Основы машинного обучения: что вам нужно знать

Возможно, вы этого не осознаете, но машинное обучение присутствует в нашей повседневной жизни, от возможностей распознавания голоса виртуальных помощников на наших телефонах и других устройствах до сериалов, которые мы смотрим на Netflix, или видео, которые нам рекомендуют на YouTube.

Маркетинг также широко использует это, поскольку большие данные растут, и все больше и больше специалистов по данным работают над этими алгоритмами. Кое-что из этого может показаться вам греческим, но не волнуйтесь — мы познакомим вас с основами машинного обучения.

Определение машинного обучения

Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, которая позволяет машинам «учиться» на данных. Обучение в этом контексте означает выявление сложных закономерностей в миллионах точек данных, их сравнение и попытку воспроизвести то, как люди приобретают знания и решают проблемы. Этот процесс осуществляется алгоритмами, которые анализируют данные и способны предсказывать будущее поведение. Со временем эти алгоритмы и системы будут учиться и совершенствоваться автономно.

Алгоритм машинного обучения работает следующим образом: после ввода исходных данных алгоритм классифицирует информацию и производит оценку возможных закономерностей в данных. Эти прогнозы будут оцениваться алгоритмом с помощью функции ошибок, которая проверяет точность модели. Для этого алгоритм будет сравнивать разные образцы, а затем работать над оценкой и оптимизацией процессов для повышения точности прогнозов.

Машинное обучение против ИИ

Машинное обучение и ИИ очень тесно связаны, но у них разные обязанности. ИИ направлен на создание интеллектуальной компьютерной системы для имитации человеческого поведения и решения сложных проблем, тогда как машинное обучение на самом деле является ветвью ИИ, которая позволяет машинам учиться на основе обработки данных, чтобы они могли выдавать точные результаты. ИИ работает над созданием интеллектуальной системы, способной выполнять различные сложные задачи. Машинное обучение, с другой стороны, направлено на создание машин, которые могут выполнять только те конкретные задачи, для которых они обучены.

Здесь также важно учитывать глубокое обучение и нейронные сети, поскольку они являются двумя ключевыми аспектами машинного обучения. По сути, глубокое обучение — это подкатегория нейронных сетей, которые являются подкатегорией машинного обучения. Глубокое обучение автоматизирует большую часть извлечения данных из процесса, тогда как нейронные сети представляют собой серию алгоритмов, смоделированных по образцу человеческого мозга, которые стремятся имитировать человеческое мышление. Короче говоря, нейронные сети помогают компьютерам создавать ИИ посредством глубокого обучения.

Возможности искусственного интеллекта и машинного обучения многочисленны, но давайте сосредоточимся на тех, которые связаны с нашей повседневной жизнью.

• Прогнозирование тенденций и закономерностей , рекомендации продуктов или показ рекламы в соответствии с поисковыми запросами, лайками и взаимодействиями человека.
• Распознавание речи и понимание языка , например, когда мы просим устройство включить музыку или сделать телефонный звонок.
• Обработка видео и изображений. Например, когда Facebook автоматически идентифицирует лица на изображении и предлагает людям отмечать их.
• Анализ настроений , который относится к анализу мнений людей о продуктах и ​​предоставлению информации поставщику.

3 типа машинного обучения

Мы можем разделить машинное обучение на три категории: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

Контролируемое обучение

Это наиболее распространенное приложение для машинного обучения. Алгоритмы контролируемого обучения основывают свое обучение на ранее помеченных обучающих наборах данных. Разметка здесь означает, что для каждой точки обучающего набора данных мы знаем значение ее целевого атрибута. Это позволяет алгоритму «выучить» функцию, способную предсказывать целевой атрибут для нового набора данных.

Помеченные примеры представляются алгоритму по одному, после чего алгоритм должен сделать прогноз. Затем человек-наблюдатель проверяет каждое предсказание, сделанное алгоритмом, и определяет, было ли оно правильным или нет. Этот процесс повторяется множество раз, пока алгоритм не сможет самостоятельно предсказать взаимосвязь между примерами и их метками. Как только это будет сделано, алгоритм сможет работать с новыми примерами и предсказывать для них метки.

Простейшим примером этого является классификация спама/не спама в электронных письмах. Во-первых, машине предоставляется набор примеров того, что является нежелательной почтой, а что нет, и как различать их для удобства пользователя. В конце концов, он сможет сортировать электронные письма в двух папках автономно.

Неконтролируемое обучение

Неконтролируемое обучение противоположно обучению с учителем. Здесь алгоритмы основывают свой процесс обучения на наборе данных без ранее определенных меток. Неконтролируемое обучение основано на задачах группировки, также называемых кластеризацией, где цель состоит в том, чтобы найти похожие группы в наборе данных. Другими словами, алгоритму предоставляется набор данных и инструментов, чтобы он самостоятельно определял свойства информации и сортировал их так, чтобы люди или другие машины могли их понять.

Примером могут служить рекомендуемые списки на таких платформах, как HBO, Amazon или Netflix. Когда вы смотрите шоу или фильм, платформа собирает эти данные и характеристики, чтобы найти другие похожие шоу и фильмы, которые могут вас заинтересовать.

Обучение с подкреплением

Этот метод очень отличается. Он вообще не использует метки — вместо этого алгоритм учится методом проб и ошибок по мере своего развития. Программное обеспечение учится на своих ошибках с каждым выполняемым действием, тем самым повышая качество метода. Обучение с подкреплением имеет четыре основных элемента: агент (обучаемая программа), среда (экосистема), действие (набор действий агента) и вознаграждение (оценка действия, положительная или отрицательная). Видеоигры часто используют эту систему проб и ошибок и являются отличным примером обучения с подкреплением.

Мы надеемся, что это краткое введение в машинное обучение было полезным для объяснения основ и дало вам более четкое представление об этой теме. Хотя это может быть сложно, в наши дни это также важно, поскольку играет большую роль в мире маркетинга. Если вы нам не верите, просто спросите Alexa!