Kas ir mašīnmācīšanās? Tas ir jautājums, kas paver durvis uz jaunu tehnoloģiju laikmetu — tādu, kurā datori var mācīties un pilnveidoties paši, līdzīgi kā cilvēki. Iedomājieties pasauli, kurā datori ne tikai ievēro stingrus noteikumus, bet arī var mācīties no datiem un pieredzes. Tā ir mašīnmācības būtība.
Šo sasniegumu pamatā ir mašīnmācīšanās, sākot no jaunu raidījumu ierosināšanas straumēšanas pakalpojumos, pamatojoties uz jūsu skatīšanās vēsturi, un beidzot ar pašbraucošu automašīnu drošu navigāciju. Tas attiecas ne tikai uz tehnoloģijām; tas ir par to, kā datori mijiedarbojas ar mums un izprot apkārtējo pasauli. Tā kā mākslīgais intelekts turpina attīstīties, mašīnmācība joprojām ir tā pamatā, mainot mūsu attiecības ar tehnoloģijām un paverot ceļu savienotākai nākotnei.
Satura rādītājs
- Kas ir mašīnmācīšanās?
- Atšķirība starp mašīnmācīšanos un tradicionālo programmēšanu
- Kā darbojas mašīnmācīšanās algoritmi
- Mašīnmācīšanās dzīves cikls:
- Mašīnmācīšanās veidi
- Nepieciešamība pēc mašīnmācības:
- Dažādi mašīnmācīšanās lietojumi
- Mašīnmācīšanās ierobežojumi
Kas ir mašīnmācīšanās?
Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta nozare, kas ļauj algoritmiem atklāt slēptos modeļus datu kopās, ļaujot tiem prognozēt jaunus, līdzīgus datus bez skaidras programmēšanas katram uzdevumam. Tradicionālā mašīnmācība apvieno datus ar statistikas rīkiem, lai prognozētu rezultātus, sniedzot praktiskus ieskatus. Šī tehnoloģija atrod pielietojumu dažādās jomās, piemēram, attēlu un runas atpazīšana, dabiskās valodas apstrāde, ieteikumu sistēmas, krāpšanas atklāšana, portfeļa optimizācija un automatizācijas uzdevumi.
Piemēram, ieteikumu sistēmas izmanto vēsturiskos datus, lai personalizētu ieteikumus. Piemēram, Netflix izmanto sadarbības un satura filtrēšanu, lai ieteiktu filmas un TV pārraides, pamatojoties uz lietotāju skatīšanās vēsturi, vērtējumiem un žanra preferencēm. Mācību pastiprināšana vēl vairāk uzlabo šīs sistēmas, ļaujot aģentiem pieņemt lēmumus, pamatojoties uz atgriezenisko saiti ar vidi, nepārtraukti pilnveidojot ieteikumus.
Mašīnmācīšanās ietekme attiecas uz autonomiem transportlīdzekļiem, droniem un robotiem, uzlabojot to pielāgošanās spēju dinamiskā vidē. Šī pieeja iezīmē izrāvienu, kurā mašīnas mācās no datu piemēriem, lai radītu precīzus rezultātus, kas ir cieši saistīti ar datu ieguvi un datu zinātni.
