Hvad er machine learning? Det er et spørgsmål, der åbner døren til en ny teknologiæra - en, hvor computere kan lære og forbedre sig på egen hånd, ligesom mennesker. Forestil dig en verden, hvor computere ikke bare følger strenge regler, men kan lære af data og erfaringer. Dette er essensen af ​​maskinlæring.

Fra at foreslå nye shows om streamingtjenester baseret på din visningshistorik til at gøre det muligt for selvkørende biler at navigere sikkert, er maskinlæring bag disse fremskridt. Det handler ikke kun om teknologi; det handler om at omforme, hvordan computere interagerer med os og forstår verden omkring dem. Mens kunstig intelligens fortsætter med at udvikle sig, forbliver maskinlæring i sin kerne, hvilket revolutionerer vores forhold til teknologi og baner vejen for en mere forbundet fremtid.

Indholdsfortegnelse

• Hvad er Machine Learning?
• Forskellen mellem maskinlæring og traditionel programmering
• Sådan fungerer maskinlæringsalgoritmer
• Machine Learning livscyklus:
• Typer af maskinlæring
• Behov for maskinlæring:
• Forskellige anvendelser af Machine Learning
• Begrænsninger af Machine Learning

Hvad er Machine Learning?

Maskinlæring er en gren af ​​kunstig intelligens, der gør det muligt for algoritmer at afdække skjulte mønstre i datasæt, så de kan lave forudsigelser om nye, lignende data uden eksplicit programmering for hver opgave. Traditionel maskinlæring kombinerer data med statistiske værktøjer til at forudsige output, hvilket giver praktisk indsigt. Denne teknologi finder anvendelser inden for forskellige områder såsom billed- og talegenkendelse, naturlig sprogbehandling, anbefalingssystemer, svindeldetektion, porteføljeoptimering og automatisering af opgaver.

For eksempel bruger anbefalingssystemer historiske data til at tilpasse forslag. Netflix anvender for eksempel kollaborativ og indholdsbaseret filtrering til at anbefale film og tv-serier baseret på brugerens visningshistorik, vurderinger og genrepræferencer. Forstærkende læring forbedrer disse systemer yderligere ved at gøre det muligt for agenter at træffe beslutninger baseret på miljøfeedback og løbende forfine anbefalinger.

Maskinlærings indvirkning strækker sig til autonome køretøjer, droner og robotter, hvilket forbedrer deres tilpasningsevne i dynamiske miljøer. Denne tilgang markerer et gennembrud, hvor maskiner lærer af dataeksempler for at generere nøjagtige resultater, tæt sammenflettet med datamining og datavidenskab.

java synkronisering

Maskinelæring

Forskellen mellem maskinlæring og traditionel programmering

Forskellen mellem maskinlæring og traditionel programmering er som følger:

Sådan fungerer maskinlæringsalgoritmer

Machine Learning fungerer på følgende måde.

En maskinlæringsalgoritme fungerer ved at lære mønstre og relationer fra data for at foretage forudsigelser eller beslutninger uden at være eksplicit programmeret til hver opgave. Her er en forenklet oversigt over, hvordan en typisk maskinlæringsalgoritme fungerer:

Inden dataene føres ind i algoritmen, skal de ofte forbehandles. Dette trin kan involvere at rense dataene (håndtering af manglende værdier, afvigelser), transformation af dataene (normalisering, skalering) og opdeling af dem i trænings- og testsæt.

3. Valg af model :

Afhængigt af opgaven (f.eks. klassificering, regression, klyngedannelse) vælges en passende maskinlæringsmodel. Eksempler inkluderer beslutningstræer, neurale netværk, støttevektormaskiner og mere avancerede modeller som deep learning-arkitekturer.

4. Træning af modellen :

Den valgte model trænes ved hjælp af træningsdataene. Under træningen lærer algoritmen mønstre og sammenhænge i dataene. Dette involverer justering af modelparametre iterativt for at minimere forskellen mellem forudsagte output og faktiske output (etiketter eller mål) i træningsdataene.

