Învățarea automată (Machine Learning – ML) reprezintă o avansare tehnologică semnificativă, a cărei importanță continuă să crească în diverse domenii.
Această ramură a inteligenței artificiale (AI), alături de învățarea profundă (deep learning), ne permite să anticipăm evoluțiile viitoare și să adaptăm strategiile prin intermediul algoritmilor ML. Într-o eră dominată de progresul tehnologic, automatizarea sarcinilor devine norma, depășind limitările metodelor manuale.
Există o varietate de algoritmi ML, fiecare conceput pentru sarcini specifice, capabili să rezolve probleme complexe și să economisească timp prețios. Exemplele includ jocurile de strategie, analiza datelor, asistența chirurgicală, optimizarea deciziilor de cumpărături și multe altele.
În acest articol, voi detalia diferiții algoritmi și modele de învățare automată pentru a oferi o înțelegere cuprinzătoare.
Să începem!
Ce reprezintă Învățarea Automată?
Învățarea automată se referă la capacitatea unei mașini, cum ar fi un computer, de a învăța și de a se adapta autonom, folosind modele și algoritmi statistici, fără a fi explicit programată pentru fiecare sarcină.
În esență, mașinile imită comportamentul uman, aceasta fiind o formă de inteligență artificială care permite aplicațiilor software să își îmbunătățească precizia predicțiilor și să efectueze sarcini variate prin procesarea datelor și continuă optimizare.
Odată cu evoluția rapidă a tehnologiei de calcul, ML de astăzi depășește capacitățile sale anterioare. De la recunoașterea tiparelor la teoria învățării, ML este acum crucială în îndeplinirea diverselor sarcini.
Prin învățarea automată, computerele analizează datele anterioare pentru a lua decizii și a genera rezultate fiabile și repetabile. Această știință a cunoscut o creștere exponențială recent.
Deși algoritmi ML există de mult timp, abilitatea de a aplica automat calcule complexe la volume mari de date (big data), cu o viteză și eficiență crescândă, reprezintă o dezvoltare recentă.
Iată câteva exemple binecunoscute:
- Sistemele de recomandare online, precum cele de la Netflix și Amazon.
- Mașinile autonome, precum cele dezvoltate de Google, care sunt tot mai populare.
- Detectarea fraudelor și recomandarea metodelor de prevenire.
Și multe alte aplicații.
De ce este necesară Învățarea Automată?
Învățarea automată este un concept vital pentru orice afacere, fiind implementată în aplicații software pentru a înțelege comportamentul clienților, modelele operaționale și multe altele. Aceasta susține dezvoltarea celor mai noi produse și servicii.
Companii importante ca Google, Uber, Instagram și Amazon au integrat ML în operațiunile lor principale. În special, industriile care lucrează cu cantități mari de date recunosc valoarea modelelor de învățare automată.
Această tehnologie permite organizațiilor să funcționeze mai eficient. Sectoare ca serviciile financiare, guvernamentale, sănătate, retail, transport și industria petrolieră utilizează modele de învățare automată pentru a oferi clienților rezultate valoroase.
Cine utilizează Învățarea Automată?
Învățarea automată este folosită într-o gamă largă de aplicații, iar cel mai popular exemplu sunt sistemele de recomandare de pe platforme ca Instagram, Facebook și Twitter.
Facebook folosește ML pentru a personaliza experiența utilizatorilor prin fluxurile de știri. Dacă un utilizator interacționează frecvent cu o anumită categorie de postări, algoritmul va începe să afișeze mai multe postări din acea categorie.
În culise, motorul de recomandare studiază comportamentul online al utilizatorilor prin analizarea tiparelor. Fluxul de știri se adaptează automat când utilizatorul își schimbă interesele.
Pe lângă motoarele de recomandare, numeroase companii folosesc aceleași concepte pentru a optimiza procesele de afaceri esențiale, cum ar fi:
- Software de management al relațiilor cu clienții (CRM): utilizează modele de învățare automată pentru a analiza e-mailurile și a prioritiza răspunsul echipei de vânzări la cele mai importante solicitări.
