Vad är maskininlärning? Det är en fråga som öppnar dörren till en ny era av teknik – en där datorer kan lära sig och förbättra på egen hand, ungefär som människor. Föreställ dig en värld där datorer inte bara följer strikta regler utan kan lära av data och erfarenheter. Detta är kärnan i maskininlärning.
Från att föreslå nya serier på streamingtjänster baserat på din visningshistorik till att göra det möjligt för självkörande bilar att navigera säkert, maskininlärning ligger bakom dessa framsteg. Det handlar inte bara om teknik; det handlar om att omforma hur datorer interagerar med oss och förstår världen omkring dem. När artificiell intelligens fortsätter att utvecklas, är maskininlärning fortfarande kärnan, vilket revolutionerar vårt förhållande till teknik och banar väg för en mer uppkopplad framtid.
Innehållsförteckning
- Vad är maskininlärning?
- Skillnaden mellan maskininlärning och traditionell programmering
- Hur maskininlärningsalgoritmer fungerar
- Machine Learning livscykel:
- Typer av maskininlärning
- Behov av maskininlärning:
- Olika tillämpningar av maskininlärning
- Begränsningar för maskininlärning
Vad är maskininlärning?
Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens som gör det möjligt för algoritmer att avslöja dolda mönster i datauppsättningar, vilket gör att de kan göra förutsägelser om ny, liknande data utan explicit programmering för varje uppgift. Traditionell maskininlärning kombinerar data med statistiska verktyg för att förutsäga utdata, vilket ger praktiska insikter. Denna teknik hittar tillämpningar inom olika områden som bild- och taligenkänning, naturlig språkbehandling, rekommendationssystem, bedrägeriupptäckt, portföljoptimering och automatiseringsuppgifter.
Till exempel använder rekommendatorsystem historiska data för att anpassa förslag. Netflix, till exempel, använder kollaborativ och innehållsbaserad filtrering för att rekommendera filmer och TV-program baserat på användarens visningshistorik, betyg och genrepreferenser. Förstärkt lärande förbättrar dessa system ytterligare genom att göra det möjligt för agenter att fatta beslut baserade på miljöåterkoppling och kontinuerligt förfina rekommendationer.
Maskininlärningens inverkan sträcker sig till autonoma fordon, drönare och robotar, vilket förbättrar deras anpassningsförmåga i dynamiska miljöer. Detta tillvägagångssätt markerar ett genombrott där maskiner lär sig av dataexempel för att generera korrekta resultat, nära sammanflätade med datautvinning och datavetenskap.
typskrift för varje
Maskininlärning
Skillnaden mellan maskininlärning och traditionell programmering
Skillnaden mellan maskininlärning och traditionell programmering är följande:
| Maskininlärning | Traditionell programmering | Artificiell intelligens |
|---|---|---|
| Machine Learning är en delmängd av artificiell intelligens (AI) som fokuserar på att lära sig från data för att utveckla en algoritm som kan användas för att göra en förutsägelse. | I traditionell programmering skrivs regelbaserad kod av utvecklarna beroende på problemformuleringarna. | Artificiell intelligens innebär att göra maskinen så kapabel, så att den kan utföra de uppgifter som vanligtvis kräver mänsklig intelligens. |
| Machine Learning använder ett datadrivet tillvägagångssätt, det tränas vanligtvis på historiska data och används sedan för att göra förutsägelser om nya data. | Traditionell programmering är vanligtvis regelbaserad och deterministisk. Den har inte självlärande funktioner som maskininlärning och AI. | AI kan involvera många olika tekniker, inklusive maskininlärning och djupinlärning, såväl som traditionell regelbaserad programmering. |
| ML kan hitta mönster och insikter i stora datamängder som kan vara svåra för människor att upptäcka. | Traditionell programmering är helt beroende av utvecklarnas intelligens. Så den har mycket begränsad kapacitet. | Ibland använder AI en kombination av både data och fördefinierade regler, vilket ger det en stor fördel i att lösa komplexa uppgifter med god noggrannhet som verkar omöjliga för människor. |
| Machine Learning är en delmängd av AI. Och nu används den i olika AI-baserade uppgifter som Chatbot Question answering, självkörd bil., etc. | Traditionell programmering används ofta för att bygga applikationer och mjukvarusystem som har specifik funktionalitet. | AI är ett brett område som inkluderar många olika applikationer, inklusive naturlig språkbehandling, datorseende och robotik. |
Hur maskininlärningsalgoritmer fungerar
Machine Learning fungerar på följande sätt.