5. Evaluering af modellen :

Når den er trænet, evalueres modellen ved hjælp af testdataene til at vurdere dens ydeevne. Målinger såsom nøjagtighed, præcision, genkaldelse eller middelkvadratfejl bruges til at evaluere, hvor godt modellen generaliserer til nye, usete data.

6. Finjustering :

Modeller kan finjusteres ved at justere hyperparametre (parametre, der ikke læres direkte under træning, såsom indlæringshastighed eller antal skjulte lag i et neuralt netværk) for at forbedre ydeevnen.

7. Forudsigelse eller slutning :

Endelig bruges den trænede model til at lave forudsigelser eller beslutninger om nye data. Denne proces involverer at anvende de lærte mønstre på nye input for at generere output, såsom klasseetiketter i klassifikationsopgaver eller numeriske værdier i regressionsopgaver.

Machine Learning livscyklus:

Et maskinlæringsprojekts livscyklus involverer en række trin, der omfatter:

1. Undersøg problemerne:

Det første skridt er at studere problemet. Dette trin involverer forståelse af forretningsproblemet og definition af modellens mål.

Når vores problemrelaterede data indsamles. så er det en god idé at tjekke dataene ordentligt og lave det i det ønskede format, så det kan bruges af modellen til at finde de skjulte mønstre. Dette kan gøres i følgende trin:

• Datarensning
• Datatransformation
• Forklarende dataanalyse og funktionsteknik
• Opdel datasættet til træning og test.

4. Modelvalg:

Det næste trin er at vælge den passende maskinlæringsalgoritme, der passer til vores problem. Dette trin kræver viden om styrker og svagheder ved forskellige algoritmer. Nogle gange bruger vi flere modeller og sammenligner deres resultater og vælger den bedste model i henhold til vores krav.

5. Modelbygning og træning:

• Efter at have valgt algoritmen, skal vi bygge modellen.
• I tilfælde af traditionel maskinlæring er bygningstilstand let, det er blot nogle få hyperparameterjusteringer.
• I tilfælde af dyb læring er vi nødt til at definere lagmæssig arkitektur sammen med input- og outputstørrelse, antal noder i hvert lag, tabsfunktion, gradient descent optimizer osv.
• Derefter trænes modellen ved hjælp af det forbehandlede datasæt.

6. Modelevaluering:

Når modellen er trænet, kan den evalueres på testdatasættet for at bestemme dens nøjagtighed og ydeevne ved hjælp af forskellige teknikker. som klassifikationsrapport, F1-score, præcision, tilbagekaldelse, ROC-kurve, Mean Square-fejl, absolut fejl osv.

7. Modeljustering:

Baseret på evalueringsresultaterne skal modellen muligvis tunes eller optimeres for at forbedre dens ydeevne. Dette involverer justering af modellens hyperparametre.

8. Implementering:

Når modellen er trænet og tunet, kan den implementeres i et produktionsmiljø for at lave forudsigelser om nye data. Dette trin kræver, at modellen integreres i et eksisterende softwaresystem eller oprettes et nyt system til modellen.

9. Overvågning og vedligeholdelse:

Endelig er det vigtigt at overvåge modellens ydeevne i produktionsmiljøet og udføre vedligeholdelsesopgaver efter behov. Dette involverer overvågning for datadrift, genoptræning af modellen efter behov og opdatering af modellen, efterhånden som nye data bliver tilgængelige.

Typer af maskinlæring

• miljømæssige Supervised Machine Learning
• Uovervåget maskinlæring
• Maskinlæring for forstærkning

1. Overvåget maskinlæring:

Overvåget læring er en type maskinlæring, hvor algoritmen trænes på det mærkede datasæt. Den lærer at kortlægge inputfunktioner til mål baseret på mærkede træningsdata. I overvåget læring er algoritmen forsynet med inputfunktioner og tilsvarende output-etiketter, og den lærer at generalisere ud fra disse data for at lave forudsigelser om nye, usete data.