- Business Intelligence (BI): furnizorii de analize și BI folosesc această tehnologie pentru a identifica datele critice, modelele și anomaliile.
- Sisteme informaționale pentru resurse umane (HRIS): aplică modele ML pentru a filtra candidații și a identifica cei mai potriviți pentru o poziție vacantă.
- Mașini autonome: algoritmii de învățare automată ajută la identificarea obiectelor și a comportamentului șoferului pentru a preveni accidentele.
- Asistenți virtuali: combină modele supravegheate și nesupravegheate pentru a interpreta limbajul și a oferi asistență relevantă.
Ce sunt Modelele de Învățare Automată?
Un model ML reprezintă un software sau o aplicație antrenată pentru a evalua și recunoaște anumite tipare. Acesta este instruit cu ajutorul datelor și al algoritmilor, învățând din aceste date.
De exemplu, dacă dorești să creezi o aplicație care recunoaște emoțiile pe baza expresiilor faciale, trebuie să alimentezi modelul cu imagini diverse, etichetate corespunzător cu emoțiile. După antrenament, modelul va fi capabil să identifice starea de spirit a utilizatorului.
În esență, un model de învățare automată este o reprezentare simplificată a unui proces. Este un mod eficient de a evalua ceva sau de a oferi o recomandare. Totul în model funcționează ca o aproximare.
De exemplu, atunci când creăm un glob pământesc, îl facem sferic. Dar globul real nu este o sferă perfectă. Această aproximare ne permite să construim un model. Modelele ML funcționează similar.
Acum, să explorăm diferitele modele și algoritmi de învățare automată.
Tipuri de Modele de Învățare Automată
Modelele de învățare automată sunt clasificate în trei categorii: învățare supravegheată, nesupravegheată și prin întărire. Învățarea supravegheată și nesupravegheată au subcategorii. Să le examinăm pe fiecare în detaliu.
#1. Învățare Supravegheată
Învățarea supravegheată este un model simplu care învață o funcție ce mapează intrările la ieșiri. De exemplu, dacă ai un set de date cu două variabile, vârsta ca intrare și înălțimea ca rezultat.
Printr-un model de învățare supravegheată, poți prezice cu ușurință înălțimea unei persoane în funcție de vârsta sa. Pentru a înțelege acest model, este necesar să explorăm subcategoriile sale.
#2. Clasificarea
Clasificarea este o sarcină de modelare predictivă, folosită pe scară largă în ML, unde o etichetă este atribuită unui set de date de intrare. Aceasta necesită un set de date de antrenament cu multiple instanțe de intrări și ieșiri din care modelul învață.
Setul de date de antrenament este folosit pentru a determina cea mai bună metodă de a conecta datele de intrare la etichetele de clasă specificate. În cele din urmă, setul de date de antrenament definește problema, conținând multiple mostre de ieșire.
Este folosită pentru filtrarea spam-ului, căutarea documentelor, recunoașterea caracterelor scrise de mână, detectarea fraudelor, identificarea limbii și analiza sentimentelor. Ieșirea este discretă în acest caz.
#3. Regresia
În acest model, ieșirea este întotdeauna continuă. Analiza de regresie este o abordare statistică ce modelează relația dintre una sau mai multe variabile independente și o variabilă dependentă.
Regresia permite analiza modului în care se modifică variabila dependentă în raport cu variabila independentă, menținând celelalte variabile independente constante. Este folosită pentru a prezice date precum salariul, vârsta, temperatura, prețul și alte date reale.
Analiza de regresie este o metodă de aproximare ce generează o predicție din date. În termeni simpli, presupune trasarea unei linii care să se potrivească cel mai bine punctelor de date pentru a obține cea mai precisă valoare.
Exemplu: Estimarea prețului unui bilet de avion este o sarcină comună de regresie.
#4. Învățare Nesupravegheată
Învățarea nesupravegheată este folosită pentru a deduce inferențe și a descoperi tipare în datele de intrare fără a avea rezultate etichetate. Această tehnică este utilizată pentru a descoperi grupări și modele ascunse fără intervenție umană.
