Co to są algorytmy uczenia maszynowego?
Machine Learning (ML) to dziedzina akademicka, w której data scientists projektują algorytmy komputerowe, które mogą uczyć się zadania bez wyraźnego zaprogramowania ich na dane, aby je wykonać. Pomyśl o tym jako o uczeniu najlepszego algorytmu komputerowego rozpoznawania wzorców i podejmowania decyzji poprzez pokazywanie przykładów zamiast pisania każdej reguły algorytmu.
Przykłady modeli często mają formę danych - ale ogromne ilości informacji - a algorytmy komputerowe analizują te ogromne zbiory danych, aby odkryć (nauczyć się) relacji i spostrzeżeń.
Algorytmy i model danych Machine Deep Learning są unikalnymi programami danych maszynowych, ponieważ są iteracyjne. Rozwijają się one nieustannie; nie jest to proces jednorazowy. Algorytmy stale się doskonalą, ponieważ są narażone na większą ilość danych.
Pozwala ona algorytmom uczenia maszynowego na dostosowanie się do nowych informacji i udoskonalenie przewidywań. Ta magia zapewnia najlepsze uczenie maszynowe, które z czasem staje się dokładniejsze. Algorytmy uczenia maszynowego są jak uczniowie, którzy doskonalą się na danym kierunku, im więcej uczą się i ćwiczą.
Dlaczego Machine Learning Jest Ważny
Algorytmy Machine Learning nie są wyłącznie kolejnym modnym pojęciem dotyczącym danych w ramach najlepszych praktyk sztucznej inteligencji (AI); są to technologie transformacyjne. Od dziesięcioleci zmienia branżę i nasze codzienne życie. Oto dlaczego stał się tak przełomowy:
Automatyzacja złożonych zadań:
Algorytmy i model maszynowy doskonale nadają się do automatyzacji powtarzalnych, czasochłonnych zadań, które w przeciwnym razie wymagałyby znacznego wysiłku ludzkiego. Pozwala ludziom skupić się na bardziej strategicznej i kreatywnej pracy. Jednym z przykładów jest wykorzystanie do przewidywania, co jest spamem, a nawet deep learning do prowadzenia samochodów.
Odkrywanie ukrytych wzorców w danych:
Nawet najlepsze tradycyjne metody analizy danych mogą tylko zarysować to, co jest ukryte w ogromnych zbiorach danych. Do bardziej kompleksowej analizy modeli konieczne jest uczenie maszynowe, które pozwoli Ci odkryć subtelne wzorce, korelacje i anomalie. To są rzeczy, których ludzie będą brakować.
Personalizacja:
Machine Learning to silnik głębokiego uczenia, który odpowiada za spersonalizowane rekomendacje na platformach takich jak Netflix i Amazon. Analizując poprzednie zmienne i preferencje, machine learning podpowiada filmy, produkty lub treści, które Twoim zdaniem będą się podobać, co poprawia doświadczenie użytkownika.
Podejmowanie słuszniejszych decyzji:
W wielu branżach decyzje podejmowane są na podstawie intuicji lub ograniczonych informacji. Program machine deep learning może wzbogacić osąd człowieka, zapewniając oparte na danych spostrzeżenia i prognozy. Prowadzi to do bardziej świadomych i obiektywnych decyzji, czy to w diagnostyce opieki zdrowotnej, inwestycjach finansowych czy zarządzaniu łańcuchem dostaw.
Program uczenia maszynowego sprawia, że komputery są mądrzejsze, umożliwiając ludziom rozwiązywanie problemów bardziej efektywnie.
Rodzaje algorytmów Machine Learning
Uczenie nadzorowane
Nadzorowane głębokie uczenie maszynowe jest najpopularniejszym rodzajem programu uczenia maszynowego. To jak mieć nauczyciela, który kieruje procesem Deep Learning.
Algorytmy maszynowe dostarczane są z zestawem danych treningowych programu, z których każdy ma etykietę z odpowiednim danymi wyjściowymi. Te etykietowane dane działają jako "supervisor", który informuje algorytm o pożądanym wyniku dla danego wejścia.
Celem jest poznanie związku między wprowadzanymi funkcjami algorytmu modelowego a odpowiednimi etykietami, aby dokładnie przewidzieć dane wyjściowe dla nowych, niewidocznych danych. Oto niektóre z popularnych algorytmów nadzorowanego uczenia:
● Regresja liniowa: Algorytm modelu liniowego do przewidywania ciągłych wartości liczbowych, takich jak ceny mieszkań lub dane dotyczące sprzedaży. Zakłada liniową zależność między cechami wejściowymi a zmienną wyjściową.