Der er to hovedtyper af superviseret læring:

• Regression : Regression er en type overvåget læring, hvor algoritmen lærer at forudsige kontinuerlige værdier baseret på inputfunktioner. Outputetiketterne i regression er kontinuerlige værdier, såsom aktiekurser og boligpriser. De forskellige regressionsalgoritmer i maskinlæring er: Lineær regression, polynomisk regression, Ridge-regression, Decision Tree Regression, Random Forest Regression, Support Vector Regression osv.
• 2. Uovervåget maskinlæring:

  Uovervåget læring er en type maskinlæring, hvor algoritmen lærer at genkende mønstre i data uden at blive eksplicit trænet ved hjælp af mærkede eksempler. Målet med uovervåget læring er at opdage den underliggende struktur eller fordeling i dataene.

  Der er to hovedtyper af uovervåget læring:

  • Klynger : Klyngealgoritmer grupperer lignende datapunkter sammen baseret på deres karakteristika. Målet er at identificere grupper, eller klynger, af datapunkter, der ligner hinanden, mens de er adskilt fra andre grupper. Nogle populære klyngealgoritmer inkluderer K-means, hierarkisk klyngedannelse og DBSCAN.
  • Dimensionalitetsreduktion: Dimensionalitetsreduktionsalgoritmer reducerer antallet af inputvariabler i et datasæt, mens de bevarer så meget af den originale information som muligt. Dette er nyttigt til at reducere kompleksiteten af ​​et datasæt og gøre det nemmere at visualisere og analysere. Nogle populære dimensionsreduktionsalgoritmer inkluderer Principal Component Analysis (PCA), t-SNE og Autoencoders.

  3. Maskinlæring for forstærkning

  Forstærkningslæring er en type maskinlæring, hvor en agent lærer at interagere med et miljø ved at udføre handlinger og modtage belønninger eller sanktioner baseret på dens handlinger. Målet med forstærkende læring er at lære en politik, som er en kortlægning fra stater til handlinger, der maksimerer den forventede kumulative belønning over tid.

  Der er to hovedtyper af forstærkende læring:

  • Modelbaseret forstærkningslæring: I modelbaseret forstærkningslæring lærer agenten en model af miljøet, herunder overgangssandsynlighederne mellem stater og belønningerne forbundet med hvert stat-handlingspar. Agenten bruger derefter denne model til at planlægge sine handlinger for at maksimere sin forventede belønning. Nogle populære modelbaserede forstærkningsindlæringsalgoritmer inkluderer Value Iteration og Policy Iteration.
  • Modelfri forstærkningslæring : I modelfri forstærkningslæring lærer agenten en politik direkte af erfaring uden eksplicit at bygge en model af miljøet. Agenten interagerer med miljøet og opdaterer sin politik baseret på de belønninger, den modtager. Nogle populære modelfri forstærkningslæringsalgoritmer inkluderer Q-Learning, SARSA og Deep Reinforcement Learning.

  Behov for maskinlæring:

  Maskinlæring er vigtigt, fordi det giver computere mulighed for at lære af data og forbedre deres ydeevne på specifikke opgaver uden at være eksplicit programmeret. Denne evne til at lære af data og tilpasse sig nye situationer gør maskinlæring særlig nyttig til opgaver, der involverer store mængder data, kompleks beslutningstagning og dynamiske miljøer.

  Her er nogle specifikke områder, hvor maskinlæring bliver brugt:

  • Prædiktiv modellering: Maskinlæring kan bruges til at bygge forudsigende modeller, der kan hjælpe virksomheder med at træffe bedre beslutninger. For eksempel kan maskinlæring bruges til at forudsige, hvilke kunder der er mest tilbøjelige til at købe et bestemt produkt, eller hvilke patienter der har størst sandsynlighed for at udvikle en bestemt sygdom.
  • Naturlig sprogbehandling: Maskinlæring bruges til at bygge systemer, der kan forstå og fortolke menneskeligt sprog. Dette er vigtigt for applikationer som stemmegenkendelse, chatbots og sprogoversættelse.
  • Computer vision: Machine learning bruges til at bygge systemer, der kan genkende og fortolke billeder og videoer. Dette er vigtigt for applikationer som selvkørende biler, overvågningssystemer og medicinsk billedbehandling.
  • Opdagelse af svindel: Maskinlæring kan bruges til at opdage svigagtig adfærd i finansielle transaktioner, online annoncering og andre områder.
  • Anbefalingssystemer: Maskinlæring kan bruges til at bygge anbefalingssystemer, der foreslår produkter, tjenester eller indhold til brugere baseret på deres tidligere adfærd og præferencer.

