Ce este Machine Learning? – Un ghid suprem

Publicat: 2020-12-31

Știți că 82% dintre experții în marketing folosesc inteligența artificială și învățarea automată pentru a îmbunătăți toate aspectele tehnicilor lor de personalizare? În acest articol, vom expune tot ce trebuie să știți despre ML. Bucurați-vă!

În acest articol
  • Definiția Machine Learning
  • Cum funcționează învățarea automată
  • Importanța ML
  • De ce să folosiți învățarea automată
  • Aplicații ale învățării automate
  • Tipuri de învățare automată
  • Tehnici de ML
  • Exemple de învățare automată
  • Avantaje și dezavantaje ale învățării automate
  • Viitorul Machine Learning
  • Tendințe în învățarea automată

Ce este Machine Learning

Învățarea automată este o disciplină de inteligență artificială care se concentrează pe dezvoltarea de aplicații care le măresc acuratețea și învață din experiență de-a lungul timpului, fără ca vreo programare umană să le instruiască să facă acest lucru. Aplicațiile de învățare automată învață din date pentru a-și îmbunătăți acuratețea predictivă sau luarea deciziilor în timp.

În ML, algoritmii sunt „învățați” cum să identifice caracteristicile și modelele în cantități uriașe de date, astfel încât să ajungă la predicții și decizii bazate pe date noi. Calitatea algoritmului va determina cât de mult mai precise vor deveni predicțiile și deciziile pe măsură ce analizează date suplimentare.

Cum funcționează învățarea automată?

Există practic 4 pași în dezvoltarea unui model sau a unei aplicații ML. Sunt:

Pasul 1: Alegeți și aranjați setul de date de antrenament

Datele de predare sunt un set de date reprezentativ pentru informațiile care urmează să fie ingerate de aplicația de învățare automată pentru a rezolva provocarea este construită pentru a fi fixată. În anumite situații, datele de predare sunt date etichetate – concepute pentru a selecta clasificări și caracteristici pe care modelul va trebui să le recunoască. Alte seturi de date nu sunt etichetate; astfel, modelul va trebui să elimine acele caracteristici și să aloce singur categorisirile.

Cu toate acestea, datele de predare trebuie pregătite adecvat și scanate pentru anomalii sau falsități care ar putea afecta pregătirea. Ar trebui să fie clasificat în 2 subseturi: subsetul de predare, care va fi utilizat pentru a preda modelul, și subsetul de analiză, utilizat pentru evaluarea și îmbunătățirea acestuia.

Pasul 2: Selectați un algoritm pentru a opera pe setul de date de predare

Tipul de algoritm este determinat de tipul (fie etichetat sau neetichetat), cantitatea de date din datele de predare și tipul de problemă care trebuie rezolvată. Mai jos sunt tipurile obișnuite de algoritmi ML care trebuie utilizați atunci când datele sunt etichetate:

  • Algoritmi de recesiune (cum ar fi regresia liniară și logistică, precum și o mașină vectorială suport).
  • Arbori de decizie
  • Algoritmi bazați pe instanțe
  • Datele neetichetate folosesc următorii algoritmi:
  • Algoritmi de grupare
  • Algoritmi de asociere
  • Rețele neuronale

Pasul 3: Predarea algoritmului pentru a construi aplicația

Predarea algoritmului este un proces crucial, care implică variabile de operare prin intermediul algoritmului, făcând comparații între rezultatul și rezultatele pe care ar fi trebuit să le producă, ajustând distorsiunile și ponderile în cadrul algoritmului care ar putea genera un rezultat mai precis și testarea din nou a variabilelor până la algoritmul oferă rezultatul dorit de cele mai multe ori. Eventualul algoritm antrenat și precis este aplicația de învățare automată.

Pasul 4: Utilizarea și rafinarea aplicației

Ultimul pas este utilizarea aplicației cu date noi, astfel încât să poată crește eficacitatea și acuratețea în timp. Sursa noilor date va fi determinată de problema rezolvată. De exemplu, aplicațiile de învățare automată construite pentru a detecta spam-ul vor ingera mesaje de e-mail, dar o aplicație ML care rulează un robot aspirator va folosi date generate din interacțiunea din lumea reală cu obiecte noi sau mobilier mutat din cameră.

De ce este importantă învățarea automată

Datorită unor factori precum varietatea și volumul crescând de date disponibile, stocarea de date la prețuri accesibile și procesarea computațională care este mai puternică și mai ieftină – a existat un interes din nou pentru învățarea automată.

