Definicja uczenia maszynowego

Zapewniamy, że uczenie maszynowe nie jest słownictwem prosto z filmu science fiction. Uczenie maszynowe odnosi się do programów komputerowych, które są nam przydatne na co dzień. W tym artykule przedstawiono definicję, sposób działania, ale także różne konkretne przykłady.

Uczenie maszynowe to uczenie się automatyczne

Gałąź sztucznej inteligencji, Machine Learning to dziedzina naukowa oparta na informatyce. Uczenie maszynowe opiera się na różnych typach algorytmów o własnym działaniu. To powiedziawszy, większość tych programów ma na celu odkrywanie „wzorców”. Są to powtarzające się wzorce lub wzorce w bazie danych. Komputer następnie zachowuje logikę z kompilacji statystyk, słów lub obrazów.

Programy uczenia maszynowego korzystają zatem z baz danych, niezależnie od formatu pliku. Oprogramowanie przypisuje wzorce lub wzorce, które powtarzają się na tyle często, że stają się ustalonymi regułami. Znajomość tych modeli służy usprawnieniu realizacji zadania. Innymi słowy, program staje się bardziej wydajny, gdy lepiej rozumie, co się dzieje, analizując dane.

Używając liczb lub prostych sekwencji obrazów, algorytmy uczenia maszynowego zyskują autonomię. Bazy te pozwalają im także na przewidywanie i przewidywanie decyzji, które należy podjąć. Ta automatyzacja opiera się na dużej liczbie programów. Rzeczywiście, aplikacje to tylko wierzchołek góry lodowej. Druga strona to setki godzin kodowania.

Przykłady konkretnych zastosowań

Zanim przejdziemy dalej, należy zauważyć, że sztuczna inteligencja opiera się na uczeniu maszynowym. Kategoria ta stanowi jeden z jej filarów. W każdym razie duże grupy działające w Web 2.0 nie mogą się bez tego obejść. Te międzynarodowe korporacje używają go do polecania produktów swoim klientom, dostosowywania funkcji lub płacenia za swoje usługi.

• YouTube oferuje odwiedzającym filmy wideo korzystające z uczenia maszynowego. Treść wyświetlana jest na podstawie takich szczegółów jak lokalizacja geograficzna, język używanego programu czy profil abonenta. Netflix i Spotify korzystają z tego samego systemu, ale z opracowanymi przez siebie algorytmami.
• Google i większość wyszukiwarek korzysta z uczenia maszynowego. Propozycje wyrażeń, które należy wprowadzić, ale także wyniki opierają się na formie autonomicznej dedukcji.
• Sieci społecznościowe Facebook i Twitter w dużym stopniu opierają się na uczeniu maszynowym. Kanał aktualności dostosowuje się do preferencji abonenta, ale także z uwzględnieniem jego profilu.
• Asystenci głosowi, tacy jak Siri i Alexa, są przykładami przydatności Sztucznej Inteligencji w życiu codziennym. Ci połączeni mówcy uczą się i dzięki interakcjom lepiej rozumieją żądania użytkownika. Zawierają skalowalną technologię przetwarzania języka naturalnego (NLP).

Uczenie maszynowe służy głównie do przewidywania

Platformy działające z Internetu są pionierami uczenia maszynowego. Ci giganci sieciowi eksplorują i analizują duże ilości danych osobowych, aby móc ustalić logikę. Każdy użytkownik ma zatem swoje własne „wzorce”. Ich nawyki determinują rodzaj filmów lub treści, które będą im oferowane.

Duże firmy, poszukując najmniejszej przydatnej informacji, dużą wagę przywiązują do klikniętych linków, opublikowanych publikacji czy pozostawionych komentarzy. Algorytm Machine Learning pobiera dane, aby móc je przekształcić w spersonalizowaną dedukcję. Wystarczy obejrzeć film o tańcu, aby otrzymać setki propozycji treści poświęconych choreografii.

Niezależnie od tego dostawcy rozrywki cyfrowej nie są jedynymi, którzy wykorzystują uczenie maszynowe. Nie bez powodu odkurzacze automatyczne są wyposażone w programy uczenia maszynowego. Rozpoznają się autonomicznie, aby uniknąć obszarów, w których mogą utknąć ich koła. To samo dotyczy samochodów autonomicznych, GPS i aplikacji głosowych. Cechą wspólną wszystkich tych dziedzin jest to, że do uczenia maszynowego używają języka programowania Python.

Naukowe podejście w 4 krokach

Programy uczenia maszynowego przechodzą przez cztery główne etapy.

• Najpierw analityk danych definiuje dane szkoleniowe. Są to informacje, których algorytm użyje do ustalenia odliczeń. Tagowanie może pomóc oprogramowaniu szybko znaleźć powtarzające się cechy do zapamiętania. We wszystkich przypadkach manipulator powinien przygotować, uporządkować i oczyścić dane, aby uniknąć stronniczych wyników.
• Drugi etap polega na opracowaniu samego algorytmu. Czasami istnieją katalogi, w których badacz danych może znaleźć potrzebne mu narzędzie. Rodzaj programu zależy od rodzaju i rozmiaru danych szkoleniowych, nad którymi należy pracować. Wnioski będą również brane pod uwagę przy podejmowaniu decyzji.
• Na trzecim poziomie człowiek przygotowuje algorytm do swojego zadania. Jest to zestaw wykonań mających na celu uzyskanie wyników porównywalnych z pożądanym modelem. Parametry techniczne takie jak waga czy odchylenie zapewniają dużą precyzję. Wypróbowuje się kilka typów zmiennych, aż do uzyskania oczekiwanych wniosków.
• W czwartym etapie oprogramowanie wchodzi w fazę doskonalenia tego, co już umie. Możliwe jest dodanie innych problemów do rozwiązania. Nowe mapy pomieszczenia pozwalają robotowi sprzątającemu szybko zorientować się, że meble zostały przeniesione.