En maskininlärningsalgoritm fungerar genom att lära sig mönster och relationer från data för att göra förutsägelser eller beslut utan att vara explicit programmerad för varje uppgift. Här är en förenklad översikt över hur en typisk maskininlärningsalgoritm fungerar:
Innan data matas in i algoritmen behöver den ofta förbehandlas. Detta steg kan innebära att rensa data (hantera saknade värden, extremvärden), transformera data (normalisering, skalning) och dela upp den i tränings- och testset.
3. Att välja modell :
Beroende på uppgiften (t.ex. klassificering, regression, klustring) väljs en lämplig maskininlärningsmodell. Exempel inkluderar beslutsträd, neurala nätverk, stödvektormaskiner och mer avancerade modeller som djupinlärningsarkitekturer.
4. Utbilda modellen :
Den valda modellen tränas med hjälp av träningsdata. Under träningen lär sig algoritmen mönster och samband i datan. Detta involverar att justera modellparametrar iterativt för att minimera skillnaden mellan förutsagda utdata och faktiska utdata (etiketter eller mål) i träningsdata.
5. Utvärdering av modellen :
När den väl har tränats utvärderas modellen med hjälp av testdata för att bedöma dess prestanda. Mätvärden som noggrannhet, precision, återkallelse eller medelkvadratfel används för att utvärdera hur väl modellen generaliserar till nya, osynliga data.
6. Finjustering :
Modeller kan finjusteras genom att justera hyperparametrar (parametrar som inte lärs in direkt under träning, som inlärningshastighet eller antal dolda lager i ett neuralt nätverk) för att förbättra prestandan.
7. Förutsägelse eller slutledning :
Slutligen används den tränade modellen för att göra förutsägelser eller beslut om nya data. Denna process innebär att de inlärda mönstren appliceras på nya indata för att generera utdata, såsom klassetiketter i klassificeringsuppgifter eller numeriska värden i regressionsuppgifter.
Machine Learning livscykel:
Livscykeln för ett maskininlärningsprojekt innefattar en rad steg som inkluderar:
1. Studera problemen:
Det första steget är att studera problemet. Detta steg innebär att förstå affärsproblemet och definiera målen för modellen.
När vår problemrelaterade data samlas in. då är det en bra idé att kontrollera datan ordentligt och göra det i önskat format så att det kan användas av modellen för att hitta de dolda mönstren. Detta kan göras i följande steg:
- Datarensning
- Datatransformation
- Förklarande dataanalys och funktionsteknik
- Dela upp datasetet för träning och testning.
4. Val av modell:
Nästa steg är att välja lämplig maskininlärningsalgoritm som är lämplig för vårt problem. Detta steg kräver kunskap om styrkor och svagheter hos olika algoritmer. Ibland använder vi flera modeller och jämför deras resultat och väljer den bästa modellen enligt våra krav.
5. Modellbygge och utbildning:
- Efter att ha valt algoritm måste vi bygga modellen.
- I fallet med traditionellt maskininlärningsläge är det enkelt att bygga, det är bara några få hyperparameterjusteringar.
- I fallet med djupinlärning måste vi definiera lagervis arkitektur tillsammans med ingångs- och utdatastorlek, antal noder i varje lager, förlustfunktion, gradient descent optimizer, etc.
- Efter att modellen tränas med den förbearbetade datamängden.
6. Modellutvärdering:
När modellen väl har tränats kan den utvärderas på testdatauppsättningen för att bestämma dess noggrannhet och prestanda med hjälp av olika tekniker. som klassificeringsrapport, F1-poäng, precision, återkallelse, ROC-kurva, medelkvadratfel, absolut fel, etc.
7. Modelljustering:
Baserat på utvärderingsresultaten kan modellen behöva trimmas eller optimeras för att förbättra dess prestanda. Detta innebär att man justerar modellens hyperparametrar.
8. Implementering:
När modellen är tränad och trimmad kan den distribueras i en produktionsmiljö för att göra förutsägelser om nya data. Detta steg kräver att modellen integreras i ett befintligt mjukvarusystem eller skapas ett nytt system för modellen.
