Co to jest uczenie maszynowe? – Ostateczny przewodnik

Opublikowany: 2020-12-31

Czy wiesz, że 82% ekspertów ds. marketingu wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do ulepszania wszystkich aspektów swoich technik dostosowywania? W tym artykule wyjaśnimy wszystko, co musisz wiedzieć o ML. Cieszyć się!

W tym artykule
  • Definicja uczenia maszynowego
  • Jak działa uczenie maszynowe
  • Znaczenie ML
  • Dlaczego warto korzystać z uczenia maszynowego
  • Zastosowania uczenia maszynowego
  • Typy uczenia maszynowego
  • Techniki ML
  • Przykłady uczenia maszynowego
  • Plusy i minusy uczenia maszynowego
  • Przyszłość uczenia maszynowego
  • Trendy w uczeniu maszynowym

Co to jest uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to dyscyplina sztucznej inteligencji, która koncentruje się na tworzeniu aplikacji, które zwiększają ich dokładność i uczą się na podstawie doświadczenia, bez nakazu programowania przez człowieka. Aplikacje do uczenia maszynowego uczą się na podstawie danych, aby z czasem zwiększyć ich dokładność predykcyjną lub podejmowanie decyzji.

W ML algorytmy są „uczone”, jak identyfikować cechy i wzorce w ogromnych ilościach danych, aby uzyskać przewidywania i decyzje na podstawie nowych danych. Jakość algorytmu określi, o ile dokładniejsze staną się przewidywania i decyzje, gdy analizuje on dodatkowe dane.

Jak działa uczenie maszynowe?

Istnieją zasadniczo 4 kroki w tworzeniu modelu lub aplikacji ML. Oni są:

Krok 1: Wybierz i uporządkuj swój zestaw danych treningowych

Dane do nauki to zbiór danych reprezentujący informacje, które mają zostać przetworzone przez aplikację uczenia maszynowego w celu rozwiązania problemu, który jest zbudowany na stałe. W pewnych sytuacjach dane nauczania są oznaczone jako dane – zaprojektowane w celu wybrania klasyfikacji i cech, które model będzie musiał rozpoznać. Inne zestawy danych są nieoznaczone; w ten sposób model będzie musiał usunąć te cechy i samodzielnie przydzielić kategoryzację.

Niemniej jednak dane szkoleniowe muszą być odpowiednio przygotowane i przeskanowane pod kątem anomalii lub fałszów, które mogłyby wpłynąć na szkolenie. Należy go podzielić na 2 podzbiory: podzbiór uczący, który zostanie wykorzystany do uczenia modelu, oraz podzbiór analityczny, służący do jego oceny i ulepszenia.

Krok 2: Wybierz algorytm do operowania na zbiorze danych nauczania

Typ algorytmu jest określony przez typ (oznaczony lub nieoznaczony), ilość danych w danych nauczania oraz rodzaj problemu, który ma zostać rozwiązany. Poniżej znajdują się typowe typy algorytmów ML, które mają być używane w przypadku danych oznaczonych etykietami:

  • Algorytmy recesji (takie jak regresja liniowa i logistyczna, a także maszyna wektorów nośnych).
  • Drzewa decyzyjne
  • Algorytmy oparte na instancjach
  • Dane nieoznaczone wykorzystują następujące algorytmy:
  • Algorytmy klastrowania
  • Algorytmy asocjacyjne
  • Sieci neuronowe

Krok 3: Nauczenie algorytmu budowania aplikacji

Nauczanie algorytmu jest kluczowym procesem, obejmującym działanie zmiennych za pośrednictwem algorytmu, porównywanie wyników z wynikami, które powinien był wytworzyć, dostosowywanie błędów systematycznych i wag w ramach algorytmu, które mogą generować dokładniejszy wynik, oraz ponowne testowanie zmiennych do momentu Algorytm przez większość czasu zapewnia pożądany rezultat. Ostatecznym wyszkolonym, precyzyjnym algorytmem jest aplikacja do uczenia maszynowego.

Krok 4: Wykorzystanie i udoskonalenie aplikacji

Ostatnim krokiem jest korzystanie z aplikacji ze świeżymi danymi, aby z czasem mogła zwiększać skuteczność i dokładność. Źródło nowych danych będzie określone przez rozwiązywany problem. Na przykład aplikacje uczenia maszynowego stworzone do wykrywania spamu będą pobierać wiadomości e-mail, ale aplikacja ML, która obsługuje odkurzacz robota, będzie wykorzystywać dane generowane w wyniku interakcji w świecie rzeczywistym z nowymi obiektami lub przeniesionymi meblami w pokoju

Dlaczego uczenie maszynowe jest ważne

Ze względu na takie czynniki, jak rosnąca różnorodność i objętości dostępnych danych, niedrogie przechowywanie danych oraz przetwarzanie obliczeniowe, które jest wydajniejsze i tańsze – odradza się zainteresowanie uczeniem maszynowym.