● Regresja logistyczna: Algorytmy programu klasyfikacji są używane z prawdopodobieństwem do przewidywania wyników kategorycznych, takich jak czy e-mail jest spamem czy nie, lub czy klient się odwróci. Służy do obliczania prawdopodobieństwa wystąpienia instancji należącej do określonej kategorii.
● Drzewo decyzyjne: Te algorytmy programowe tworzą drzewny model decyzji i ich możliwych konsekwencji. Są one łatwe do interpretacji i mogą być wykorzystywane do klasyfikacji, a niektóre firmy używają ich do zadań regresji.
● Obsługa maszyn wektorowych (SVM): Maszyny wirtualne SVM to algorytmy przeznaczone do klasyfikacji. Ich działanie polega na znalezieniu optymalnej hiperpłaszczyzny, która rozdziela punkty danych na różne klasy.
Istnieją również algorytmy sieci neuronowych, zwane również Deep Learning. Są to złożone algorytmy sieciowe, inspirowane strukturą sieciową ludzkiego mózgu. Sieć doskonale sprawdza się w zadaniach, takich jak rozpoznawanie obrazu i NLP. Ogólnie rzecz biorąc, sieciowy algorytm neuronowy jest najlepszy do wszystkiego, co jest złożonym problemem z rozpoznawaniem wzorców.
Uczenie nienadzorowane
Model decyzji dotyczących uczenia nienadzorowanego przyjmuje inne podejście programowe niż model uczenia nadzorowanego. W tym przypadku algorytm nie jest dostarczany z etykietowanym punktem danych ani z jawnymi instrukcjami, czego szukać.
W przypadku uczenia nienadzorowanego używamy zbioru wartości danych bez wstępnie określonych wyników, a algorytm uczenia maszynowego jest proszony o odkrywanie ukrytych wzorców, struktur lub relacji. Musi to zrobić samodzielnie, bez jakiejkolwiek pomocy człowieka. Niektóre z popularnych algorytmów nienadzorowanego uczenia maszynowego obejmują:
● Klaster K-Means: Ten algorytm decyzyjny jest metodą niezbędną do grupowania podobnych punktów w klastrach. W tej metodzie dzielimy wartości danych na K różnych klastrów, a punkty należą do klastra z najbliższą średnią.
● Hierarchiczne grupowanie różni się od algorytmów K-średnich, które produkują płaski zestaw klastrów. Hierarchiczne łączenie w klastry tworzy hierarchię klastrów, która wygląda jak drzewo. Może to być przydatne, gdy chcesz zrozumieć relacje między klastrami na różnych poziomach szczegółowości.
● Analiza głównych komponentów (PCA): PCA to "technika redukcji wymiarów", która może pomóc ludziom w wizualizacji wartości punktów danych jako zmiennych. Dzięki algorytmom PCA identyfikujemy główne komponenty i kierunki największej wariancji wartości danych. Następnie przenosimy dane na przestrzeń o niższych wymiarach, zachowując jednocześnie jak najwięcej informacji.
● Wykrywanie nieprawidłowości: Zaprojektowane do treningu w celu identyfikacji rzadkich lub nietypowych punktów danych decyzji, które nie mieszczą się w normie zbioru danych. Ten algorytm uczenia maszynowego jest bardzo dobry w wykrywaniu oszustw, wykrywaniu włamań do sieci (na potrzeby cyberbezpieczeństwa) i identyfikowaniu wad produkcyjnych.
Czasami uczenie nienadzorowane jest wykorzystywane jako wstęp do uczenia nadzorowanego, gdzie zgromadzone informacje mogą zostać wykorzystane do stworzenia etykietowanego punktu danych do trenowania modeli nadzorowanych.
Boosting to potężna technika grupowego uczenia i uczenia się w uczeniu maszynowym. W opcji burst łączy się kilka słabych modeli. Boost oznacza, że stają się one nieco lepsze niż losowe zgadywanie. Opcja burst łączy te cechy i pozwala tworzyć silne modele predykcyjne.
Modele są trenowane sekwencyjnie, a każdy kolejny model skupia się na poprawianiu błędów poprzednich poprzez boosting.
Uczenie Się Poprzez Wzmocnienie
Reinforcement learning to unikalny typ uczenia maszynowego, który czerpie inspirację z psychologii behawioralnej. Konsultant uczy się na podstawie prób i błędów, wchodząc w interakcje z otoczeniem i otrzymując opinie poprzez nagrody lub kary w zależności od podjętych działań.
To trochę jak uczenie dobrego zachowania zwierząt. Agent uczy się łączyć niektóre działania z pozytywnymi wynikami (nagrody), a inne z negatywnymi wynikami (kary). Powtarzając ten proces wielokrotnie, agent opracowuje politykę, która wybiera działania bardziej skłonne do doprowadzenia do nagród.