pārdēvējiet Linux direktoriju
Mašīnmācība
Atšķirība starp mašīnmācīšanos un tradicionālo programmēšanu
Atšķirība starp mašīnmācīšanos un tradicionālo programmēšanu ir šāda:
| Mašīnmācība | Tradicionālā programmēšana | Mākslīgais intelekts |
|---|---|---|
| Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta (AI) apakškopa, kas koncentrējas uz mācīšanos no datiem, lai izstrādātu algoritmu, ko var izmantot prognozēšanai. | Tradicionālajā programmēšanā uz noteikumiem balstītu kodu raksta izstrādātāji atkarībā no problēmas paziņojumiem. | Mākslīgais intelekts ietver iekārtas padarīšanu pēc iespējas spējīgāku, lai tā varētu veikt uzdevumus, kuriem parasti nepieciešams cilvēka intelekts. |
| Mašīnmācībā tiek izmantota uz datiem balstīta pieeja. Parasti tā tiek apmācīta, izmantojot vēsturiskos datus, un pēc tam tiek izmantota jaunu datu prognozēšanai. | Tradicionālā programmēšana parasti ir balstīta uz noteikumiem un deterministiska. Tam nav pašmācības funkciju, piemēram, mašīnmācīšanās un AI. | AI var ietvert daudzas dažādas metodes, tostarp mašīnmācīšanos un dziļo mācīšanos, kā arī tradicionālo uz noteikumiem balstītu programmēšanu. |
| ML var atrast modeļus un ieskatus lielās datu kopās, kuras cilvēkiem varētu būt grūti atklāt. | Tradicionālā programmēšana ir pilnībā atkarīga no izstrādātāju intelekta. Tātad tam ir ļoti ierobežotas iespējas. | Dažreiz mākslīgais intelekts izmanto gan datu, gan iepriekš definētu noteikumu kombināciju, kas tai dod lielisku priekšrocību sarežģītu uzdevumu risināšanā ar labu precizitāti, kas cilvēkiem šķiet neiespējami. |
| Mašīnmācība ir AI apakškopa. Un tagad tas tiek izmantots dažādos uz AI balstītos uzdevumos, piemēram, Chatbot jautājumu atbildēšanā, pašvadītā automašīnā utt. | Tradicionālo programmēšanu bieži izmanto, lai izveidotu lietojumprogrammas un programmatūras sistēmas, kurām ir noteikta funkcionalitāte. | AI ir plaša joma, kas ietver daudzas dažādas lietojumprogrammas, tostarp dabiskās valodas apstrādi, datoru redzi un robotiku. |
Kā darbojas mašīnmācīšanās algoritmi
Mašīnmācīšanās darbojas šādi.
Mašīnmācīšanās algoritms darbojas, apgūstot modeļus un attiecības no datiem, lai veiktu prognozes vai pieņemtu lēmumus, netiekot īpaši ieprogrammēti katram uzdevumam. Tālāk sniegts vienkāršots pārskats par to, kā darbojas tipisks mašīnmācīšanās algoritms.
Pirms datu ievadīšanas algoritmā tie bieži ir iepriekš jāapstrādā. Šis solis var ietvert datu tīrīšanu (apstrādājot trūkstošās vērtības, novirzes), pārveidojot datus (normalizāciju, mērogošanu) un sadalot tos apmācības un testa kopās.
3. Modeļa izvēle :
Atkarībā no uzdevuma (piemēram, klasifikācijas, regresijas, klasterizācijas) tiek izvēlēts piemērots mašīnmācīšanās modelis. Piemēri ir lēmumu koki, neironu tīkli, atbalsta vektora mašīnas un progresīvāki modeļi, piemēram, dziļās mācīšanās arhitektūras.
4. Modeļa apmācība :
Izvēlētais modelis tiek apmācīts, izmantojot apmācības datus. Apmācības laikā algoritms apgūst modeļus un attiecības datos. Tas ietver modeļa parametru pielāgošanu iteratīvi, lai samazinātu atšķirību starp prognozētajiem rezultātiem un faktiskajiem rezultātiem (iezīmēm vai mērķiem) apmācības datos.
5. Modeļa novērtēšana :
Pēc apmācības modelis tiek novērtēts, izmantojot testa datus, lai novērtētu tā veiktspēju. Lai novērtētu, cik labi modelis vispārina jaunus, neredzētus datus, tiek izmantota tāda metrika kā precizitāte, precizitāte, atsaukšana vai vidējā kvadrātiskā kļūda.
6. Precizēšana :
Modeļus var precīzi noregulēt, pielāgojot hiperparametrus (parametrus, kas netiek tieši apgūti apmācības laikā, piemēram, mācīšanās ātrumu vai slēpto slāņu skaitu neironu tīklā), lai uzlabotu veiktspēju.
7. Prognozēšana vai secinājumi :
Visbeidzot, apmācītais modelis tiek izmantots, lai prognozētu vai pieņemtu lēmumus par jauniem datiem. Šis process ietver apgūto modeļu piemērošanu jauniem ievadiem, lai ģenerētu izejas, piemēram, klases etiķetes klasifikācijas uzdevumos vai skaitliskās vērtības regresijas uzdevumos.
Mašīnmācīšanās dzīves cikls:
Mašīnmācīšanās projekta dzīves cikls ietver virkni darbību, kas ietver:
1. Izpētiet problēmas:
Pirmais solis ir problēmas izpēte. Šis solis ietver biznesa problēmas izpratni un modeļa mērķu definēšanu.
