Co je strojové učení? Je to otázka, která otevírá dveře do nové éry technologií – takové, kde se počítače mohou učit a zlepšovat samy, podobně jako lidé. Představte si svět, kde se počítače nejen řídí přísnými pravidly, ale mohou se učit z dat a zkušeností. To je podstata strojového učení.
Za těmito pokroky stojí strojové učení, od navrhování nových pořadů ve streamovacích službách na základě vaší historie sledování až po bezpečnou navigaci samořídících aut. Není to jen o technologii; jde o přetvoření toho, jak s námi počítače komunikují a jak rozumí světu kolem nich. Jak se umělá inteligence neustále vyvíjí, strojové učení zůstává jádrem, což přináší revoluci v našem vztahu k technologiím a připravuje cestu pro propojenější budoucnost.
Obsah
- Co je strojové učení?
- Rozdíl mezi strojovým učením a tradičním programováním
- Jak fungují algoritmy strojového učení
- Životní cyklus strojového učení:
- Typy strojového učení
- Potřeba strojového učení:
- Různé aplikace strojového učení
- Omezení strojového učení
Co je strojové učení?
Strojové učení je odvětví umělé inteligence, které umožňuje algoritmům odhalovat skryté vzorce v datových sadách, což jim umožňuje předpovídat nová podobná data bez explicitního programování pro každý úkol. Tradiční strojové učení kombinuje data se statistickými nástroji k předpovídání výstupů a poskytuje užitečné poznatky. Tato technologie nachází uplatnění v různých oblastech, jako je rozpoznávání obrazu a řeči, zpracování přirozeného jazyka, systémy doporučení, detekce podvodů, optimalizace portfolia a automatizační úlohy.
Například systémy doporučujících používají historická data k personalizaci návrhů. Netflix například využívá filtrování založené na spolupráci a obsahu k doporučování filmů a televizních pořadů na základě historie sledování uživatelů, hodnocení a žánrových preferencí. Posílení učení dále zlepšuje tyto systémy tím, že umožňuje agentům činit rozhodnutí na základě zpětné vazby z prostředí a neustále zdokonalovat doporučení.
Vliv strojového učení se rozšiřuje na autonomní vozidla, drony a roboty, což zvyšuje jejich přizpůsobivost v dynamických prostředích. Tento přístup znamená průlom, kdy se stroje učí z příkladů dat, aby generovaly přesné výsledky, úzce propojené s dolováním dat a vědou o datech.
co je regex java
Strojové učení
Rozdíl mezi strojovým učením a tradičním programováním
Rozdíl mezi strojovým učením a tradičním programováním je následující:
| Strojové učení | Tradiční programování | Umělá inteligence |
|---|---|---|
| Strojové učení je podmnožina umělé inteligence (AI), která se zaměřuje na učení z dat za účelem vývoje algoritmu, který lze použít k předpovědi. | V tradičním programování je kód založený na pravidlech psán vývojáři v závislosti na prohlášení o problému. | Umělá inteligence znamená udělat stroj tak schopným, aby mohl vykonávat úkoly, které obvykle vyžadují lidskou inteligenci. |
| Strojové učení používá přístup založený na datech, obvykle se trénuje na historických datech a poté se používá k předpovědi nových dat. | Tradiční programování je typicky založené na pravidlech a deterministické. Nemá samoučící funkce, jako je strojové učení a AI. | Umělá inteligence může zahrnovat mnoho různých technik, včetně strojového učení a hlubokého učení, stejně jako tradiční programování založené na pravidlech. |
| ML dokáže najít vzory a poznatky ve velkých souborech dat, které může být pro lidi obtížné objevit. | Tradiční programování je zcela závislé na inteligenci vývojářů. Má tedy velmi omezené možnosti. | Umělá inteligence někdy používá kombinaci dat a předem definovaných pravidel, což jí dává velkou výhodu při řešení složitých úkolů s dobrou přesností, které se lidem zdají nemožné. |
| Strojové učení je podmnožinou AI. A nyní se používá v různých úlohách založených na AI, jako je zodpovězení otázek Chatbota, auto s vlastním pohonem atd. | Tradiční programování se často používá k vytváření aplikací a softwarových systémů, které mají specifické funkce. | AI je široký obor, který zahrnuje mnoho různých aplikací, včetně zpracování přirozeného jazyka, počítačového vidění a robotiky. |
Jak fungují algoritmy strojového učení
Strojové učení funguje následujícím způsobem.
