Uczenie maszynowe – czym jest i jak działa

Ekscytująca gałąź sztucznej inteligencji – uczenie maszynowe otacza nas obecnie z każdej strony. Nawet jeśli nie jesteśmy tego świadomi. Podobnie jak Facebook sugerujący reklamy i posty na Twoim profilu, Machine Learning uwypukla moc danych w zupełnie nowy sposób. Wraz z rozwojem technologii, rośnie też znaczenie automatyzacji. Oprogramowanie coraz częściej wykonuje zadania automatycznie, poprzez przewidywanie i wykrywanie błędów. Machine Learning umożliwia systemom komputerowym ciągłe uczenie się i ulepszanie na podstawie (jakby to dla Was dziwnie nie zabrzmiało) doświadczeń. Jak to działa? Jakie są rodzaje uczenia maszynowego i jakie odnajdują zastosowanie? O tym przeczytacie w dzisiejszym artykule.

Jak działa uczenie maszynowe?

 

Uczenie maszynowe jest niewątpliwie jednym z najbardziej ekscytujących dziedzin sztucznej inteligencji. Odpowiednio przygotowany program potrafi zbierać i wykorzystywać dane z wielką dokładnością. Ważne jest, aby zrozumieć jak działa​​uczenie maszynowe, a tym samym, w jaki sposób można z niego korzystać w przyszłości.

Proces uczenia maszynowego rozpoczyna się od wprowadzenia danych szkoleniowych do wybranego algorytmu. Dane szkoleniowe są znane lub nieznane, aby opracować ostateczny algorytm uczenia maszynowego. Rodzaj wprowadzanych danych treningowych ma wpływ na algorytm, a koncepcja ta zostanie omówiona w dalszej części.

 

Aby sprawdzić, czy ten algorytm działa poprawnie, nowe dane wejściowe są wprowadzane do algorytmu uczenia maszynowego. Prognozy i wyniki są następnie analizowane i sprawdzane. Jeśli przewidywanie nie jest zgodne z oczekiwaniami, algorytm jest ponownie trenowany wiele razy, aż do znalezienia pożądanego wyniku. Umożliwia to algorytmowi uczenia maszynowego ciągłe samodzielne uczenie się i uzyskanie najbardziej optymalnej odpowiedzi, która z czasem będzie stopniowo zwiększać dokładność. Sam proces nauki może być kwestią kilkuset powtórzeń jednej czynności do momentu uzyskania prawidłowych rezultatów.

 

Rodzaje uczenia maszynowego

 

 

Uczenie maszynowe samo w sobie jest złożone, dlatego zostało podzielone na dwa główne obszary: uczenie nadzorowane i uczenie się bez nadzoru. Każdy z nich ma określony cel i działanie w ramach uczenia maszynowego, przynosząc określone wyniki i wykorzystując różne formy danych. Około 70 procent uczenia maszynowego to uczenie nadzorowane, podczas gdy uczenie się bez nadzoru wynosi od 10 do 20 procent. Inną metodą, która jest stosowana rzadziej, jest uczenie się przez wzmacnianie.

 

Nadzorowana nauka

 

W uczeniu nadzorowanym wykorzystujemy znane lub oznaczone dane do danych szkoleniowych. Ponieważ dane są znane, uczenie jest zatem nadzorowane, tj. ukierunkowane na pomyślne wykonanie. Dane wejściowe przechodzą przez algorytm uczenia maszynowego i są wykorzystywane do szkolenia modelu. Po szkoleniu modelu na podstawie znanych danych można użyć nieznanych danych w modelu i uzyskać nową odpowiedź.

W takim przypadku model próbuje ustalić, czy dane to jabłko, czy inny owoc. Gdy model zostanie dobrze przeszkolony, rozpozna, że dane są jabłkiem i da pożądaną odpowiedź.

 

Najważniejsze algorytmy obecnie stosowane do nadzorowanego uczenia się to:

• Regresja wielomianowa
• Losowy las
• Regresja liniowa
• Regresja logistyczna
• Drzewa decyzyjne
• Najbliżsi sąsiedzi K.
• Naiwny Bayes

 

 

Uczenie się bez nadzoru

 

W uczeniu bez nadzoru dane szkoleniowe są nieznane i nieznakowane – co oznacza, że nikt wcześniej ich nie przeglądał. Te dane są przekazywane do algorytmu uczenia maszynowego i służą do trenowania modelu. Wyszkolony model próbuje wyszukać wzór i dać pożądaną odpowiedź. W tym przypadku często jest tak, jakby algorytm próbował złamać kod jak maszyna Enigmy, ale bez bezpośredniego udziału ludzkiego umysłu, a raczej maszyny.

W tym przypadku, nieznane dane obejmują jabłka i gruszki, które wyglądają podobnie do siebie. Wyszkolony model próbuje zebrać je wszystkie razem, aby uzyskać te same rzeczy w podobnych grupach.

 

Najważniejsze algorytmy obecnie używane do uczenia się bez nadzoru to:

• Częściowe najmniejsze kwadraty
• Rozmyte oznaczenia
• Rozkład według wartości osobliwych
• K-oznacza grupowanie
• Apriori
• Hierarchiczne grupowanie
• Analiza głównych składowych

 

Nauka wzmocnienia

 

Podobnie jak tradycyjne typy analizy danych, tutaj algorytm odkrywa dane w procesie prób i błędów, a następnie decyduje, które działanie skutkuje wyższymi korzyściami. Trzy główne elementy składają się na naukę wzmocnienia: agent, środowisko i działania. Agent jest uczniem lub decydentem, środowisko obejmuje wszystko, z czym agent wchodzi w interakcje, a działania są tym, co robi agent.