Poate identifica asemănări și diferențe în informații, ceea ce o face ideală pentru segmentarea clienților, analiza exploratorie a datelor, recunoașterea tiparelor și imaginilor și strategiile de vânzare încrucișată.
Învățarea nesupravegheată este, de asemenea, folosită pentru a reduce numărul de caracteristici ale unui model prin reducerea dimensionalității, folosind abordări ca descompunerea valorii singulare și analiza componentelor principale.
#5. Clustering
Clusteringul este un model de învățare nesupravegheat care grupează datele. Este folosit frecvent în detectarea fraudelor, clasificarea documentelor și segmentarea clienților.
Algoritmii de grupare includ clusteringul ierarhic, bazat pe densitate, clusteringul cu deplasare medie și clusteringul k-means. Fiecare algoritm este utilizat diferit pentru a identifica grupuri, dar obiectivul rămâne același.
#6. Reducerea Dimensionalității
Aceasta este o metodă de a reduce numărul de variabile aleatoare luate în considerare pentru a crea un set de variabile principale. Altfel spus, procesul de reducere a dimensiunii setului de caracteristici este cunoscut ca reducerea dimensionalității. Algoritmul popular pentru acest model este Analiza componentelor principale.
Problema este că adăugarea mai multor intrări în activitățile de modelare predictivă face modelarea mai complexă. Aceasta este folosită în principal pentru vizualizarea datelor.
#7. Întărirea Învățării Automate
Este un model similar cu învățarea supravegheată, fiind numit modelul comportamental de învățare automată. Singura diferență este că algoritmul nu este antrenat folosind date de eșantion.
Modelul de învățare prin întărire învață pe măsură ce avansează prin metoda încercare-eroare. Secvența rezultatelor de succes determină modelul să dezvolte cea mai bună recomandare pentru o problemă. Această metodă este folosită în jocuri, navigație, robotică și multe altele.
Tipuri de Algoritmi de Învățare Automată
#1. Regresia Liniară
Obiectivul este de a identifica o linie care se potrivește cel mai bine datelor. Există extensii ale regresiei liniare, cum ar fi regresia liniară multiplă și regresia polinomială, care presupun găsirea celui mai bun plan și a celei mai bune curbe care se potrivesc datelor, respectiv.
#2. Regresia Logistică
Regresia logistică este similară cu regresia liniară, dar este utilizată pentru a obține un număr finit de rezultate, de exemplu două. Regresia logistică este preferată în locul celei liniare atunci când se modelează probabilitatea rezultatelor.
Aici, o ecuație logistică este construită pentru ca variabila de ieșire să fie între 0 și 1.
#3. Arborele de Decizie
Modelul arborelui de decizie este folosit în planificare strategică, învățare automată și cercetare operațională. Este format din noduri, iar un număr mai mare de noduri duce la rezultate mai precise. Ultimul nod al arborelui de decizie conține date care ajută la luarea deciziilor mai rapid.
Aceste noduri finale sunt numite și frunzele arborelui. Deși sunt ușor de construit, arborii de decizie sunt foarte preciși.
#4. Pădurea Aleatorie
Este o tehnică de învățare prin ansamblu construită din arbori de decizie. Modelul de pădure aleatorie folosește multipli arbori de decizie, utilizând seturi de date bootstrapped. Algoritmul selectează aleatoriu un subset de variabile la fiecare etapă a arborelui.
Modelul pădurii aleatorii selectează predicția fiecărui arbore de decizie. Astfel, folosirea modelului „majoritatea câștigă” reduce riscul de eroare.
De exemplu, dacă un arbore de decizie individual prezice 0, nu vom obține un rezultat. Dar dacă creăm 4 arbori de decizie simultan, s-ar putea să obținem valoarea 1. Acesta este avantajul modelului de pădure aleatorie.
#5. Suport Vector Machine (SVM)
Un Support Vector Machine (SVM) este un algoritm supravegheat complex, dar intuitiv.
De exemplu, dacă avem două tipuri de date sau clase, algoritmul SVM va găsi o limită sau un hiperplan între ele și va maximiza marja dintre clase. Deși există mai multe planuri de separare, doar unul poate maximiza distanța sau marja dintre clase.
