Machine Learning (ML) este o inovație tehnologică care continuă să-și demonstreze valoarea în multe sectoare.
Învățarea automată este legată de inteligența artificială și de învățarea profundă. Deoarece trăim într-o eră tehnologică în continuă progres, acum este posibil să prezicem ce urmează și să știm cum să ne schimbăm abordarea folosind ML.
Astfel, nu sunteți limitat la moduri manuale; aproape toate sarcinile din zilele noastre sunt automatizate. Există diferiți algoritmi de învățare automată proiectați pentru diferite activități. Acești algoritmi pot rezolva probleme complexe și pot economisi ore de lucru.
Exemple în acest sens ar putea fi jocul de șah, completarea datelor, efectuarea intervențiilor chirurgicale, alegerea celei mai bune opțiuni din lista de cumpărături și multe altele.
Voi explica în detaliu algoritmii și modelele de învățare automată în acest articol.
Începem!
Cuprins
Ce este Machine Learning?
Învățarea automată este o abilitate sau o tehnologie în care o mașină (cum ar fi un computer) trebuie să-și dezvolte capacitatea de a învăța și de a se adapta utilizând modele și algoritmi statistici fără a fi foarte programată.
Drept urmare, mașinile se comportă în mod similar cu oamenii. Este un tip de inteligență artificială care permite aplicațiilor software să devină mai precise la predicții și să efectueze diferite sarcini prin valorificarea datelor și îmbunătățirea lor.
Deoarece tehnologiile de calcul cresc rapid, învățarea automată de astăzi nu este aceeași cu cea din trecut. Învățarea automată își dovedește existența de la recunoașterea modelelor până la teoria învățării pentru a îndeplini anumite sarcini.
Cu învățarea automată, computerele învață din calculele anterioare pentru a produce decizii și rezultate repetabile și fiabile. Cu alte cuvinte, învățarea automată este o știință care a câștigat un nou impuls.
Deși mulți algoritmi au fost utilizați de mult timp, capacitatea de a aplica automat calcule complexe la big data, din ce în ce mai rapid, din ce în ce mai mult, este o dezvoltare recentă.
Câteva exemple mediatizate sunt următoarele:
- Reduceri și oferte online de recomandare, cum ar fi de la Netflix și Amazon
- Mașină Google cu conducere autonomă și foarte popularizată
- Detectarea fraudelor și sugerarea unor modalități de a omite aceste probleme
Si multe altele.
De ce ai nevoie de Machine Learning?
Învățarea automată este un concept important pe care fiecare proprietar de afaceri îl implementează în aplicațiile software pentru a-și cunoaște comportamentul clienților, modelele operaționale ale afacerii și multe altele. Sprijină dezvoltarea celor mai noi produse.
Multe companii de top, precum Google, Uber, Instagram, Amazon etc., fac din învățarea automată partea centrală a operațiunilor lor. Cu toate acestea, industriile care lucrează pe o cantitate mare de date cunosc importanța modelelor de învățare automată.
Organizațiile sunt capabile să lucreze eficient cu această tehnologie. Industrii precum serviciile financiare, guvernele, asistența medicală, comerțul cu amănuntul, transportul și petrolul utilizează modele de învățare automată pentru a oferi rezultate mai valoroase pentru clienți.
Cine folosește Machine Learning?
Învățarea automată este utilizată în prezent în numeroase aplicații. Cel mai cunoscut exemplu este motorul de recomandare de pe Instagram, Facebook, Twitter etc.
Facebook folosește învățarea automată pentru a personaliza experiențele membrilor în fluxurile lor de știri. Dacă un utilizator se oprește frecvent pentru a verifica aceeași categorie de postări, motorul de recomandare începe să afișeze mai multe postări din aceeași categorie.
În spatele ecranului, motorul de recomandare încearcă să studieze comportamentul online al membrilor prin tiparele acestora. Fluxul de știri se ajustează automat atunci când utilizatorul își schimbă acțiunea.
Legat de motoarele de recomandare, multe întreprinderi folosesc același concept pentru a-și rula procedurile critice de afaceri. Sunt:
- Software de management al relațiilor cu clienții (CRM): folosește modele de învățare automată pentru a analiza e-mailurile vizitatorilor și pentru a determina echipa de vânzări să răspundă imediat la cele mai importante mesaje.
- Business Intelligence (BI): furnizorii de analize și BI folosesc tehnologia pentru a identifica punctele de date esențiale, modelele și anomaliile.