Toți acești factori fac posibilă crearea automată și rapidă a aplicațiilor care pot procesa date mai mari și mai sofisticate și pot produce rezultate mai rapide și mai precise – chiar și la o scară mult mai mare. Și prin dezvoltarea de aplicații precise, o companie este mai bine poziționată pentru a identifica oportunitățile profitabile și/sau pentru a evita riscurile ascunse.

Utilizări ale învățării automate

După cum am menționat mai devreme, învățarea automată este omniprezentă. Mai jos sunt câteva cazuri de utilizare pe care le-ați putea întâlni zilnic:

  • Servicii financiare
    Multe companii din industria financiară și bancară utilizează ML în două scopuri principale: pentru a identifica informații cheie în date și pentru a preveni actele frauduloase. Aceste informații importante ajută la recunoașterea oportunităților de investiții profitabile sau îi ajută pe investitori să cunoască cel mai bun moment pentru tranzacționare. Exploatarea datelor ajută, de asemenea, la utilizarea supravegherii cibernetice pentru a indica semne de avertizare ale fraudei cibernetice sau pentru a identifica clienții cu profil cu risc ridicat.
  • Guvern
    Instituțiile guvernamentale precum utilitățile și siguranța publică au o nevoie specifică de ML, deoarece au numeroase surse de date care pot fi extrase pentru a obține informații. De exemplu, analiza datelor senzorilor prezintă metode de creștere a eficienței și de economisire a banilor. Guvernul poate folosi, de asemenea, ML pentru a detecta frauda și a reduce furtul de identitate.
  • Sănătate
    Sectorul asistenței medicale nu este lăsat în afara tendinței de creștere rapidă a ML. Industria folosește acum senzori și dispozitive portabile care pot utiliza date pentru a examina starea de sănătate a unui pacient în timp real. Învățarea automată poate duce, de asemenea, la apariția tehnologiei care va ajuta specialiștii medicali să evalueze datele pentru a detecta semnale roșii sau modele care ar putea duce la un tratament sau diagnostice mai bune.
  • Ulei si gaz
    Volumul cazurilor de utilizare ML în acest sector este vast. De la descoperirea de noi surse de energie, examinarea mineralelor sub pământ, prognozarea defecțiunilor senzorilor de rafinărie, până la eficientizarea distribuției petrolului, astfel încât să o facă mai rentabilă și mai eficientă – cazurile de utilizare sunt multe și încă în expansiune.

Aplicații de învățare automată

Algoritmii de învățare automată sunt folosiți în cazurile în care soluția este necesară pentru a promova îmbunătățirea post-implementare. Aplicarea algoritmilor și modelelor ML este versatilă și poate fi utilizată ca alternativă la efortul uman de calificare medie în condițiile adecvate. De exemplu, limbajul mașinii de procesare a limbajului natural numit chatbot a înlocuit deja administratorii de servicii pentru clienți din marile companii B2C. Acești roboti de chat au capacitatea de a evalua întrebările clienților și de a oferi suport administratorilor umani de asistență pentru clienți sau de a interacționa direct cu clienții.

În plus, algoritmii ML sunt aplicați pentru a ajuta la îmbunătățirea personalizării și a experienței utilizatorului pentru platformele online. Amazon, Google, Netflix și Facebook folosesc toate sisteme de recomandare pentru a elimina excesul de conținut și pentru a oferi conținut personalizat fiecărui utilizator, în funcție de lucrurile pe care le plac și nu le plac.

Tipuri de învățare automată

  1. Algoritmi de învățare supravegheați

    Aceste tipuri sunt predate cu ajutorul exemplelor etichetate. Învățarea supravegheată utilizează tehnici ML, cum ar fi predicția, regresia și clasificarea, pentru a identifica modele care prezic valorile etichetei pe date suplimentare neetichetate. Învățarea supravegheată este de obicei utilizată în sistemele în care datele din trecut previzionează posibile situații viitoare.

  1. Algoritmi de învățare nesupravegheați

    Aceste tipuri sunt utilizate împotriva datelor fără etichete anterioare. Aplicației nu i se oferă „răspunsul corect”. Trebuie să determine ceea ce este afișat de la sine. Scopul este de a explora datele și de a identifica un model în interior. Acest tip, funcționează excelent pe datele tranzacționale.

  1. Algoritmi de învățare prin întărire

    Acest tip este de obicei folosit pentru navigare, jocuri și robotică. Prin încercare și eroare, permite algoritmului să descopere care acțiuni produc cele mai mari recompense. Învățarea prin întărire are 3 componente majore: agentul (decizia Malay sau cursantul), mediul (orice lucru cu care agentul comunică) și acțiuni (capacitatea agentului – ceea ce poate face).