9. Övervakning och underhåll:
Slutligen är det viktigt att övervaka modellens prestanda i produktionsmiljön och utföra underhållsuppgifter efter behov. Detta innebär att övervaka datadrift, omskola modellen vid behov och uppdatera modellen när ny data blir tillgänglig.
Typer av maskininlärning
- miljö- Övervakad maskininlärning
- Maskininlärning utan tillsyn
- Maskininlärning för förstärkning
1. Övervakad maskininlärning:
Övervakad inlärning är en typ av maskininlärning där algoritmen tränas på den märkta datamängden. Den lär sig att kartlägga indatafunktioner till mål baserat på märkt träningsdata. Vid övervakad inlärning är algoritmen försedd med indatafunktioner och motsvarande utdataetiketter, och den lär sig att generalisera från dessa data för att göra förutsägelser om nya, osynliga data.
Det finns två huvudtyper av övervakat lärande:
- Regression : Regression är en typ av övervakad inlärning där algoritmen lär sig att förutsäga kontinuerliga värden baserat på indatafunktioner. Utdataetiketterna i regression är kontinuerliga värden, såsom aktiekurser och bostadspriser. De olika regressionsalgoritmerna inom maskininlärning är: linjär regression, polynomregression, åsregression, beslutsträdsregression, slumpmässig skogsregression, stödvektorregression, etc.
- 2. Oövervakad maskininlärning:
Oövervakad inlärning är en typ av maskininlärning där algoritmen lär sig att känna igen mönster i data utan att explicit tränas med hjälp av märkta exempel. Målet med oövervakat lärande är att upptäcka den underliggande strukturen eller distributionen i data.
Det finns två huvudtyper av oövervakat lärande:
- Klustring : Klustringsalgoritmer grupperar liknande datapunkter baserat på deras egenskaper. Målet är att identifiera grupper, eller kluster, av datapunkter som liknar varandra, samtidigt som de skiljer sig från andra grupper. Några populära klustringsalgoritmer inkluderar K-means, hierarkisk klustring och DBSCAN.
- Dimensionalitetsreduktion: Algoritmer för dimensionsreduktion minskar antalet indatavariabler i en datauppsättning samtidigt som så mycket av den ursprungliga informationen bevaras som möjligt. Detta är användbart för att minska komplexiteten hos en datauppsättning och göra det lättare att visualisera och analysera. Några populära dimensionsreduktionsalgoritmer inkluderar Principal Component Analysis (PCA), t-SNE och autoencoders.
3. Maskininlärning för förstärkning
Förstärkningsinlärning är en typ av maskininlärning där en agent lär sig att interagera med en miljö genom att utföra åtgärder och ta emot belöningar eller straff baserat på dess handlingar. Målet med förstärkande lärande är att lära sig en policy, som är en kartläggning från stater till handlingar, som maximerar den förväntade kumulativa belöningen över tid.
Det finns två huvudtyper av förstärkningsinlärning:
- Modellbaserad förstärkningsinlärning: I modellbaserad förstärkningsinlärning lär sig agenten en modell av miljön, inklusive övergångssannolikheterna mellan stater och belöningarna som är förknippade med varje stat-handlingspar. Agenten använder sedan denna modell för att planera sina handlingar för att maximera sin förväntade belöning. Några populära modellbaserade förstärkningsinlärningsalgoritmer inkluderar Value Iteration och Policy Iteration.
- Modellfri förstärkningsinlärning : I modellfri förstärkningsinlärning lär sig agenten en policy direkt av erfarenhet utan att explicit bygga en modell av miljön. Agenten interagerar med miljön och uppdaterar sin policy baserat på de belöningar den får. Några populära modellfria förstärkningsinlärningsalgoritmer inkluderar Q-Learning, SARSA och Deep Reinforcement Learning.
Behov av maskininlärning:
Maskininlärning är viktigt eftersom det gör det möjligt för datorer att lära sig av data och förbättra sin prestanda för specifika uppgifter utan att vara explicit programmerad. Denna förmåga att lära av data och anpassa sig till nya situationer gör maskininlärning särskilt användbar för uppgifter som involverar stora mängder data, komplext beslutsfattande och dynamiska miljöer.
