Machine Learning

Що таке машинне навчання?

Як підгалузь штучного інтелекту, це, по суті, алгоритм, який постійно вдосконалюється і стає все більш вправним у виконанні свого завдання.

Штучний інтелект охоплює підгалузі машинного навчання, глибокого навчання та нейронних мереж. Глибоке навчання, з іншого боку, є підгалуззю машинного навчання, а нейронні мережі - підгалуззю глибокого навчання.

Функціональність і додатки машинного навчання широко поширені, оскільки воно швидко стає невід'ємною частиною різних сфер, таких як банківська справа, медицина, електронна комерція тощо.

7 кроків машинного навчання

Метою моделей машинного навчання є вилучення сенсу з даних. Як наслідок, дані є ключем до розблокування машинного навчання. Машинне навчання складається з семи етапів, кожен з яких зосереджений на даних.

• Збір даних - Першим кроком у процесі машинного навчання є збір даних. Помилки, такі як вибір неправильних ознак або зосередження на невеликій кількості типів записів для набору даних, можуть зробити модель марною. Іншими словами, цей етап є критично важливим, оскільки якість і кількість зібраних вами даних безпосередньо впливає на ефективність вашої моделі прогнозування.
• Підготовка зібраних даних - Після збору навчальних даних наступним етапом машинного навчання є підготовка даних, яка включає в себе завантаження даних у відповідне місце і підготовку їх до використання в навчанні машинного навчання. Дані спочатку збираються, а потім рандомізуються, оскільки порядок даних не повинен впливати на те, що вивчається.
• Вибір моделі - На наступному етапі відбувається вибір відповідної моделі. Існує безліч моделей, які можна використовувати з різних причин. Після того, як ви вибрали модель, перевірте, чи відповідає вона цілям вашої компанії. Ви також повинні знати, скільки підготовки потребує модель, наскільки вона точна та масштабована.
• Навчити обрану модель - Після того, як ви виконали попередні кроки, ви перейдете до навчання, яке є частиною машинного навчання, коли дані використовуються для покращення здатності моделі поступово прогнозувати.

Під час навчання потрібні терпіння та експерименти. Знання про сферу, в якій буде застосовуватися модель, також є корисними. Якщо модель починає процвітати у виконанні своїх функцій, навчання може бути цілком задоволеним.

• Оцінка - Після того, як модель навчена, її потрібно оцінити. Для цього потрібно протестувати машинне навчання на раніше не баченому контрольному наборі даних, щоб оцінити, наскільки добре воно працює. Це може бути репрезентативним для того, як модель працює в реальному світі, але це не є обов'язковим. Навчальні та тестові дані повинні бути такими ж великими, як і кількість змінних у реальному світі.
• Налаштування - Після того, як ви завершили оцінювання, ви, можливо, захочете перевірити, чи можна якось покращити ваше навчання. Цей етап має на меті покращити сприятливі результати оцінювання на попередньому етапі.

На цьому етапі навчання виникає багато проблем, і дуже важливо, щоб ви визначили, що є хорошою моделлю, інакше вам доведеться змінювати параметри протягом тривалого періоду часу.

• Прогнозування - Прогнозування - це завершальна фаза в процесі машинного навчання. Це момент, коли ми вважаємо модель готовою до використання в реальних сценаріях.

Модель досягає автономії від людського втручання і робить власні висновки на основі своїх даних і навчання. Наразі метою моделі є з'ясувати, чи зможе вона перевершити людські судження в різних ситуаціях.

Як працює машинне навчання?

Систему машинного навчання можна розділити на три елементи:

• Процес прогнозування або класифікації: Алгоритми машинного навчання використовуються для створення прогнозів або класифікацій. Ваш алгоритм генерує оцінку шаблону в даних на основі деяких вхідних даних, які можуть бути позначені або не позначені.
• Функція помилки: Функція помилки використовується для оцінки прогнозу моделі. Якщо є відомі приклади, функція помилки може бути використана для порівняння точності моделі.
• Процес оптимізації: Ваги змінюються, щоб зменшити різницю між відомим прикладом і оцінкою моделі, якщо модель може краще відповідати точкам даних у навчальній вибірці. Ця процедура оцінювання та оптимізації буде повторюватися алгоритмом, який самостійно оновлюватиме ваги, поки не буде досягнуто певного рівня точності.

Типи машинного навчання

Алгоритми ML можна навчати різними способами, кожен з яких має свої переваги та недоліки. Існує кілька методів машинного навчання, які застосовуються в дуже специфічних ситуаціях, проте зараз використовуються три основні способи:

• Фундаментальним типом машинного навчання є навчання під наглядом. У цьому випадку алгоритм ML використовує марковані дані. Незважаючи на те, що для цього методу необхідне точне маркування даних, навчання під наглядом може бути неймовірно ефективним, якщо його використовувати в правильних ситуаціях.
• Непідконтрольне навчання має перевагу в тому, що працює з немаркованими даними. Це означає, що для того, щоб зробити набір даних машинозчитуваним, не потрібна людська праця, що дозволяє програмі працювати з набагато більшими наборами даних.
• Навчання з підкріпленням безпосередньо натхненне тим, як люди навчаються на основі даних у своєму повсякденному житті. Він має алгоритм, який використовує метод спроб і помилок, щоб вдосконалюватися і вчитися на нових ситуаціях. Сприятливі результати винагороджуються або підкріплюються, тоді як несприятливі результати не заохочуються або караються.

Застосування машинного навчання

Ось кілька прикладів машинного навчання, з якими ви можете стикатися щодня:

• Перетворення мови в текст: Багато мобільних пристроїв включають розпізнавання мови як частину своїх систем, що дозволяє користувачам здійснювати голосовий пошук або підвищити доступність текстових повідомлень.
• Обслуговування клієнтів: Онлайн-боти надають індивідуальний зворотній зв'язок, відповідають на часті запитання і використовуються для перехресного продажу товарів, пропонуючи користувачеві продукти.

Рекомендаційні боти: Алгоритми машинного навчання можуть допомогти у виявленні тенденцій даних і розробці більш ефективних стратегій, використовуючи дані про поведінку споживачів у минулому. Це використовується інтернет-магазинами для надання відповідних додаткових рекомендацій покупцям під час оформлення замовлення.