Kad tiek apkopoti mūsu ar problēmām saistītie dati. tad ir ieteicams pareizi pārbaudīt datus un izveidot tos vēlamajā formātā, lai modelis varētu tos izmantot, lai atrastu slēptos modeļus. To var izdarīt, veicot šādas darbības:
- Datu tīrīšana
- Datu transformācija
- Skaidrojošo datu analīze un funkciju inženierija
- Sadaliet datu kopu apmācībai un testēšanai.
4. Modeļa izvēle:
Nākamais solis ir izvēlēties atbilstošo mašīnmācīšanās algoritmu, kas ir piemērots mūsu problēmai. Šis solis prasa zināšanas par dažādu algoritmu stiprajām un vājajām pusēm. Dažreiz mēs izmantojam vairākus modeļus un salīdzinām to rezultātus un izvēlamies labāko modeli atbilstoši mūsu prasībām.
5. Modeļu veidošana un apmācība:
- Pēc algoritma izvēles mums ir jāizveido modelis.
- Tradicionālā mašīnmācības veidošanas režīma gadījumā ir viegli veikt tikai dažus hiperparametru regulējumus.
- Dziļās mācīšanās gadījumā mums ir jādefinē slāņa arhitektūra, kā arī ievades un izvades lielums, mezglu skaits katrā slānī, zuduma funkcija, gradienta nolaišanās optimizētājs utt.
- Pēc tam modelis tiek apmācīts, izmantojot iepriekš apstrādāto datu kopu.
6. Modeļa novērtējums:
Kad modelis ir apmācīts, to var novērtēt testa datu kopā, lai noteiktu tā precizitāti un veiktspēju, izmantojot dažādas metodes. piemēram, klasifikācijas ziņojums, F1 rezultāts, precizitāte, atsaukšana, ROC līkne, vidējā kvadrāta kļūda, absolūtā kļūda utt.
7. Modeļa iestatīšana:
Pamatojoties uz novērtējuma rezultātiem, modelis, iespējams, ir jāpielāgo vai jāoptimizē, lai uzlabotu tā veiktspēju. Tas ietver modeļa hiperparametru pielāgošanu.
8. Izvietošana:
Kad modelis ir apmācīts un noregulēts, to var izvietot ražošanas vidē, lai prognozētu jaunus datus. Lai veiktu šo darbību, modelis ir jāintegrē esošajā programmatūras sistēmā vai jāizveido modelim jauna sistēma.
9. Uzraudzība un apkope:
Visbeidzot, ir svarīgi uzraudzīt modeļa veiktspēju ražošanas vidē un veikt apkopes darbus pēc vajadzības. Tas ietver datu novirzes uzraudzību, modeļa pārkvalificēšanu pēc vajadzības un modeļa atjaunināšanu, tiklīdz kļūst pieejami jauni dati.
Mašīnmācīšanās veidi
- vides Uzraudzīta mašīnmācīšanās
- Mašīnmācīšanās bez uzraudzības
- Pastiprināšanas mašīnmācība
1. Uzraudzīta mašīnmācīšanās:
Uzraudzītā mācīšanās ir mašīnmācīšanās veids, kurā algoritms tiek apmācīts ar marķēto datu kopu. Tas iemācās kartēt ievades funkcijas ar mērķiem, pamatojoties uz marķētiem apmācības datiem. Uzraudzītās mācībās algoritms tiek nodrošināts ar ievades līdzekļiem un atbilstošām izvades etiķetēm, un tas mācās no šiem datiem vispārināt, lai prognozētu jaunus, neredzētus datus.
Ir divi galvenie uzraudzītās apmācības veidi:
- Regresija : Regresija ir uzraudzītas mācīšanās veids, kurā algoritms mācās paredzēt nepārtrauktas vērtības, pamatojoties uz ievades funkcijām. Regresijas izvades etiķetes ir nepārtrauktas vērtības, piemēram, akciju cenas un mājokļu cenas. Dažādi mašīnmācības regresijas algoritmi ir: lineārā regresija, polinoma regresija, grēdas regresija, lēmumu koka regresija, izlases meža regresija, atbalsta vektora regresija utt.
- 2. Neuzraudzīta mašīnmācīšanās:
Nepārraudzīta mācīšanās ir mašīnmācīšanās veids, kurā algoritms mācās atpazīt datu modeļus bez īpašas apmācības, izmantojot marķētus piemērus. Nepārraudzītas mācīšanās mērķis ir atklāt datu pamatā esošo struktūru vai sadalījumu.
