Co to jest machine learning?

Co to jest machine learning?

Pierwsze algorytmy Machine Learning zostały opracowane w 1950 roku. Machine Learning, czyli uczenie maszynowe, to jednocześnie technologia i nauka (Data Science), które umożliwiają komputerowi przeprowadzenie procesu uczenia się, bez uprzedniego zaprogramowania go w tym celu. Technika ta, powiązana ze sztuczną inteligencją (AI), ma na celu zidentyfikowanie schematów (powtórzeń statystycznych) oraz uzyskanie prognoz statystycznych. Eksploracja danych (data mining), polegająca na wyodrębnianiu informacji w dużej ilości, służy jako surowiec dla Machine Learning, podkreślający wzorce prognoz statystycznych. Dlatego Big Data (zbiór wyprodukowanych i przechowywanych danych) jest nieodłącznym elementem Machine Learning. Im ważniejsza jest pula wskazująca tendencje, tym dokładniejsze są prognozy.

Dokładniej, zastosowany algorytm uczenia się umożliwia komputerowi przeprowadzenie precyzyjniejszej analizy i uzyskanie dokładniejszych odpowiedzi w oparciu o dane empiryczne pochodzące z powiązanej bazy danych. Machine Learning to niezwykle użyteczny model uczenia dla firm, ponieważ pozwala im czerpać cenną wiedzę z danych generowanych przez ich klientów, jak również danych generowanych w wyniku prowadzonej przez te firmy działaności. Sztuczna inteligencja stanowi zatem duże wyzwanie, jeśli chcą w pełni wykorzystać potencjał tej gry.

Istnieje kilka rodzajów uczenia się sklasyfikowanych na podstawie danych zaczerpniętych z procesów Machine Learning. Jeśli zbiór danych dostarczany maszynie do nauki zawiera również oczekiwaną odpowiedź, mówimy, że dane zostały opatrzone etykietą. Jest to uczenie nadzorowane. W zależności od tego, jakich danych użyjemy - dyskretnych czy ciągłych - mówimy o klasyfikacji lub regresji. Jeśli nauka przebiega krok po kroku, z systemem nagród za każde poprawnie wykonane zadanie, to mamy do czynienia z uczeniem przez wzmocnienie. Najczęstszym przypadkiem jest uczenie nienadzorowane. Nie dostarczamy żadnych odpowiedzi, tylko zestaw danych, na podstawie których system ma przewidzieć wynik.

Rodzaje uczenia maszynowego: dwa podejścia

Nadzorowany Machine Learning

Nadzorowany Machine Learning to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model jest trenowany na zestawie etykietowanych danych. Oznacza to, że każdy przykład w zbiorze danych zawiera wpis (lub charakterystykę) i odpowiadający mu wypis (lub etykietę). Celem jest nauczenie się funkcji, która na podstawie cech wejściowych poprawnie przewiduje etykiety wyjściowe dla nowych danych.

Podstawowy proces nadzorowanego uczenia maszynowego jest następujący.

1. Zbieranie danych: łączenie zbiorów danych z oznakowanymi przykładami.
2. Podział danych: rozdzielanie danych na zestawy treningowe i testowe.
3. Trening: wykorzystanie zestawu treningowego do nauki modelu łączącego cechy wejściowe z etykietami wyjściowymi.
4. Walidacja i test: ocena wydajności modelu na zestawie testowym w celu sprawdzenia jego dokładności i możliwości uogólnienia.

Uczenie maszynowe z nadzorem jest wykorzystywane do różnego rodzaju działań: do klasyfikacji (np. rozpoznawania kategorii, np. spamu) lub do przewidywania wartości liczbowej (np. szacowania ceny domu na podstawie jego charakterystyki).

Uczenie nadzorowane ma wiele praktycznych zastosowań, takich jak rozpoznawanie mowy, wykrywanie oszustw lub systemy rekomendujące.

Machine Learning bez nadzoru

Uczenie maszynowe bez nadzoru to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model jest trenowany na danych bez etykiety. W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, nie ma z góry zdefiniowanego wyniku. Celem jest odnalezienie ukrytych struktur lub wzorów w danych.

Główne rodzaje uczenia nienadzorowanego:

• grupowanie (grupowanie): podział danych na grupy lub klastry oparte na podobieństwie (np. łączenie klientów i klientów o podobnych zachowaniach zakupowych);
• redukcja wymiarowości: uproszczenie danych poprzez zmniejszenie liczby cech przy jednoczesnym zachowaniu większości informacji (np. metoda głównych składników lub PCA).

Typowe przykłady zastosowania nienadzorowanego uczenia maszynowego:

• segmentacja klientów: identyfikacja grup klientów o podobnych zachowaniach lub cechach;
• wykrywanie anomalii: wykrywanie nietypowych danych, które nie podążają za ogólnym zachowaniem (np. wykrywanie transakcji oszukańczych).

Uczenie nienadzorowane jest użyteczne w eksploracji danych i odkrywaniu wzorców lub relacji bez potrzeby posiadania wiedzy na temat etykiet lub oczekiwanych wyników.

Do jakich zastosowań służy Machine Learning?

Siła i wartość uczenia maszynowego polega na jego zdolności do przetwarzania ogromnych ilości danych, których ludzki mózg nie jest w stanie przetworzyć. Sektory, które gromadzą duże ilości danych potrzebują rozwiązania do ich przetwarzania i uzyskiwania informacji umożliwiających podejmowanie decyzji. Analiza predykcyjna tych danych pozwala przewidywać konkretne sytuacje. I to jest właśnie sedno Machine Learning. Posłużmy się przykładem sektora finansowego. Machine Learning umożliwia wykrywanie oszustw, nielegalnych działań i innych elementów istotnych dla funkcjonowania instytucji finansowych.