- Sisteme informaționale de resurse umane (HRIS): utilizează modele de învățare automată în software-ul său pentru a filtra prin aplicațiile sale și a recunoaște cei mai buni candidați pentru postul solicitat.
- Mașini cu conducere autonomă: algoritmii de învățare automată le permit companiilor producătoare de mașini să identifice obiectul sau să simtă comportamentul șoferului pentru a alerta imediat pentru a preveni accidentele.
- Asistenți virtuali: asistenții virtuali sunt asistenți inteligenți care combină modele supravegheate și nesupravegheate pentru a interpreta vorbirea și contextul de furnizare.
Ce sunt modelele de învățare automată?
Un model ML este un software sau o aplicație de calculator instruit să judece și să recunoască unele modele. Puteți antrena modelul cu ajutorul datelor și îl puteți furniza cu algoritmul, astfel încât să învețe din acele date.
De exemplu, vrei să faci o aplicație care să recunoască emoțiile pe baza expresiilor faciale ale utilizatorului. Aici, trebuie să hrănești modelul cu diferite imagini ale fețelor etichetate cu diferite emoții și să-ți antrenezi bine modelul. Acum, puteți utiliza același model în aplicația dvs. pentru a determina cu ușurință starea de spirit a utilizatorului.
În termeni simpli, un model de învățare automată este o reprezentare simplificată a procesului. Acesta este cel mai simplu mod de a determina ceva sau de a recomanda ceva unui consumator. Totul din model funcționează ca o aproximare.
De exemplu, atunci când desenăm un glob sau îl fabricăm, îi dăm forma unei sfere. Dar globul actual nu este sferic așa cum știm. Aici, ne asumăm forma pentru a construi ceva. Modelele ML funcționează în mod similar.
Să mergem mai departe cu diferitele modele și algoritmi de învățare automată.
Tipuri de modele de învățare automată
Toate modelele de învățare automată sunt clasificate ca învățare supravegheată, nesupravegheată și prin întărire. Învățarea supravegheată și nesupravegheată este clasificată în continuare ca termeni diferiți. Să discutăm pe fiecare dintre ele în detaliu.
#1. Învățare supravegheată
Învățarea supravegheată este un model simplu de învățare automată care implică învățarea unei funcții de bază. Această funcție mapează o intrare la ieșire. De exemplu, dacă aveți un set de date format din două variabile, vârsta ca intrare și înălțimea ca rezultat.
Cu un model de învățare supravegheată, puteți prezice cu ușurință înălțimea unei persoane în funcție de vârsta acelei persoane. Pentru a înțelege acest model de învățare, trebuie să parcurgeți subcategorii.
#2. Clasificare
Clasificarea este o sarcină de modelare predictivă utilizată pe scară largă în domeniul învățării automate, în care o etichetă este prezisă pentru o anumită date de intrare. Necesită setul de date de antrenament cu o gamă largă de instanțe de intrări și ieșiri din care modelul învață.
Setul de date de antrenament este utilizat pentru a găsi modalitatea minimă de a mapa mostrele de date de intrare la etichetele de clasă specificate. În cele din urmă, setul de date de antrenament reprezintă problema care conține un număr mare de mostre de ieșire.
Este folosit 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 regresiei este în esență o abordare statistică care modelează o conexiune între una sau mai multe variabile care sunt independente și o variabilă țintă sau dependentă.
Regresia permite să vedem cum se modifică numărul variabilei dependente în raport cu variabila independentă, în timp ce celelalte variabile independente sunt constante. Este folosit pentru a prezice salariul, vârsta, temperatura, prețul și alte date reale.
Analiza de regresie este o metodă de „cel mai bun ghicire” care generează o prognoză din setul de date. Cu cuvinte simple, potrivirea diferitelor puncte de date într-un grafic pentru a obține cea mai precisă valoare.
Exemplu: estimarea prețului unui bilet de avion este o activitate de regresie obișnuită.
#4. Învățare nesupravegheată
Învățarea nesupravegheată este utilizată în esență pentru a deduce inferențe, precum și pentru a găsi modele din datele de intrare fără nicio referință la rezultatele etichetate. Această tehnică este folosită pentru a descoperi grupări și modele de date ascunse fără a fi nevoie de intervenția umană.
Poate descoperi diferențe și asemănări în informații, făcând această tehnică ideală pentru segmentarea clienților, analiza exploratorie a datelor, recunoașterea modelelor și imaginilor și strategiile de vânzare încrucișată.