  Overordnet set er maskinlæring blevet et væsentligt værktøj for mange virksomheder og industrier, da det gør dem i stand til at udnytte data bedre, forbedre deres beslutningsprocesser og levere mere personlige oplevelser til deres kunder.

  Forskellige anvendelser af Machine Learning

  Lad os nu i denne maskinlæringsvejledning lære applikationerne til maskinlæring:

  • Automatisering : Maskinlæring, som fungerer fuldstændigt selvstændigt inden for ethvert felt uden behov for nogen menneskelig indgriben. For eksempel udfører robotter de væsentlige procestrin i produktionsanlæg.
  • Finansindustrien : Machine learning vokser i popularitet i finansbranchen. Banker bruger hovedsageligt ML til at finde mønstre i dataene, men også for at forhindre svindel.
  • Regeringsorganisation : Regeringen gør brug af ML til at styre den offentlige sikkerhed og forsyningsselskaber. Tag eksemplet med Kina med dets massive ansigtsgenkendelse. Regeringen bruger kunstig intelligens til at forhindre jaywalking.
  • Sundhedsindustrien : Healthcare var en af ​​de første industrier, der brugte maskinlæring med billedregistrering.
  • Marketing: Bred brug af kunstig intelligens sker i markedsføring takket være rigelig adgang til data. Før massedatas tidsalder udvikler forskere avancerede matematiske værktøjer som Bayesiansk analyse til at estimere værdien af ​​en kunde. Med boomet af data er marketingafdelingen afhængig af AI for at optimere kunderelationer og marketingkampagner.
  • Detailbranchen : Maskinlæring bruges i detailbranchen til at analysere kundeadfærd, forudsige efterspørgsel og administrere lagerbeholdning. Det hjælper også detailhandlere med at tilpasse indkøbsoplevelsen for hver kunde ved at anbefale produkter baseret på deres tidligere køb og præferencer.
  • Transport : Maskinlæring bruges i transportindustrien til at optimere ruter, reducere brændstofforbruget og forbedre den overordnede effektivitet af transportsystemer. Det spiller også en rolle i autonome køretøjer, hvor ML-algoritmer bruges til at træffe beslutninger om navigation og sikkerhed.

  Begrænsninger ved maskinlæring-

  1. Den primære udfordring ved maskinlæring er manglen på data eller mangfoldigheden i datasættet.
  2. En maskine kan ikke lære, hvis der ikke er nogen tilgængelige data. Desuden giver et datasæt med mangel på mangfoldighed maskinen en hård tid.
  3. En maskine skal have heterogenitet for at lære meningsfuld indsigt.
  4. Det er sjældent, at en algoritme kan udtrække information, når der er ingen eller få variationer.
  5. Det anbefales at have mindst 20 observationer pr. gruppe for at hjælpe maskinen med at lære. Denne begrænsning fører til dårlig evaluering og forudsigelse.

  Konklusion

  Afslutningsvis forståelse hvad er machine learning åbner døren til en verden, hvor computere ikke kun behandler data, men lærer af dem for at træffe beslutninger og forudsigelser. Det repræsenterer skæringspunktet mellem datalogi og statistik, hvilket gør det muligt for systemer at forbedre deres ydeevne over tid uden eksplicit programmering. Efterhånden som maskinlæring fortsætter med at udvikle sig, lover dens applikationer på tværs af brancher at omdefinere, hvordan vi interagerer med teknologi, hvilket gør den ikke bare til et værktøj, men en transformerende kraft i vores daglige liv.