Algoritmus strojového učení funguje tak, že se učí vzorce a vztahy z dat, aby mohl předpovídat nebo rozhodovat, aniž by byl pro každý úkol explicitně naprogramován. Zde je zjednodušený přehled toho, jak funguje typický algoritmus strojového učení:
Před vložením dat do algoritmu je často nutné je předzpracovat. Tento krok může zahrnovat čištění dat (zpracování chybějících hodnot, odlehlých hodnot), transformaci dat (normalizace, škálování) a jejich rozdělení na trénovací a testovací sady.
3. Výběr modelu :
V závislosti na úloze (např. klasifikace, regrese, shlukování) se zvolí vhodný model strojového učení. Příklady zahrnují rozhodovací stromy, neuronové sítě, podpůrné vektorové stroje a pokročilejší modely, jako jsou architektury hlubokého učení.
4. Školení modelu :
Vybraný model je trénován pomocí trénovacích dat. Během tréninku se algoritmus učí vzory a vztahy v datech. To zahrnuje iterativní úpravu parametrů modelu, aby se minimalizoval rozdíl mezi předpokládanými výstupy a skutečnými výstupy (štítky nebo cíle) v trénovacích datech.
5. Vyhodnocení modelu :
Po natrénování je model vyhodnocen pomocí testovacích dat k posouzení jeho výkonu. Metriky jako přesnost, přesnost, zapamatovatelnost nebo střední kvadratická chyba se používají k vyhodnocení toho, jak dobře model zobecňuje na nová, neviditelná data.
6. Jemné doladění :
Modely lze doladit úpravou hyperparametrů (parametrů, které se neučí přímo během tréninku, jako je rychlost učení nebo počet skrytých vrstev v neuronové síti), aby se zlepšil výkon.
7. Predikce nebo odvození :
Nakonec se trénovaný model používá k předpovědím nebo rozhodování o nových datech. Tento proces zahrnuje aplikaci naučených vzorů na nové vstupy za účelem generování výstupů, jako jsou štítky tříd v klasifikačních úlohách nebo číselné hodnoty v regresních úlohách.
Životní cyklus strojového učení:
Životní cyklus projektu strojového učení zahrnuje řadu kroků, které zahrnují:
1. Prostudujte si problémy:
Prvním krokem je nastudování problému. Tento krok zahrnuje pochopení obchodního problému a definování cílů modelu.
Když jsou shromažďována data související s našimi problémy. pak je dobré data řádně zkontrolovat a udělat je v požadovaném formátu, aby je model mohl použít k nalezení skrytých vzorů. To lze provést v následujících krocích:
- Čištění dat
- Transformace dat
- Vysvětlující analýza dat a inženýrství funkcí
- Rozdělte datovou sadu pro školení a testování.
4. Výběr modelu:
Dalším krokem je výběr vhodného algoritmu strojového učení, který je vhodný pro náš problém. Tento krok vyžaduje znalost silných a slabých stránek různých algoritmů. Někdy používáme více modelů a porovnáváme jejich výsledky a vybíráme nejlepší model podle našich požadavků.
5. Stavba modelu a školení:
- Po výběru algoritmu musíme sestavit model.
- V případě tradičního režimu strojového učení je stavění snadné, stačí jen pár ladění hyperparametrů.
- V případě hlubokého učení musíme definovat architekturu po vrstvách spolu se vstupní a výstupní velikostí, počtem uzlů v každé vrstvě, ztrátovou funkcí, optimalizátorem sklonu gradientu atd.
- Poté je tento model trénován pomocí předzpracované datové sady.
6. Hodnocení modelu:
Jakmile je model trénován, může být vyhodnocen na testovacím souboru dat a určit jeho přesnost a výkon pomocí různých technik. jako je klasifikační zpráva, skóre F1, přesnost, vyvolání, ROC křivka, střední kvadratická chyba, absolutní chyba atd.
7. Ladění modelu:
Na základě výsledků hodnocení může být nutné model vyladit nebo optimalizovat, aby se zlepšil jeho výkon. To zahrnuje ladění hyperparametrů modelu.
8. Nasazení:
Jakmile je model vyškolen a vyladěn, může být nasazen v produkčním prostředí, aby bylo možné předpovídat nová data. Tento krok vyžaduje integraci modelu do existujícího softwarového systému nebo vytvoření nového systému pro model.