Wszystkie te czynniki umożliwiają automatyczne i szybkie tworzenie aplikacji, które mogą przetwarzać większe, bardziej złożone dane i uzyskiwać szybsze, dokładniejsze wyniki – nawet na znacznie większą skalę. A dzięki opracowaniu dokładnych aplikacji firma jest lepiej przygotowana do identyfikowania lukratywnych okazji i/lub unikania ukrytego ryzyka.

Zastosowania uczenia maszynowego

Jak wcześniej wspomniano, uczenie maszynowe jest wszechobecne. Poniżej przedstawiamy kilka przypadków użycia, których możesz doświadczyć codziennie:

  • Usługi finansowe
    Wiele firm z branży finansowej i bankowej wykorzystuje ML do dwóch głównych celów: do identyfikowania kluczowych spostrzeżeń w danych i zapobiegania nieuczciwym działaniom. Te ważne spostrzeżenia pomagają rozpoznać lukratywne możliwości inwestycyjne lub pomagają inwestorom określić najlepszy czas na handel. Eksploracja danych pomaga również w wykorzystaniu cybernadzoru do wskazywania sygnałów ostrzegawczych o cyberoszustwach lub identyfikowania klientów o profilu wysokiego ryzyka.
  • Rząd
    Instytucje rządowe, takie jak przedsiębiorstwa użyteczności publicznej i bezpieczeństwo publiczne, mają szczególne zapotrzebowanie na ML, ponieważ mają wiele źródeł danych, które można przeszukiwać w celu uzyskania wglądu. Na przykład analiza danych z czujników przedstawia metody zwiększania wydajności i oszczędzania pieniędzy. Rząd może również wykorzystać ML do wykrywania oszustw i ograniczania kradzieży tożsamości.
  • Opieka zdrowotna
    Sektor opieki zdrowotnej nie jest pominięty w szybko rosnącym trendzie ML. Przemysł wykorzystuje teraz czujniki i urządzenia do noszenia, które mogą wykorzystywać dane do badania stanu zdrowia pacjenta w czasie rzeczywistym. Uczenie maszynowe może również prowadzić do pojawienia się technologii, która pomoże specjalistom medycznym oceniać dane w celu wykrycia sygnałów ostrzegawczych lub wzorców, które mogą prowadzić do lepszego leczenia lub diagnozowania.
  • Olej i gaz
    Liczba przypadków użycia ML w tym sektorze jest ogromna. Od odkrywania nowych źródeł energii, badania minerałów pod ziemią, prognozowania awarii czujników rafineryjnych, po usprawnienie dystrybucji ropy naftowej tak, aby była opłacalna i wydajniejsza – przypadków użycia jest wiele i wciąż się powiększa.

Aplikacje do uczenia maszynowego

Algorytmy uczenia maszynowego są stosowane w przypadkach, gdy rozwiązanie jest potrzebne do promowania doskonalenia po wdrożeniu. Zastosowanie algorytmów i modeli uczenia maszynowego jest wszechstronne i może być wykorzystywane jako alternatywa dla wysiłku człowieka o średnich kwalifikacjach w odpowiednich warunkach. Na przykład język maszynowy przetwarzający język naturalny zwany chatbotami już zastąpił administratorów obsługi klienta w dużych firmach B2C. Te chatboty mają możliwość oceny zapytań klientów i oferowania wsparcia dla administratorów pomocy technicznej dla klientów lub kontaktują się bezpośrednio z klientami.

Ponadto algorytmy ML są stosowane w celu poprawy dostosowania i doświadczenia użytkownika na platformach internetowych. Amazon, Google, Netflix i Facebook wykorzystują systemy rekomendacji, aby wyeliminować nadmiar treści i dostarczać spersonalizowane treści każdemu użytkownikowi na podstawie jego rzeczy, które lubią i nie lubią.

Rodzaje uczenia maszynowego

  1. Nadzorowane algorytmy uczenia

    Te typy są nauczane za pomocą oznaczonych przykładów. Uczenie nadzorowane wykorzystuje techniki uczenia maszynowego, takie jak przewidywanie, regresja i klasyfikacja, do identyfikowania wzorców, które przewidują wartości etykiety na dodatkowych danych nieoznaczonych. Uczenie nadzorowane jest zwykle stosowane w systemach, w których dane z przeszłości prognozują możliwe przyszłe zdarzenia losowe.

  1. Nienadzorowane algorytmy uczenia

    Te typy są używane w odniesieniu do danych bez wcześniejszych etykiet. Aplikacja nie otrzymuje „właściwej odpowiedzi”. Musi sam określić, co jest wyświetlane. Celem jest zbadanie danych i zidentyfikowanie jakiegoś wzorca. Ten typ doskonale sprawdza się na danych transakcyjnych.

  1. Wzmacnianie algorytmów uczenia się

    Ten typ jest zwykle używany do nawigacji, gier i robotyki. Metoda prób i błędów pozwala algorytmowi odkryć, które działania przynoszą najwyższe nagrody. Uczenie się przez wzmacnianie składa się z 3 głównych elementów: agenta (decyzja malajska lub uczeń), środowisko (wszystko, z czym komunikuje się agent) i działania (zdolność agenta – co może zrobić).