Można więc zobaczyć, jak ten proces jest analogiczny do tego, jak ludzie i zwierzęta uczą się poprzez pozytywne i negatywne wzmocnienie. Dwa wspólne algorytmy Deep Learning ze wzmocnieniem uwzględniają Q-learning, który szacuje przyszłe korzyści za podjęcie określonego działania w danym stanie. Deep Q-Networks, DQN, to nowoczesne rozszerzenie uczenia Q-learning, które łączy uczenie ze wzmocnieniem z mocą głębokich sieci neuronowych.
Algorytmy uczenia poprzez wzmacnianie mają wiele zastosowań. Uczy roboty wykonywania zadań w realnym świecie, takich jak nawigacja, manipulowanie obiektami, a nawet granie w gry. Tworzenie agentów sztucznej inteligencji z uczeniem ze wzmocnieniem może budować modele, które opanują złożone gry, takie jak szachy, Go i Dota 2.
Optymalizacja zmiennych zasobów decyzyjnych w takich dziedzinach, jak sieci energetyczne, kontrola ruchu i cloud computing. Uczenie się ze wzmocnieniem jest potężnym narzędziem do trenowania modelu, ale jego zastosowanie może być trudne ze względu na potrzebę starannie zaprojektowanych funkcji nagradzania i potencjał powolnej konwergencji.
Wybór odpowiedniego algorytmu: Przykłady zastosowania i zagadnienia
Wybór najbardziej odpowiedniego algorytmu Machine Deep Learning jest kluczowy, ponieważ zastosowanie określonych modeli Machine Learning może być ograniczone i wysoce skoncentrowane. Możesz również odkryć, że zły model daje nieskuteczne wyniki, podczas gdy odpowiedni może uwolnić cenną wiedzę i doprowadzić do ważnych wyników.
Kluczowe wartości, które należy zadać
Uczenie nadzorowane, nienadzorowane lub wzmacniające: Czy Twoje wartości punktów danych są etykietowane za pomocą wyników docelowych (nadzorowane), nieetykietowane (nienadzorowane) czy też potrzebujesz agenta, który będzie uczył się przez interakcję z środowiskiem (wzmocnienie)? To jest to, co powinieneś przemyśleć, zanim wybierzesz typ modelu, którego używasz.
Wybierz również algorytm regresji lub klasyfikacji. W tym przypadku wybór regresji dotyczy tego, czy przewidujesz ciągłą wartość liczbową (regresję), czy kategoryzujesz wartości danych do odrębnych klas (klasyfikacja) — co nie wymaga regresji.
Kolejną kluczową kwestią jest rozmiar i charakter zbioru danych, które wykorzystujesz do trenowania modelu: ile masz wartości danych? Czy jest ustrukturyzowana (tabelaryczna), nieustrukturyzowana (tekst, obrazy), czy też mieszana? Rozmiar i złożoność danych mogą mieć wpływ na wybór algorytmu.
Interpretacja jest ważna również dlatego, że wyjaśnienie niektórych modeli uczenia maszynowego wymaga czasu. Potrzebujesz modelu, który łatwo wyjaśni się zainteresowanym stronom (np. drzewo decyzyjne), lub chcesz poświęcić zdolność do wyjaśniania, jak działa Twój model, bo może on być bardziej precyzyjny (np. głębokie sieci neuronowe)?
Dopasowywanie algorytmów do przykładów zastosowania
Żeby było coś bardziej konkretnego, zbadajmy przykład, w jaki sposób określone algorytmy głębokiego uczenia maszynowego dostosowują się do niektórych z najpopularniejszych rzeczywistych zastosowań.
Przewidywanie Churn Klientów
Jest to jeden z przykładów problemu polegającego na losowej klasyfikacji, w przypadku którego firmy chcą zidentyfikować klientów, którzy prawdopodobnie przestaną korzystać z usługi lub produktu. Losowe algorytmy logistycznej regresji to metoda uczenia maszynowego, która przewiduje odejście od obecnego stanu rzeczy. Jednak losowe lasy często przewyższają regresję logistyczną pod względem dokładności, ponieważ lasy losowe wychwytują bardziej złożone relacje między szeregiem cech klienta a wynikającym z tego zachowaniem, więc losowe lasy mogą być lepszym wyborem.
Rozpoznawanie obrazu
to zadanie Deep Learning, które polega na automatycznym identyfikowaniu obiektów, twarzy lub wzorców na podstawie dostarczonego obrazu. Model, który dobrze sprawdza się w rozpoznawaniu obrazów, nazywany jest konwolucyjną siecią neuronową (CNN), ponieważ umożliwia hierarchiczne reprezentacje cech wizualnych na podstawie surowych danych pikselowych.