9. Monitorování a údržba:
Nakonec je nezbytné monitorovat výkon modelu v produkčním prostředí a podle potřeby provádět úkoly údržby. To zahrnuje monitorování posunu dat, přeškolení modelu podle potřeby a aktualizaci modelu, jakmile budou k dispozici nová data.
Typy strojového učení
- životního prostředí Strojové učení pod dohledem
- Strojové učení bez dozoru
- Posílení strojového učení
1. Strojové učení pod dohledem:
Učení pod dohledem je typ strojového učení, ve kterém je algoritmus trénován na označené datové sadě. Učí se mapovat vstupní funkce na cíle na základě označených tréninkových dat. Při učení pod dohledem je algoritmus vybaven vstupními funkcemi a odpovídajícími výstupními štítky a učí se z těchto dat zobecňovat, aby mohl předpovídat nová, neviditelná data.
Existují dva hlavní typy výuky pod dohledem:
- Regrese : Regrese je typ učení pod dohledem, kde se algoritmus učí předpovídat spojité hodnoty na základě vstupních vlastností. Výstupní štítky v regresi jsou spojité hodnoty, jako jsou ceny akcií a ceny bydlení. Různé regresní algoritmy ve strojovém učení jsou: lineární regrese, polynomiální regrese, hřebenová regrese, regrese rozhodovacího stromu, náhodná lesní regrese, podpůrná vektorová regrese atd.
- 2. Strojové učení bez dozoru:
Učení bez dozoru je typ strojového učení, kde se algoritmus učí rozpoznávat vzory v datech, aniž by byl explicitně trénován pomocí označených příkladů. Cílem učení bez dozoru je odhalit základní strukturu nebo distribuci v datech.
Existují dva hlavní typy učení bez dozoru:
- Shlukování : Algoritmy shlukování seskupují podobné datové body na základě jejich charakteristik. Cílem je identifikovat skupiny nebo shluky datových bodů, které jsou si navzájem podobné, a přitom jsou odlišné od ostatních skupin. Některé populární shlukovací algoritmy zahrnují K-means, Hierarchické shlukování a DBSCAN.
- Redukce rozměrů: Algoritmy redukce rozměrů snižují počet vstupních proměnných v datové sadě a zároveň zachovávají co nejvíce původních informací. To je užitečné pro snížení složitosti datové sady a pro snadnější vizualizaci a analýzu. Některé populární algoritmy redukce rozměrů zahrnují hlavní komponentní analýzu (PCA), t-SNE a automatické kodéry.
3. Posílení strojového učení
Posílení učení je typ strojového učení, kde se agent učí interagovat s prostředím prováděním akcí a přijímáním odměn nebo trestů na základě svých akcí. Cílem posilovacího učení je naučit se politiku, což je mapování od států k akcím, které maximalizují očekávanou kumulativní odměnu v průběhu času.
Existují dva hlavní typy posilovacího učení:
- Výuka posilování založená na modelu: V modelovém posilovacím učení se agent učí model prostředí, včetně pravděpodobností přechodu mezi stavy a odměn spojených s každým párem stav-akce. Agent pak používá tento model k plánování svých akcí, aby maximalizoval svou očekávanou odměnu. Některé oblíbené algoritmy učení na základě modelu zahrnují iteraci hodnot a iteraci zásad.
- Posilovací učení bez modelu : Ve výuce posilování bez modelu se agent učí politiku přímo ze zkušenosti, aniž by explicitně sestavoval model prostředí. Agent komunikuje s prostředím a aktualizuje své zásady na základě odměn, které dostává. Některé oblíbené algoritmy pro výuku bez modelu zahrnují Q-Learning, SARSA a Deep Reinforcement Learning.
Potřeba strojového učení:
Strojové učení je důležité, protože umožňuje počítačům učit se z dat a zlepšovat jejich výkon při konkrétních úkolech, aniž by byly explicitně naprogramovány. Díky této schopnosti učit se z dat a přizpůsobovat se novým situacím je strojové učení zvláště užitečné pro úkoly, které zahrnují velké množství dat, komplexní rozhodování a dynamická prostředí.
Zde jsou některé konkrétní oblasti, kde se strojové učení používá:
- Prediktivní modelování: Strojové učení lze použít k vytvoření prediktivních modelů, které mohou firmám pomoci lépe se rozhodovat. Strojové učení lze například použít k předpovědi, kteří zákazníci si s největší pravděpodobností koupí konkrétní produkt nebo u kterých pacientů se s největší pravděpodobností rozvine určitá nemoc.