Techniki uczenia maszynowego

Istnieje około 10 technik uczenia maszynowego, które zapewniają przegląd – oraz element konstrukcyjny, na którym możesz kontynuować budowanie, zdobywając swoje umiejętności i wiedzę w zakresie uczenia maszynowego. Oni są:

  1. Regresja
  2. Klasyfikacja
  3. Grupowanie
  4. Redukcja wymiarowości
  5. Metody zespołowe
  6. Sieci neuronowe i głębokie uczenie
  7. Transfer nauki
  8. Nauka wzmacniania
  9. Przetwarzanie języka naturalnego
  10. Osadzanie słów

(Przeczytaj również: Lista algorytmów uczenia maszynowego, które eksperci powinni znać )

Przykłady uczenia maszynowego

W tym wysoce zmodernizowanym świecie istnieje kilka przykładów ML wokół nas. Oto niektóre z najczęstszych przykładów:

  • Wykrywacze spamu blokujące niechciane wiadomości e-mail przed wejściem do naszych skrzynek odbiorczych
  • Roboty odkurzają podłogę, a my spędzamy czas na czymś lepszym
  • Witryny internetowe sugerują piosenki, filmy i produkty na podstawie tego, czego wcześniej słuchaliśmy, oglądaliśmy lub kupowaliśmy.
  • Cyfrowi asystenci przeszukują internet w odpowiedzi na nasze polecenia i odtwarzają piosenki.
  • Systemy oceny obrazu medycznego pomagają lekarzom wykryć guzy, których nie zauważyli.
  • Na drogę ruszają pierwsze pojazdy autonomiczne.

Zalety uczenia maszynowego

  1. Asystenci cyfrowi: Asystent Google, Amazon Alexa, Apple Siri i inni asystenci cyfrowi NLP pomagają w obsłudze oprogramowania do rozpoznawania mowy i zamiany mowy na tekst.
  2. Rekomendacje: ML zapewnia spersonalizowane rekomendacje oferowane przez Spotify, Netflix, Amazon i inne usługi wyszukiwania pracy, rozrywki, podróży, wiadomości i handlu detalicznego.

Inne korzyści to:

  1. Wykrywanie oszustw
  2. Chatboty
  3. Bezpieczeństwo cybernetyczne
  4. Analiza obrazu medycznego
  5. Samochody autonomiczne
  6. Kontekstowa reklama online

(Przeczytaj również: Korzyści z uczenia maszynowego w biznesowych CMO, które powinni znać )

Wyzwania związane z uczeniem maszynowym

Poniżej przedstawiamy kilka wyzwań, przed którymi stoją dziś eksperci:

  1. Zbieranie danych
  2. Za mało danych treningowych
  3. Niereprezentatywne dane treningowe
  4. Słaba jakość danych
  5. Niepotrzebne funkcje w modelu ML
  6. Trening offline i wdrożenie modelu
  7. Przystępność
  8. Czasochłonne wdrożenie
  9. Bezpieczeństwo danych i niedostępne dane
  10. Potrzeby infrastrukturalne w zakresie testowania i eksperymentowania

Przyszłość uczenia maszynowego

Przyszłość uczenia maszynowego jest bez wątpienia bardzo świetlana. Przewiduje się, że kilka biometrii zostanie zintegrowanych z ML w celu uzyskania kompleksowego rozwiązania bezpieczeństwa. Dzięki postępom w technologii Sztucznej Inteligencji w najbliższej przyszłości zostanie osiągnięte multimodalne rozpoznawanie biometryczne.

Trendy uczenia maszynowego

  1. Biometryczne rozwiązania bezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji

    Weryfikacja biometryczna była świadkiem znacznych postępów. Jest to nowy trend w uczeniu maszynowym, na który należy uważać. Przykładem biometrycznych aplikacji uczenia maszynowego jest Alexa firmy Amazon. Oprogramowanie może teraz rozróżniać głosy różnych mówców, porównując, kto mówi, z określonym profilem głosu.

  1. Konwersacyjna sztuczna inteligencja

    Przez cały rok 2019 i 2020 sztuczna inteligencja osiągnęła poziom, na którym jest teraz w stanie konkurować z ludzkim poznaniem w zakresie codziennych czynności, takich jak pisanie. Na przykład badacze z OpenAI informują, że ich twórca tekstu oparty na sztucznej inteligencji może tworzyć realistyczne artykuły, wiersze i opowiadania.

Inne trendy w uczeniu maszynowym to:

  1. Wytłumaczalna sztuczna inteligencja
  2. AI w walce z COVID-19
  3. Analiza AI w prognozach biznesowych
  4. Zautomatyzowane uczenie maszynowe

Końcowe przemyślenia

Podsumowując, konieczne jest zrozumienie, jak połączyć najlepsze algorytmy z odpowiednimi procesami i narzędziami, aby uzyskać maksymalną wartość. Firmy z różnych branż mogą wiele zyskać, wdrażając ML w swoich procesach biznesowych.

Inne przydatne zasoby:

Głębokie uczenie a uczenie maszynowe: różnica

Nauka o danych a uczenie maszynowe: jaka jest różnica?

Różnica między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym

Jak uczenie maszynowe usprawnia procesy biznesowe