Dane transakcyjne, które stale generujemy, są również wykorzystywane przez firmy do kierowania reklam do klientów na podstawie ich powtarzalnych zachowań zakupowych. Strony WWW, które odwiedzamy również generują dane, które mogą być używane przez Machine Learning do określenia naszych preferencji. Jest zatem oczywiste, że technika przetwarzania danych, bez konieczności interwencji człowieka, jest dużym atutem dla przedsiębiorstw, które chcą wykorzystać bogactwo dostępnych im informacji. Człowiek nie byłby w stanie przetworzyć tej gigantycznej masy danych. Weźmy na przykład duże przedsiębiorstwa GAFAM, których procesy wykorzystujące sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe stały się koniecznością ze względu na generowany przez nie strumień użytecznych danych.

W związku ze stale rosnącą ilością danych coraz więcej firm będzie musiało wdrożyć tę technologię, aby lepiej wykorzystać dostępne informacje. Dobrym przykładem jest rozwijająca się dziedzina Internetu rzeczy. W 2019 roku ponad 8 miliardów obiektów połączonych zintegrowało nasze społeczeństwo, umożliwiając zbieranie większej ilości danych o naszym rytmie życia, konsumpcji, nawykach, opierając się na naszym rozpoznawaniu głosu. Machine Learning pozwoli wyodrębnić z tej masy danych elementy istotne dla firm. Wyzwanie jest zatem ogromne. Stawka jest wysoka. We współczesnym świecie możliwych jest wiele zastosowań uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, takich jak rozpoznawanie twarzy, autonomiczne samochody, robotyka, inteligentne domy, etc. Kluczem jest umiejętność odpowiedniego wykorzystania dostępnych możliwości. Technologia ta jest przeznaczona nie tylko dla doświadczonych zespołów programistów zajmujących się sztuczną inteligencją. Wiele firm rozpoczyna przygodę z uczeniem maszynowym, wybierając gotowe rozwiązania dostosowane do ich celów.

Działanie Machine Learning

Podstawą działania Machine Learning jest "doświadczenie". Komputer zbiera ogromne ilości danych, których używa do analizowania sytuacji i prognozowania przyszłych zdarzeń. Celem tego procesu jest to, aby maszyna mogła samodzielnie opracować „plan wewnętrzny” pozwalający jej zidentyfikować kluczowe elementy, na których należy się skupić. Będzie musiała eksperymentować i podejmować różne próby, aby osiągnąć postęp. Dlatego mówimy o uczeniu się.
Dlatego właśnie komputer potrzebuje danych, dzięki którym będzie się uczył. Eksploracja danych jest podstawą działania Machine Learning. Dane te określamy mianem danych treningowych (training data set). Komputer potrzebuje również oprogramowania i algorytmów analitycznych. Wreszcie, potrzebuje środowiska wdrożeniowego, zazwyczaj serwera z odpowiednią mocą obliczeniową. Istnieją różne rodzaje uczenia się, które mogą się różnić w zależności od znajomości odpowiedzi poszukiwanej lub nie, rodzaju analizowanych danych, rozważanego środowiska danych oraz rodzaju wykonywanych działań analitycznych (statystyki, porównania, rozpoznawanie obrazów itp.). Algorytmy uczenia różnią się z kolei w zależności od wykonywanego zadania, a także wymaganej mocy obliczeniowej.

Uczenie komputera składa się z dwóch części. Pierwsza z nich polega na opracowaniu modelu na podstawie zbioru danych testowych, zwanych również „danymi obserwacyjnymi”. Na tym etapie określane jest zadanie, jakie ma zostać wykonane (wykrycie obecności elementu na zdjęciu, zidentyfikowanie powtarzalności statystycznej, odpowiedź na sygnał czujnika, etc.). Jest to etap testowy lub „treningowy”. Druga część to tworzenie modelu. Można ją zoptymalizować, dostarczając nowe dane. Niektóre systemy mogą ewentualnie kontynuować fazę uczenia na etapie produkcji, konieczne jest jednak w tym przypadku uzyskiwanie informacji zwrotnej na temat wyników, aby stale optymalizować model i zachowanie maszyny. Inne systemy mogą uczyć się samodzielnie i uzyskać autonomię.

Algorytm predykcyjny będzie dokładniejszy, i co za tym idzie - analiza bardziej trafna, jeśli czynniki te zostaną maksymalnie uwzględnione. Po zdefiniowaniu założeń projektu uczenia maszynowego i przygotowaniu baz danych możesz rozpocząć przygodę z Machine Learning!

Realizuj z powodzeniem projekty Machine Learning dzięki rozwiązaniom OVHcloud:

Naszym celem zawsze było wdrażanie technologii we wszystkich sektorach przemysłu. Uważamy, że sztuczna inteligencja, z całym swoim potencjałem, nie powinna być zarezerwowana tylko dla gigantów IT czy dla dużych firm. Chcemy pomóc i jak najlepiej wesprzeć Cię w realizacji Twoich projektów IA i Machine Learning. Sztuczna inteligencja pozwala zwiększyć wydajność i ułatwia podejmowanie decyzji. OVHcloud oferuje narzędzia, dzięki którym podejmiesz wyzwania biznesowe, takie jak analizy predykcyjne zbiorów danych, i dzięki temu będziesz mógł z nich w prosty sposób korzystać dla wszystkich profili użytkowników. Wspieramy naszych klientów w rozwijaniu systemów sztucznej inteligencji.

Korzystaj z oferowanego przez OVHcloud Data Analytics do gromadzenia i przetwarzania danych. Modeluj stopniowo projekty Machine Learning. Uruchom model za pomocą kilku kliknięć. Korzystaj z wybranych narzędzi i frameworków, takich jak TensorFlow, PMML lub ONNX.