- Zpracování přirozeného jazyka: Strojové učení se používá k vytváření systémů, které dokážou porozumět a interpretovat lidský jazyk. To je důležité pro aplikace, jako je rozpoznávání hlasu, chatboti a překlady jazyků.
- Počítačové vidění: Strojové učení se používá k vytváření systémů, které dokážou rozpoznat a interpretovat obrázky a videa. To je důležité pro aplikace, jako jsou samořídící auta, sledovací systémy a lékařské zobrazování.
- Detekce podvodů: Strojové učení lze využít k odhalení podvodného chování ve finančních transakcích, online reklamě a dalších oblastech.
- Systémy doporučení: Strojové učení lze použít k vytvoření systémů doporučení, které uživatelům navrhují produkty, služby nebo obsah na základě jejich dřívějšího chování a preferencí.
Celkově se strojové učení stalo základním nástrojem pro mnoho podniků a průmyslových odvětví, protože jim umožňuje lépe využívat data, zlepšovat rozhodovací procesy a poskytovat zákazníkům přizpůsobenější zážitky.
Různé aplikace strojového učení
Nyní v tomto tutoriálu strojového učení se pojďme naučit aplikace strojového učení:
- Automatizace : Strojové učení, které funguje zcela autonomně v jakékoli oblasti bez nutnosti jakéhokoli lidského zásahu. Roboti například provádějí základní procesní kroky ve výrobních závodech.
- Finanční průmysl : Strojové učení je ve finančním průmyslu stále oblíbenější. Banky používají ML hlavně k nalezení vzorců v datech, ale také k prevenci podvodů.
- Vládní organizace : Vláda využívá ML k řízení veřejné bezpečnosti a veřejných služeb. Vezměte si příklad z Číny s jejím masivním rozpoznáváním tváří. Vláda používá umělou inteligenci, aby zabránila jaywalkingu.
- Zdravotnický průmysl : Zdravotnictví bylo jedním z prvních odvětví, které využívalo strojové učení s detekcí obrazu.
- Marketing: Široké využití AI se v marketingu děje díky bohatému přístupu k datům. Před věkem masových dat vyvíjeli výzkumníci pokročilé matematické nástroje, jako je Bayesovská analýza, aby odhadli hodnotu zákazníka. S rozmachem dat se marketingové oddělení spoléhá na AI při optimalizaci vztahů se zákazníky a marketingových kampaní.
- Maloobchodní průmysl : Strojové učení se používá v maloobchodě k analýze chování zákazníků, předpovídání poptávky a správě zásob. Pomáhá také maloobchodníkům přizpůsobit nákupní zážitek pro každého zákazníka doporučováním produktů na základě jejich minulých nákupů a preferencí.
- Přeprava : Strojové učení se používá v dopravním průmyslu k optimalizaci tras, snížení spotřeby paliva a zlepšení celkové efektivity dopravních systémů. Hraje také roli v autonomních vozidlech, kde se k rozhodování o navigaci a bezpečnosti používají algoritmy ML.
Omezení strojového učení -
- Primární výzvou strojového učení je nedostatek dat nebo rozmanitost datové sady.
- Stroj se nemůže učit, pokud nejsou k dispozici žádná data. Kromě toho datová sada s nedostatkem rozmanitosti dává stroji potíže.
- Aby se stroj naučil smysluplný náhled, musí mít heterogenitu.
- Je vzácné, že algoritmus může extrahovat informace, když neexistují žádné nebo jen málo variací.
- Doporučuje se mít alespoň 20 pozorování na skupinu, aby se stroj naučil. Toto omezení vede ke špatnému hodnocení a predikci.
Závěr
Na závěr pochopení co je strojové učení otevírá dveře do světa, kde počítače nejen zpracovávají data, ale učí se z nich rozhodovat a předpovídat. Představuje průsečík informatiky a statistiky a umožňuje systémům zlepšovat jejich výkon v průběhu času bez explicitního programování. Vzhledem k tomu, že strojové učení se neustále vyvíjí, jeho aplikace napříč odvětvími slibují, že předefinují způsob, jakým komunikujeme s technologiemi, což z ní učiní nejen nástroj, ale i transformační sílu v našem každodenním životě.