Systemy rekomendacji
Sugeruj elementy użytkownikom na podstawie ich preferencji i zachowania. Doskonałym sposobem na to jest model uczenia maszynowego zwany filtrem zespołowym. Często stosowana jest również faktoryzacja macierzy, która rozkłada interakcje między użytkownikami na czynniki utajone, ujawniając ukryte preferencje, które mogą być wykorzystane do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji.
Pamiętaj, że to tylko kilka przykładów, a najlepszy algorytm dla konkretnego zastosowania może różnić się w zależności od charakteru danych, złożoności problemu i dostępnych zasobów.
Inne Zagadnienia
Zrozumienie problemu i dopasowanie go do odpowiednich algorytmów programowania to pierwszy krok, ale podczas budowania modelu uczenia maszynowego dla konkretnego projektu należy wziąć pod uwagę kilka innych kwestii.
Wymiana odchyleń jest kluczową koncepcją, ponieważ odchylenie odnosi się do błędu wprowadzonego przez przybliżenie problemu rzeczywistego za pomocą uproszczonego modelu, podczas gdy odchylenie odnosi się do wrażliwości modelu na wahania w danych treningowych. Jeśli wybierzesz model z wysokim odchyleniem, uznasz go za uproszczony i źle dopasowany do danych. Z kolei model programu o wysokiej wariancji może być zbyt złożony i może powodować przepełnienie danych. Należy dążyć do zachowania równowagi.
Kolejną kluczową kwestią jest złożoność modelu. Proste modele mogą nie rejestrować wszystkich niuansów w danych, ale zbyt złożony model może zbyt dokładnie pasować do szumu w danych treningowych. Co oznacza przezbrojenie i słabą wydajność modelu. Twój model musi być na tyle złożony, aby uchwycić podstawowe wzorce, ale nie na tyle złożony, aby zapamiętał dane treningowe.
Inżynieria funkcji i wybór ich to rdzeń jakości Twoich modeli. Inżynieria funkcji polega na przekształcaniu surowych danych w "funkcje", które mają większą wartość informacyjną dla programu uczenia maszynowego. Wybór funkcji polega na wybraniu najbardziej odpowiednich funkcji, które będą pomocne dla wydajności modelu.
Przyszłość Machine Learning
Rozwiązania AI i Machine Deep Learning rozwijają się w przełomowym tempie. Stale rozwijane są nowe algorytmy, techniki i frameworki, które przesuwają granice możliwości sztucznej inteligencji.
Jesteśmy w ekscytującym czasie, aby zaangażować się w tę dziedzinę, z przełomowymi osiągnięciami w przetwarzaniu języka naturalnego, wizji komputerowej i uczeniu się ze wzmocnieniem.
Bądź na bieżąco z tymi szybkimi postępami w zakresie sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie dla każdego, kto chce korzystać z mocy uczenia maszynowego. Współczesne narzędzia i techniki mogą z dnia na dzień stać się przestarzałe. Musisz być na bieżąco z najnowszymi zmianami, aby mieć pewność, że używasz najbardziej skutecznych i wydajnych metod do rozwiązywania problemów.
Zacznij korzystać z mocy machine learning
Machine Learning nie jest już ograniczony do laboratoriów badawczych i gigantów technologicznych. Staje się on coraz bardziej dostępny dla firm i osób prywatnych dzięki przyjaznym narzędziom, które nie wymagają pogłębionej wiedzy z zakresu data science.
Bez względu na to, czy jesteś dostawcą usług medycznych, który chce skorzystać z programu usprawniającego diagnostykę czy specjalistą z zakresu marketingu, który chce spersonalizować doświadczenia klientów, możesz mieć pewność, że uczenie maszynowe może zrewolucjonizować Twoją dziedzinę.
Warto zawsze odkrywać, więc nie bój się zbadać, jak program machine-learning może zostać zastosowany w Twojej domenie. Określ wyzwania związane z danymi i określ, które narzędzia machine learning zostały wykorzystane do rozwiązywania podobnych problemów w innych dziedzinach, sektorach lub branżach.
Na początek znajdziesz niezliczone zasoby online, w tym tutoriale, kursy i biblioteki open source.
OVHcloud i Machine Learning
OVHcloud rozumie rosnące znaczenie machine learning, dlatego oferujemy szeroką gamę usług wspierających jego wdrażanie. Dostarczamy infrastruktury i rozwiązania platformowe, dzięki którym użytkownicy mogą skutecznie skalować projekty machine learning.