Învățarea nesupravegheată este, de asemenea, utilizată pentru a reduce numărul finit de caracteristici ale unui model folosind procesul de reducere a dimensionalității care include două abordări: descompunerea valorii singulare și analiza componentelor principale.
#5. Clustering
Clusteringul este un model de învățare nesupravegheat care include gruparea punctelor de date. Este folosit frecvent pentru detectarea fraudelor, clasificarea documentelor și segmentarea clienților.
Cei mai obișnuiți algoritmi de grupare sau grupare includ clustering ierarhic, clustering bazat pe densitate, clustering cu deplasare medie și clustering k-means. Fiecare algoritm este utilizat diferit pentru a găsi clustere, dar scopul este același în fiecare caz.
#6. Reducerea dimensionalității
Este o metodă de reducere a diferitelor variabile aleatoare care sunt luate în considerare pentru a obține un set de variabile principale. Cu alte cuvinte, procesul de scădere a dimensiunii setului de caracteristici se numește reducerea dimensionalității. Algoritmul popular al acestui model se numește Analiza componentelor principale.
Blestemul acestui lucru se referă la faptul de a adăuga mai mult input la activitățile de modelare predictivă, ceea ce face și mai dificilă modelarea. Este folosit în general pentru vizualizarea datelor.
#7. Întărirea învățării automate
Este un model similar cu învățarea automată supravegheată. Este denumit modelul comportamental de învățare automată. Singura diferență față de învățarea supravegheată este că algoritmul nu este antrenat folosind datele eșantionului.
Modelul de învățare prin întărire învață pe măsură ce avansează cu metoda de încercare și eroare. Secvența rezultatelor de succes a forțat modelul să dezvolte cea mai bună recomandare pentru o anumită problemă. Acesta este adesea folosit în jocuri, navigare, robotică și multe altele.
Tipuri de algoritmi de învățare automată
#1. Regresie liniara
Aici, ideea este să găsiți o linie care să se potrivească în cel mai bun mod posibil cu datele de care aveți nevoie. Există extensii în modelul de regresie liniară care include regresia liniară multiplă și regresia polinomială. Aceasta înseamnă găsirea celui mai bun plan care se potrivește datelor și, respectiv, cea mai bună curbă care se potrivește datelor.
#2. Regresie logistică
Regresia logistică este foarte similară cu algoritmul de regresie liniară, dar este folosită în esență pentru a obține un număr finit de rezultate, să spunem două. Regresia logistică este utilizată peste regresia liniară în timp ce se modelează probabilitatea rezultatelor.
Aici, o ecuație logistică este construită într-un mod genial, astfel încât variabila de ieșire să fie între 0 și 1.
#3. Arborele de decizie
Modelul arborelui de decizie este utilizat pe scară largă în planificarea strategică, învățarea automată și cercetarea operațională. Este format din noduri. Dacă aveți mai multe noduri, veți obține rezultate mai precise. Ultimul nod al arborelui de decizie este format din date care ajută la luarea deciziilor mai rapid.
Astfel, ultimele noduri sunt denumite și frunzele copacilor. Arborele de decizie sunt ușor și intuitiv de construit, dar nu sunt puțini în ceea ce privește acuratețea.
#4. Pădurea aleatorie
Este o tehnică de învățare prin ansamblu. În termeni simpli, este construit din arbori de decizie. Modelul pădurilor aleatorii implică mai mulți arbori de decizie, folosind seturi de date bootstrapped ale datelor adevărate. Selectează aleatoriu subsetul de variabile la fiecare pas al arborelui.
Modelul forestier aleatoriu selectează modul de predicție al fiecărui arbore de decizie. Prin urmare, bazarea pe modelul „majoritatea câștigă” reduce riscul de eroare.
De exemplu, dacă creați un arbore de decizie individual și modelul prezice 0 la sfârșit, nu veți avea nimic. Dar dacă creați 4 arbori de decizie simultan, s-ar putea să obțineți valoarea 1. Aceasta este puterea modelului de învățare ale pădurii aleatoare.
#5. Suport Vector Machine
A Support Vector Machine (SVM) este un algoritm de învățare automată supravegheat care este complicat, dar intuitiv atunci când vorbim despre cel mai fundamental nivel.
De exemplu, dacă există două tipuri de date sau clase, algoritmul SVM va găsi o limită sau un hiperplan între acele clase de date și maximizează marja dintre cele două. Există multe planuri sau limite care separă două clase, dar un singur plan poate maximiza distanța sau marja dintre clase.