#6. Analiza Componentelor Principale (PCA)
Analiza componentelor principale (PCA) presupune proiectarea informațiilor dimensionale mai mari, ca 3 dimensiuni, într-un spațiu mai mic, ca 2 dimensiuni. Astfel se obține o dimensiune minimă a datelor. Poți păstra valorile inițiale în model fără a afecta poziția, ci doar reducând dimensiunile.
Este un model de reducere a dimensiunii folosit pentru a reduce mai multe variabile ale unui set de date la cele mai puține variabile. Aceasta se poate realiza prin adunarea acelor variabile cu aceeași scală de măsurare și corelații mai mari decât altele.
Principalul scop al acestui algoritm este să-ți arate noile grupuri de variabile și să-ți permită să-ți finalizezi munca.
De exemplu, PCA ajută la interpretarea sondajelor cu multe întrebări sau variabile, precum sondaje despre bunăstare, cultura organizațională sau comportament. Modelul PCA permite vizualizarea unui număr redus de variabile.
#7. Bayes Naiv
Algoritmul Naive Bayes este utilizat în știința datelor și este un model popular în multe industrii. Conceptul este derivat din teorema Bayes, care explică ecuația probabilității: „care este probabilitatea Q (variabilă de ieșire) știind P”.
Este o explicație matematică folosită în era tehnologică actuală.
Pe lângă acestea, unele modele menționate la regresie, cum ar fi arborele de decizie, rețeaua neuronală și pădurea aleatorie, sunt folosite și la clasificare. Singura diferență este că ieșirea este discretă în loc de continuă.
#8. Rețea Neuronală
Rețeaua neuronală este un alt model des utilizat în industrii. Este o rețea de ecuații matematice. Funcționează primind una sau mai multe variabile ca intrare, care trec prin rețea și generează rezultate sub forma uneia sau mai multor variabile de ieșire.
O rețea neuronală primește un vector de intrări și returnează un vector de ieșiri, similar cu matricele din matematică. Are straturi ascunse între straturile de intrare și ieșire, reprezentând funcții liniare și de activare.
#9. Algoritmul K-Nearest Neighbors (KNN)
Algoritmul KNN este folosit atât pentru probleme de clasificare, cât și pentru regresie. Este utilizat în știința datelor pentru a rezolva probleme de clasificare. Stochează toate cazurile disponibile și clasifică cazurile viitoare luând în considerare voturile celor mai apropiați vecini.
Măsurarea se face prin funcția de distanță. De exemplu, pentru a obține date despre o persoană, trebuie să discuți cu persoanele apropiate ei, ca prieteni, colegi etc. Algoritmul KNN funcționează similar.
Trebuie luate în considerare trei aspecte înainte de selectarea algoritmului KNN.
- Datele trebuie preprocesate.
- Variabilele trebuie normalizate, altfel variabilele mai mari ar putea influența modelul.
- KNN este costisitor din punct de vedere computațional.
#10. Clustering K-Means
Este un model de învățare automată nesupravegheată folosit pentru sarcini de grupare. Seturile de date sunt clasificate în mai multe grupuri (K), astfel încât punctele din același cluster sunt omogene și diferite de punctele din alte clustere.
K-Means formează clustere în felul următor:
- K-Means alege un număr K de puncte de date, denumite centroizi, pentru fiecare cluster.
- Fiecare punct de date formează un cluster cu cel mai apropiat centroid, creând K clustere.
- Se generează noi centroizi.
- Apoi se determină cea mai apropiată distanță pentru fiecare punct. Acest proces se repetă până când centroizii nu se mai schimbă.
Concluzie
Modelele și algoritmii de învățare automată sunt esențiale pentru procesele critice, facilitând viața de zi cu zi. Astfel, procesele complexe sunt realizate în câteva secunde.
ML este un instrument puternic folosit de multe industrii, iar cererea este în continuă creștere. Este doar o chestiune de timp până când vom obține răspunsuri și mai precise la problemele noastre complexe.