Kilka dedykowanych algorytmów do uczenia maszynowego

Algorytmy, które potrafią analizować oznaczone dane, są najliczniejsze. To powiedziawszy, regularnie pojawiają się nowe programy. Rzeczywiście, każde oprogramowanie do uczenia maszynowego reaguje na konkretną aplikację.

• Do przewidywania wydajności powszechnie stosuje się tak zwane modele regresji liniowej. Pozwalają na przykład określić obrót, jaki osiąga sprzedawca na podstawie jego kwalifikacji.
• W przypadku algorytmu regresji logistycznej w grę wchodzą zmienne binarne. Kilka parametrów zbiega się w parę wyników. Wariant zwany maszyną wektorów nośnych stosuje się, gdy klasyfikacja różnych kryteriów jest po prostu zbyt złożona lub niemożliwa.
• Jednak najpopularniejsza ze wszystkich pozostaje ścieżka logiczna zwana drzewem decyzyjnym. Algorytm ten ustala różne rekomendacje w oparciu o reguły dotyczące danych niejawnych. Przykład: aplikacja przewiduje wynik meczu na podstawie wieku zawodników lub statystyk zwycięstw obu drużyn.

W przypadku danych nieoznakowanych istnieją również pewne ogólne trendy.

• „Klustrowanie” zarządza grupami o podobnych cechach. Warunkiem rejestracji jest członkostwo. Do najbardziej znanych należą narzędzia takie jak K-means, TwoStep czy Kohonen.
• Algorytmy asocjacyjne określają wzorce i korelacje na podstawie warunku „jeśli/to”. Programy te są powszechnie używane w eksploracji danych, gdzie należy przeanalizować ogromną ilość danych.
• Sieci neuronowe, bardziej złożone niż wszystkie inne, są wielowarstwowe. Dane obiera się jak cebulę, aby zrozumieć ich głębszą logikę. Są to specyficzne narzędzia do głębokiego uczenia się.

Trzy odrębne gałęzie tej dyscypliny informatyki

Dzięki uczeniu maszynowemu: uczenie się może być nadzorowane lub nie. W pierwszym przypadku dane są etykietowane, aby umożliwić algorytmowi łatwiejsze podążanie ścieżką, którą ma podążać. Oprogramowanie stara się potwierdzić wcześniej wprowadzony model. Informacje można klasyfikować. Program również po prostu porównuje. Z drugiej strony etykietowanie danych szkoleniowych wymaga dużo pracy. Czasami mogą one być stronnicze i prowadzić do niewiarygodnych wyników.

W przypadku uczenia się bez nadzoru należy przeanalizować surowe dane. Program eksploruje je w poszukiwaniu jednej lub więcej logiki do zapamiętania. Algorytmy identyfikują odpowiednie cechy, a następnie przechodzą do etykietowania. Zajmują się także segregacją i klasyfikacją w czasie rzeczywistym. Cały proces odbywa się bez jakiejkolwiek interwencji człowieka. Co dodatkowo zmniejsza ryzyko błędu. Jego złożoność sprawia, że ​​jest on odporny na cyberataki.

Uczenie się częściowo nadzorowane jest uważane za kompromis pomiędzy tymi dwiema metodami. Częściowo oznaczone dane służą jako wskazówki do klasyfikacji i wyodrębniania różnych cech. Umożliwia to ominięcie trudności charakterystycznych dla uczenia maszynowego, które opierają się na rygorze matematycznym. Uczenie się przez wzmacnianie działa jeszcze lepiej, ponieważ algorytm rejestruje każdy zidentyfikowany błąd, aby poznać dokładny wynik. Jest to śmiercionośna broń, za pomocą której komputer pokonuje człowieka w dowolnej grze.

Głębokie uczenie się i funkcje neuronowe

Choć wciąż mało znane, Deep Learning to uczenie maszynowe, które pojawiło się w latach 80. Geoffrey Hinton założył swoje podwaliny w 1986 roku. Od tego czasu ta niezależna gałąź zyskała na mocy i wydajności. To podejście pozwala nam zrozumieć najbardziej subtelną logikę. Eksperci nazywają to również głębokim uczeniem się za pośrednictwem sieci neuronowych. Dane są analizowane kaskadowo, jak w ludzkim mózgu.

Inne formy uczenia maszynowego są powszechnie stosowane w różnych zastosowaniach. Dotyczy to zarówno zabawek dla dzieci, jak i robotyki przemysłowej. Z drugiej strony uczenie się neuronowe jest nadal przywilejem w nauce danych. Na tym polega rozmach oprogramowania predykcyjnego. Programy potrafią przewidywać złożone zdarzenia. Dzięki temu komputery pokładowe w samochodach autonomicznych nie tylko unikają uderzeń w innych użytkowników drogi. Udaje im się ominąć pasy ruchu, na których może tworzyć się korek.

W Deep Learning algorytmy trawią dane, aby wyciągnąć wnioski w postaci statystyk. Jeśli informacje ulegną zmianie, maszyna jest w stanie podjąć decyzję bez interwencji człowieka. Automatyka domowa, gotowanie, telekomunikacja i inne zastosowania już na tym korzystają. Z drugiej strony system nie wydaje się być w pełni gotowy, gdyż wymaga jeszcze operatora. Kierowcy autobusów będą mieli niewiele mniej pracy dzięki autobusom autonomicznym.