#6. Analiza componentelor principale (PCA)
Analiza componentelor principale înseamnă proiectarea informațiilor dimensionale mai mari, cum ar fi 3 dimensiuni, într-un spațiu mai mic, cum ar fi 2 dimensiuni. Acest lucru are ca rezultat o dimensiune minimă a datelor. Astfel, puteți păstra valorile inițiale în model fără a împiedica poziția, ci reducând dimensiunile.
Cu cuvinte simple, este un model de reducere a dimensiunii care este utilizat în special pentru a aduce mai multe variabile prezente în setul de date la cele mai puține variabile. Se poate realiza prin adunarea acelor variabile a căror scară de măsurare este aceeași și are corelații mai mari decât altele.
Scopul principal al acestui algoritm este să vă arate noile grupuri de variabile și să vă ofere suficient acces pentru a vă termina munca.
De exemplu, PCA ajută la interpretarea sondajelor care includ multe întrebări sau variabile, cum ar fi sondaje privind bunăstarea, cultura de studiu sau comportament. Puteți vedea variabile minime ale acestui lucru cu modelul PCA.
#7. Bayes naiv
Algoritmul Naive Bayes este folosit în știința datelor și este un model popular utilizat în multe industrii. Ideea este preluată din teorema Bayes care explică ecuația probabilității ca „care este probabilitatea Q (variabilă de ieșire) dată P.
Este o explicație matematică care este folosită în era tehnologică de astăzi.
În afară de acestea, unele modele menționate în partea de regresie, inclusiv arborele de decizie, rețeaua neuronală și pădurea aleatorie, intră și ele sub modelul de clasificare. Singura diferență dintre termeni este că ieșirea este discretă în loc de continuă.
#8. Retea neurala
O rețea neuronală este din nou modelul cel mai folosit în industrii. Este în esență o rețea de diverse ecuații matematice. În primul rând, este nevoie de una sau mai multe variabile ca intrare și trece prin rețeaua de ecuații. În cele din urmă, vă oferă rezultate într-una sau mai multe variabile de ieșire.
Cu alte cuvinte, o rețea neuronală ia un vector de intrări și returnează vectorul de ieșiri. Este similar cu matricele din matematică. Are straturi ascunse în mijlocul straturilor de intrare și de ieșire reprezentând atât funcții liniare, cât și funcții de activare.
#9. Algoritmul K-Nearest Neighbours (KNN).
Algoritmul KNN este utilizat atât pentru probleme de clasificare, cât și pentru probleme de regresie. Este utilizat pe scară largă în industria științei datelor pentru a rezolva probleme de clasificare. Mai mult, stochează toate cazurile disponibile și clasifică cazurile viitoare luând voturile k vecinilor săi.
Funcția de distanță realizează măsurarea. De exemplu, dacă doriți date despre o persoană, trebuie să vorbiți cu persoanele cele mai apropiate de acea persoană, cum ar fi prieteni, colegi, etc. În mod similar, algoritmul KNN funcționează.
Trebuie să luați în considerare trei lucruri înainte de a selecta algoritmul KNN.
- Datele trebuie preprocesate.
- Variabilele trebuie normalizate, sau variabilele mai mari pot influența modelul.
- KNN este costisitor din punct de vedere computațional.
#10. K-Means Clustering
Se înscrie într-un model de învățare automată nesupravegheată care rezolvă sarcinile de grupare. Aici seturile de date sunt clasificate și clasificate în mai multe grupuri (să zicem K), astfel încât toate punctele dintr-un cluster sunt eterogene și omogene față de date.
K-Means formează clustere astfel:
- K-Means alege numărul K de puncte de date, numite centroizi, pentru fiecare cluster.
- Fiecare punct de date formează un cluster cu cel mai apropiat cluster (centroizi), adică K clustere.
- Acest lucru creează noi centroizi.
- Apoi se determină distanța cea mai apropiată pentru fiecare punct. Acest proces se repetă până când centroizii nu se schimbă.
Concluzie
Modelele și algoritmii de învățare automată sunt foarte decisive pentru procesele critice. Acești algoritmi ne fac viața de zi cu zi ușoară și simplă. În acest fel, devine mai ușor să scoți la iveală cele mai gigantice procese în câteva secunde.
Astfel, ML este un instrument puternic pe care multe industrii îl folosesc în prezent, iar cererea sa este în continuă creștere. Și nu este departe ziua în care putem obține răspunsuri și mai precise la problemele noastre complexe.