Ir divi galvenie bez uzraudzības mācību veidi:
- Klasterizācija : klasterizācijas algoritmi sagrupē līdzīgus datu punktus, pamatojoties uz to īpašībām. Mērķis ir identificēt datu punktu grupas vai kopas, kas ir līdzīgas viena otrai, vienlaikus atšķiras no citām grupām. Daži populāri klasterizācijas algoritmi ietver K-means, hierarhisko klasterizāciju un DBSCAN.
- Izmēru samazināšana: Dimensiju samazināšanas algoritmi samazina ievades mainīgo skaitu datu kopā, vienlaikus saglabājot pēc iespējas vairāk sākotnējās informācijas. Tas ir noderīgi, lai samazinātu datu kopas sarežģītību un atvieglotu tās vizualizāciju un analīzi. Daži populāri izmēru samazināšanas algoritmi ietver galveno komponentu analīzi (PCA), t-SNE un automātiskos kodētājus.
3. Pastiprināšanas mašīnmācība
Pastiprināšanas mācīšanās ir mašīnmācīšanās veids, kurā aģents mācās mijiedarboties ar vidi, veicot darbības un saņemot atlīdzību vai sodus, pamatojoties uz savām darbībām. Pastiprināšanas mācīšanās mērķis ir apgūt politiku, kas ir stāvokļu kartēšana uz darbībām, kas laika gaitā palielina paredzamo kumulatīvo atlīdzību.
Ir divi galvenie pastiprināšanas mācību veidi:
- Uz modeļiem balstītas pastiprināšanas mācības: Uz modeļiem balstītās pastiprināšanas mācībās aģents apgūst vides modeli, tostarp pārejas varbūtības starp stāvokļiem un atlīdzību, kas saistīta ar katru stāvokļa un darbības pāri. Pēc tam aģents izmanto šo modeli, lai plānotu savas darbības, lai maksimāli palielinātu gaidāmo atlīdzību. Daži populāri uz modeļiem balstīti pastiprināšanas mācīšanās algoritmi ietver vērtību iterāciju un politikas iterāciju.
- Pastiprināšanas mācības bez modeļa : Pastiprināšanas mācībās bez modeļa aģents apgūst politiku tieši no pieredzes, nepārprotami neveidojot vides modeli. Aģents mijiedarbojas ar vidi un atjaunina savu politiku, pamatojoties uz saņemtajām atlīdzībām. Daži populāri pastiprināšanas mācīšanās algoritmi bez modeļa ir Q-Learning, SARSA un Deep Reinforcement Learning.
Nepieciešamība pēc mašīnmācības:
Mašīnmācība ir svarīga, jo tā ļauj datoriem mācīties no datiem un uzlabot to veiktspēju konkrētos uzdevumos bez tiešas programmēšanas. Šī spēja mācīties no datiem un pielāgoties jaunām situācijām padara mašīnmācīšanos īpaši noderīgu uzdevumiem, kas saistīti ar lielu datu apjomu, sarežģītu lēmumu pieņemšanu un dinamisku vidi.
Tālāk ir norādītas dažas konkrētas jomas, kurās tiek izmantota mašīnmācīšanās.
- Prognozējošā modelēšana: Mašīnmācību var izmantot, lai izveidotu prognozēšanas modeļus, kas var palīdzēt uzņēmumiem pieņemt labākus lēmumus. Piemēram, mašīnmācību var izmantot, lai prognozētu, kuri klienti, visticamāk, iegādāsies kādu konkrētu produktu vai kuriem pacientiem ir lielāka iespēja saslimt ar noteiktu slimību.
- Dabiskās valodas apstrāde: Mašīnmācība tiek izmantota, lai izveidotu sistēmas, kas spēj saprast un interpretēt cilvēku valodu. Tas ir svarīgi tādām lietojumprogrammām kā balss atpazīšana, tērzēšanas roboti un valodu tulkošana.
- Datorredze: Mašīnmācība tiek izmantota, lai izveidotu sistēmas, kas var atpazīt un interpretēt attēlus un videoklipus. Tas ir svarīgi tādām lietojumprogrammām kā pašbraucošas automašīnas, novērošanas sistēmas un medicīniskā attēlveidošana.
- Krāpšanas atklāšana: Mašīnmācību var izmantot, lai atklātu krāpnieciskas darbības finanšu darījumos, tiešsaistes reklāmās un citās jomās.
