urmăresc să imite raționamentul uman. Pe scurt, rețelele neuronale ajută computerele să creeze IA prin învățare profundă.

Capacitățile AI și ale învățării automate sunt numeroase, dar să ne concentrăm asupra unora care sunt legate de viața noastră de zi cu zi.

• Prezicerea tendințelor și tiparelor , recomandarea produselor sau afișarea de anunțuri în funcție de căutările, aprecierile și interacțiunile unei persoane.
• Recunoașterea vorbirii și înțelegerea limbii , cum ar fi atunci când cerem unui dispozitiv să redea muzică sau să efectueze un apel telefonic.
• Procesare video și imagini. De exemplu, atunci când Facebook identifică automat fețele dintr-o imagine și sugerează persoane să eticheteze.
• Analiza sentimentelor , care se referă la analiza opiniilor oamenilor despre produse și oferirea de informații furnizorului.

3 tipuri de învățare automată

Putem împărți învățarea automată în trei categorii: învățare supravegheată, învățare nesupravegheată și învățare prin consolidare.

Învățare supravegheată

Aceasta este cea mai comună aplicație pentru învățarea automată. Algoritmii de învățare supravegheați își bazează învățarea pe seturi de date de antrenament etichetate anterior. Etichetarea aici înseamnă că pentru fiecare punct al unui set de date de antrenament cunoaștem valoarea atributului său țintă. Acest lucru permite algoritmului să „învețe” o funcție capabilă să prezică atributul țintă pentru un nou set de date.

Exemplele etichetate sunt prezentate algoritmului pe rând, iar algoritmul trebuie apoi să facă o predicție. Supraveghetorul uman verifică apoi fiecare predicție făcută de algoritm și determină dacă a fost corectă sau nu. Acest proces se repetă de mai multe ori până când algoritmul poate prezice singur relația dintre exemple și etichetele lor. Odată ce se face acest lucru, algoritmul va putea să lucreze cu exemple noi și să prezică etichete pentru ele.

Cel mai simplu exemplu în acest sens este clasificarea spam/nu spam în e-mailuri. În primul rând, mașinii primește un set de exemple despre ce este mesajul nedorit și ce nu este și cum să le diferențieze de dragul utilizatorului. În cele din urmă, va putea sorta e-mailurile din cele două foldere în mod autonom.

Învățare nesupravegheată

Învățarea nesupravegheată este opusul învățării supravegheate. Aici, algoritmii își bazează procesul de antrenament pe un set de date fără etichete definite anterior. Învățarea nesupravegheată se bazează pe sarcini de grupare, numite și grupare, unde obiectivul este de a găsi grupuri similare în setul de date. Cu alte cuvinte, algoritmului i se oferă un set de date și instrumente, astfel încât acesta să identifice proprietățile informațiilor pe cont propriu și să le sorteze într-un mod pe care oamenii sau alte mașini îl pot înțelege.

Un exemplu sunt listele recomandate pe platforme precum HBO, Amazon sau Netflix. Când vizionați o emisiune sau un film, platforma adună acele date și caracteristici pentru a găsi alte emisiuni și filme similare care v-ar putea interesa.

Consolidarea învățării

Această metodă este foarte diferită. Nu folosește deloc etichete – în schimb, algoritmul învață prin încercare și eroare pe măsură ce se dezvoltă. Software-ul învață din greșelile sale cu fiecare acțiune pe care o efectuează, îmbunătățind astfel calitatea metodei. Învățarea prin întărire are patru elemente esențiale: un agent (programul care se antrenează), un mediu (ecosistemul), o acțiune (un set de acțiuni ale agentului) și o recompensă (evaluarea acțiunii, pozitivă sau negativă). Jocurile video folosesc foarte mult acest sistem de încercare și eroare și sunt un exemplu excelent de învățare prin întărire.

Sperăm că această scurtă introducere în învățarea automată a fost utilă pentru a explica elementele de bază și pentru a vă oferi o imagine mai clară a acestui subiect. Deși poate fi complicat, este, de asemenea, esențial în zilele noastre, deoarece joacă un rol important în lumea marketingului. Dacă nu ne credeți, întrebați-o pe Alexa!