Här är några specifika områden där maskininlärning används:
- Prediktiv modellering: Maskininlärning kan användas för att bygga prediktiva modeller som kan hjälpa företag att fatta bättre beslut. Till exempel kan maskininlärning användas för att förutsäga vilka kunder som är mest benägna att köpa en viss produkt, eller vilka patienter som är mest benägna att utveckla en viss sjukdom.
- Naturlig språkbehandling: Maskininlärning används för att bygga system som kan förstå och tolka mänskligt språk. Detta är viktigt för applikationer som röstigenkänning, chatbots och språköversättning.
- Datorsyn: Maskininlärning används för att bygga system som kan känna igen och tolka bilder och videor. Detta är viktigt för applikationer som självkörande bilar, övervakningssystem och medicinsk bildbehandling.
- Spårning av bedrägerier: Maskininlärning kan användas för att upptäcka bedrägligt beteende i finansiella transaktioner, onlineannonsering och andra områden.
- Rekommendationssystem: Maskininlärning kan användas för att bygga rekommendationssystem som föreslår produkter, tjänster eller innehåll för användare baserat på deras tidigare beteende och preferenser.
Sammantaget har maskininlärning blivit ett viktigt verktyg för många företag och branscher, eftersom det gör det möjligt för dem att bättre använda data, förbättra sina beslutsprocesser och leverera mer personliga upplevelser till sina kunder.
Olika tillämpningar av maskininlärning
Låt oss nu i denna självstudie för maskininlärning lära oss tillämpningarna för maskininlärning:
- Automatisering : Maskininlärning, som fungerar helt autonomt inom alla områden utan behov av mänsklig inblandning. Till exempel utför robotar de väsentliga processtegen i tillverkningsanläggningar.
- Finansbranschen : Maskininlärning växer i popularitet inom finansbranschen. Banker använder främst ML för att hitta mönster i data men också för att förhindra bedrägerier.
- Statlig organisation : Regeringen använder ML för att hantera allmän säkerhet och allmännyttiga tjänster. Ta exemplet Kina med dess massiva ansiktsigenkänning. Regeringen använder artificiell intelligens för att förhindra jaywalking.
- Sjukvårdsbranschen : Sjukvården var en av de första branscherna som använde maskininlärning med bilddetektering.
- Marknadsföring: Bred användning av AI görs i marknadsföringen tack vare riklig tillgång till data. Innan massdatas ålder utvecklar forskare avancerade matematiska verktyg som Bayesiansk analys för att uppskatta värdet av en kund. Med databoomen förlitar sig marknadsavdelningen på AI för att optimera kundrelationer och marknadsföringskampanjer.
- Detaljhandel : Maskininlärning används i detaljhandeln för att analysera kundbeteende, förutsäga efterfrågan och hantera lager. Det hjälper också återförsäljare att anpassa shoppingupplevelsen för varje kund genom att rekommendera produkter baserat på deras tidigare köp och preferenser.
- Transport : Maskininlärning används inom transportindustrin för att optimera rutter, minska bränsleförbrukningen och förbättra transportsystemens totala effektivitet. Det spelar också en roll i autonoma fordon, där ML-algoritmer används för att fatta beslut om navigering och säkerhet.
Begränsningar för maskininlärning-
- Den primära utmaningen med maskininlärning är bristen på data eller mångfalden i datamängden.
- En maskin kan inte lära sig om det inte finns någon tillgänglig data. Dessutom ger en datauppsättning med brist på mångfald maskinen svårt.
- En maskin behöver ha heterogenitet för att lära sig meningsfull insikt.
- Det är sällsynt att en algoritm kan extrahera information när det inte finns några eller få variationer.
- Det rekommenderas att ha minst 20 observationer per grupp för att hjälpa maskinen att lära sig. Denna begränsning leder till dålig utvärdering och förutsägelse.
Slutsats
Sammanfattningsvis förståelse vad är maskininlärning öppnar dörren till en värld där datorer inte bara bearbetar data utan lär sig av dem för att fatta beslut och förutsäga. Det representerar skärningspunkten mellan datavetenskap och statistik, vilket gör det möjligt för system att förbättra sin prestanda över tid utan explicit programmering. När maskininlärning fortsätter att utvecklas lovar dess tillämpningar inom olika branscher att omdefiniera hur vi interagerar med teknik, vilket gör den inte bara till ett verktyg utan en transformerande kraft i våra dagliga liv.