- Ieteikumu sistēmas: mašīnmācību var izmantot, lai izveidotu ieteikumu sistēmas, kas lietotājiem iesaka produktus, pakalpojumus vai saturu, pamatojoties uz viņu iepriekšējo uzvedību un vēlmēm.
Kopumā mašīnmācība ir kļuvusi par būtisku rīku daudziem uzņēmumiem un nozarēm, jo tā ļauj labāk izmantot datus, uzlabot lēmumu pieņemšanas procesus un sniegt klientiem personalizētāku pieredzi.
Dažādi mašīnmācīšanās lietojumi
Tagad šajā mašīnmācības apmācībā apgūsim mašīnmācīšanās lietojumprogrammas:
- Automatizācija : mašīnmācība, kas darbojas pilnīgi autonomi jebkurā jomā bez cilvēka iejaukšanās. Piemēram, roboti veic būtiskos procesa posmus ražotnēs.
- Finanšu nozare : mašīnmācīšanās kļūst arvien populārāka finanšu nozarē. Bankas galvenokārt izmanto ML, lai atrastu modeļus datos, kā arī lai novērstu krāpšanu.
- Valdības organizācija : valdība izmanto ML, lai pārvaldītu sabiedrisko drošību un komunālo pakalpojumu. Ņemiet par piemēru Ķīnu ar tās masveida sejas atpazīšanu. Valdība izmanto mākslīgo intelektu, lai novērstu jaywalking.
- Veselības aprūpes nozare : Veselības aprūpe bija viena no pirmajām nozarēm, kas izmantoja mašīnmācīšanos ar attēlu noteikšanu.
- Mārketings: Plaši AI tiek izmantots mārketingā, pateicoties bagātīgai piekļuvei datiem. Pirms masu datu laikmeta pētnieki izstrādā progresīvus matemātiskos rīkus, piemēram, Bajesa analīzi, lai novērtētu klienta vērtību. Ņemot vērā datu uzplaukumu, mārketinga nodaļa paļaujas uz AI, lai optimizētu attiecības ar klientiem un mārketinga kampaņas.
- Mazumtirdzniecības nozare Mašīnmācība tiek izmantota mazumtirdzniecības nozarē, lai analizētu klientu uzvedību, prognozētu pieprasījumu un pārvaldītu krājumus. Tas arī palīdz mazumtirgotājiem personalizēt iepirkšanās pieredzi katram klientam, iesakot produktus, pamatojoties uz viņu iepriekšējiem pirkumiem un vēlmēm.
- Transports : Mašīnmācība tiek izmantota transporta nozarē, lai optimizētu maršrutus, samazinātu degvielas patēriņu un uzlabotu transporta sistēmu vispārējo efektivitāti. Tam ir nozīme arī autonomos transportlīdzekļos, kur ML algoritmi tiek izmantoti, lai pieņemtu lēmumus par navigāciju un drošību.
Mašīnmācīšanās ierobežojumi -
- Mašīnmācīšanās galvenais izaicinājums ir datu trūkums vai datu kopas daudzveidība.
- Mašīna nevar mācīties, ja nav pieejami dati. Turklāt datu kopa ar nepietiekamu daudzveidību apgrūtina iekārtu.
- Mašīnai ir jābūt neviendabīgai, lai iegūtu jēgpilnu ieskatu.
- Reti kad algoritms var iegūt informāciju, ja variāciju nav vai tās ir maz.
- Katrai grupai ieteicams veikt vismaz 20 novērojumus, lai palīdzētu mašīnai mācīties. Šis ierobežojums noved pie sliktas novērtēšanas un prognozēšanas.
Secinājums
Nobeigumā sapratne kas ir mašīnmācība paver durvis uz pasauli, kurā datori ne tikai apstrādā datus, bet arī mācās no tiem, lai pieņemtu lēmumus un prognozētu. Tas atspoguļo datorzinātņu un statistikas krustpunktu, ļaujot sistēmām laika gaitā uzlabot savu veiktspēju bez skaidras programmēšanas. Mašīnmācībai turpinot attīstīties, tās lietojumprogrammas dažādās nozarēs sola no jauna definēt to, kā mēs mijiedarbojamies ar tehnoloģijām, padarot to ne tikai par rīku, bet arī par pārveidojošu spēku mūsu ikdienas dzīvē.