Uczenie się przez wzmocnienie ma miejsce, gdy agent wybiera działania, które maksymalizują oczekiwaną nagrodę w danym czasie. Najłatwiej to osiągnąć, gdy agent pracuje w rzetelnie określonych ramach działania.

 

Zastosowania uczenia maszynowego

 

Szybka ewolucja w uczeniu maszynowym spowodowała późniejszy wzrost liczby przypadków użycia, wymagań i ogromnego znaczenia ML we współczesnym życiu. Big Data stało się również popularnym modnym hasłem w ciągu ostatnich kilku lat. Wynika to częściowo ze względu na zwiększone wyrafinowanie uczenia maszynowego, które umożliwia analizę dużych fragmentów Big Data. Uczenie maszynowe zmieniło również sposób ekstrakcji i interpretacji danych poprzez automatyzację ogólnych metod / algorytmów, zastępując w ten sposób tradycyjne techniki statystyczne.

 

Typowe wyniki z aplikacji Machine Learning, (które albo widzimy, albo nie), obejmują regulowanie wyników wyszukiwania w internecie, reklam w czasie rzeczywistym na stronach internetowych i urządzeniach mobilnych, filtrowania spamu w wiadomościach e-mail, wykrywania włamań do sieci oraz rozpoznawania wzorców i obrazów. Wszystko to są produkty uboczne korzystania z uczenia maszynowego do analizy ogromnych ilości danych.

Tradycyjnie analiza danych opierała się na próbach i błędach, co jest niemożliwe, gdy zbiory danych są duże i niejednorodne. Uczenie maszynowe stanowi inteligentną alternatywę dla analizy ogromnych ilości danych. Opracowując szybkie i wydajne algorytmy i modele oparte na danych do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, uczenie maszynowe może zapewnić dokładne wyniki i analizy.

 

Według powiązanego raportu McKinsey: „Ponieważ coraz więcej świata analogowego ulega cyfryzacji, nasza zdolność uczenia się na podstawie danych poprzez opracowywanie i testowanie algorytmów stanie się ważniejsza w przypadku tego, co jest obecnie postrzegane jako tradycyjne firmy”. Ten sam raport również cytuje Główny ekonomista Google, Hal Varian, który nazywa to „komputerowym kaizen” i dodaje: „tak jak masowa produkcja zmieniła sposób montażu produktów, a ciągłe doskonalenie zmieniło sposób produkcji… tak ciągłe (i często automatyczne) eksperymenty poprawią sposób, w jaki optymalizujemy procesy biznesowe w naszych organizacjach. ”

Niektóre algorytmy uczenia maszynowego i procesy

 

Jeśli temat uczenia maszynowego Cię zainteresował, powinieneś zapoznać się ze standardowymi algorytmami i procesami machine learning. Należą do nich sieci neuronowe, drzewa decyzyjne, losowe lasy, skojarzenia i odkrywanie sekwencji, zwiększanie gradientu i tworzenie worków, maszyny wektorów wsparcia, samoorganizujące się mapy, grupowanie k-średnich, sieci bayesowskie, modele mieszanki Gaussa i wiele innych.

 

Aby jak najlepiej wykorzystać Big Data, inne narzędzia i procesy uczenia maszynowego wykorzystujące różne algorytmy obejmują:

• Kompleksowa jakość danych i zarządzanie nimi
• GUI do budowania modeli i przepływów procesów
• Interaktywna eksploracja danych i wizualizacja wyników modeli
• Porównania różnych modeli uczenia maszynowego w celu szybkiego znalezienia najlepszego
• Zautomatyzowana ocena modelu zespołu w celu ustalenia najlepszych wyników
• Łatwe wdrożenie modelu, dzięki czemu można szybko uzyskać powtarzalne, niezawodne wyniki
• Zintegrowana kompleksowa platforma do automatyzacji procesu przetwarzania danych na decyzję
• Wymagania wstępne dotyczące uczenia maszynowego

 

Dla tych, którzy chcą dowiedzieć się więcej na temat wkraczania w dziedzinę uczenia maszynowego, należy spełnić kilka wymagań, aby odnieść sukces w tej dziedzinie. Wymagania te obejmują:

1. Podstawowa znajomość języków programowania i skryptów
2. Średnio zaawansowana znajomość statystyki i prawdopodobieństwa
3. Podstawowa znajomość algebry liniowej. W modelu regresji liniowej linia jest rysowana przez wszystkie punkty danych, a linia ta służy do obliczania nowych wartości.
4. Zrozumienie rachunku różniczkowego
5. Wiedza na temat czyszczenia i strukturyzowania nieprzetworzonych danych do pożądanego formatu, aby skrócić czas potrzebny na podjęcie decyzji.

 

Uczenie maszynowe – podsumowanie

 

Uczenie maszynowe daje nieograniczone  możliwości. Jest to jedna z dziedzin, w którą aktualnie inwestuje się największe środki, a to dlatego że maszyny mogą uzyskać przewagę nad człowiekiem na każdym polu. Zaawansowana analityka jaką oferuje ta technologia już dzisiaj jest szeroko wykorzystywana tak samo przez duże jak i małe firmy. Spotykamy się z dobrą oraz złą opinią publiczną na ten temat, ale prawda jest taka, że przyszłość nadciąga ogromnymi krokami. Chociaż wygląda to raczej jakby jechała do nas ekspresem z biletem w jedną stronę.