Tehnici de învățare automată

Există aproximativ 10 tehnici de învățare automată și ele oferă o imagine de ansamblu - și blocul de bază pe care puteți continua să construiți pe măsură ce vă găzduiți abilitățile și cunoștințele ML. Sunt:

  1. Regresia
  2. Clasificare
  3. Clustering
  4. Reducerea dimensionalității
  5. Metode de ansamblu
  6. Rețele neuronale și învățare profundă
  7. Transferați învățarea
  8. Consolidarea învățării
  9. Procesarea limbajului natural
  10. Încorporarea cuvântului

(Citiți și: Lista de algoritmi de învățare automată pe care experții ar trebui să le cunoască )

Exemple de învățare automată

În această lume extrem de modernizată, există mai multe exemple de ML în jurul nostru. Unele dintre cele mai comune exemple includ:

  • Detectoare de spam pentru a bloca e-mailurile nedorite să intre în căsuțele noastre de e-mail
  • Roboți care aspiră podeaua în timp ce ne petrecem timpul cu ceva mai bun
  • Site-urile web sugerează melodii, filme și produse pe baza a ceea ce am ascultat, vizionat sau achiziționat înainte.
  • Asistenții digitali caută pe internet, ca răspuns la comenzile noastre, și redă melodii.
  • Sistemele de evaluare a imaginilor medicale ajută medicii să detecteze tumorile pe care nu le-au observat.
  • Primele vehicule autonome ies pe drum.

Avantajele învățării automate

  1. Asistenți digitali: Google Assistant, Amazon Alexa, Apple Siri și alți asistenți digitali alimentați cu NLP ajută la stimularea recunoașterii vorbirii și a software-ului de transmitere a vorbirii în text.
  2. Recomandări: ML generează recomandări personalizate oferite de Spotify, Netflix, Amazon și alte servicii de căutare de locuri de muncă, divertisment, călătorii, știri și retail.

Alte beneficii sunt:

  1. Detectarea fraudei
  2. Chatbots
  3. Securitate cibernetică
  4. Analiza imaginilor medicale
  5. Mașini cu conducere autonomă
  6. Publicitate contextuală online

(Citiți și: Beneficiile învățării automate în afacerile CMO ar trebui să știe )

Provocări de învățare automată

Mai jos sunt câteva provocări cu care se confruntă experții astăzi:

  1. Colectare de date
  2. Nu există suficientă cantitate de date de antrenament
  3. Date de formare nereprezentative
  4. Calitatea slabă a datelor
  5. Caracteristici inutile în modelul ML
  6. Training offline și implementarea modelului
  7. Accesibilitate
  8. Implementare consumatoare de timp
  9. Securitatea datelor și date inaccesibile
  10. Nevoi de infrastructură pentru testare și experimentare

Viitorul învățării automate

Viitorul învățării automate este, fără îndoială, foarte luminos. S-a prognozat că mai multe elemente biometrice vor fi integrate cu ML pentru a obține o soluție de securitate cuprinzătoare. Datorită progreselor în tehnologia Inteligenței Artificiale, recunoașterea biometrică multimodală va fi realizată în curând în viitorul apropiat.

Tendințe de învățare automată

  1. Soluții de securitate biometrică bazate pe inteligență artificială

    Verificarea biometrică a cunoscut progrese semnificative. Este o tendință emergentă de învățare automată la care ar trebui să fiți atenți. Un exemplu de aplicații de învățare automată a biometriei este Alexa de la Amazon. Software-ul poate diferenția acum vocile diferitelor difuzoare comparând cine vorbește cu un profil de voce predeterminat.

  1. AI conversațional

    Pe tot parcursul anilor 2019 și 2020, AI a avansat la un nivel în care este acum capabilă să concureze cu cogniția umană în ceea ce privește activitățile de zi cu zi, cum ar fi scrisul. De exemplu, cercetătorii de la OpenAI raportează că creatorul lor de text bazat pe inteligență artificială poate crea articole, poezii și povești realiste.

Alte tendințe de învățare automată sunt:

  1. AI explicabil
  2. AI în combaterea COVID-19
  3. Analiza AI în predicțiile de afaceri
  4. Învățare automată automată

Gânduri finale

În concluzie, este necesar să înțelegem cum să combinați cei mai buni algoritmi cu procesele și instrumentele potrivite pentru a obține valoare maximă. Companiile din mai multe industrii au multe de câștigat prin implementarea ML în procesele lor de afaceri.

Alte resurse utile:

Învățare profundă vs învățare automată: diferența

Data Science vs Machine Learning: Care este diferența?

Diferența dintre inteligența artificială și învățarea automată

Cum învățarea automată îmbunătățește procesele de afaceri