Hva er maskinlæring? Det er et spørsmål som åpner døren til en ny teknologiæra – en der datamaskiner kan lære og forbedre seg på egen hånd, omtrent som mennesker. Se for deg en verden der datamaskiner ikke bare følger strenge regler, men kan lære av data og erfaringer. Dette er essensen av maskinlæring.

Fra å foreslå nye programmer på strømmetjenester basert på seerhistorikken din til å gjøre det mulig for selvkjørende biler å navigere trygt, er maskinlæring bak disse fremskrittene. Det handler ikke bare om teknologi; det handler om å omforme hvordan datamaskiner samhandler med oss ​​og forstår verden rundt dem. Ettersom kunstig intelligens fortsetter å utvikle seg, forblir maskinlæring i kjernen, og revolusjonerer forholdet vårt til teknologi og baner vei for en mer tilkoblet fremtid.

Innholdsfortegnelse

• Hva er maskinlæring?
• Forskjellen mellom maskinlæring og tradisjonell programmering
• Hvordan maskinlæringsalgoritmer fungerer
• Maskinlærings livssyklus:
• Typer maskinlæring
• Behov for maskinlæring:
• Ulike anvendelser av maskinlæring
• Begrensninger ved maskinlæring

Hva er maskinlæring?

Maskinlæring er en gren av kunstig intelligens som gjør det mulig for algoritmer å avdekke skjulte mønstre i datasett, slik at de kan lage spådommer om nye, lignende data uten eksplisitt programmering for hver oppgave. Tradisjonell maskinlæring kombinerer data med statistiske verktøy for å forutsi utganger, noe som gir praktisk innsikt. Denne teknologien finner applikasjoner innen forskjellige felt som bilde- og talegjenkjenning, naturlig språkbehandling, anbefalingssystemer, svindeloppdagelse, porteføljeoptimalisering og automatiseringsoppgaver.

Anbefalersystemer bruker for eksempel historiske data for å tilpasse forslag. Netflix, for eksempel, bruker samarbeidsbasert og innholdsbasert filtrering for å anbefale filmer og TV-serier basert på brukerens seerhistorikk, rangeringer og sjangerpreferanser. Forsterkende læring forbedrer disse systemene ytterligere ved å gjøre det mulig for agenter å ta beslutninger basert på tilbakemeldinger fra miljøet, og kontinuerlig forbedre anbefalingene.

Effekten av maskinlæring strekker seg til autonome kjøretøy, droner og roboter, og forbedrer deres tilpasningsevne i dynamiske miljøer. Denne tilnærmingen markerer et gjennombrudd der maskiner lærer fra dataeksempler for å generere nøyaktige resultater, tett sammenvevd med datautvinning og datavitenskap.

java slutten

Maskinlæring

Forskjellen mellom maskinlæring og tradisjonell programmering

Forskjellen mellom maskinlæring og tradisjonell programmering er som følger:

Hvordan maskinlæringsalgoritmer fungerer

Maskinlæring fungerer på følgende måte.

En maskinlæringsalgoritme fungerer ved å lære mønstre og relasjoner fra data for å ta spådommer eller beslutninger uten å være eksplisitt programmert for hver oppgave. Her er en forenklet oversikt over hvordan en typisk maskinlæringsalgoritme fungerer:

Før dataene mates inn i algoritmen, må de ofte forhåndsbehandles. Dette trinnet kan innebære å rense dataene (håndtering av manglende verdier, uteliggere), transformere dataene (normalisering, skalering) og dele dem opp i trenings- og testsett.

3. Velge en modell :

Avhengig av oppgaven (f.eks. klassifisering, regresjon, clustering), velges en passende maskinlæringsmodell. Eksempler inkluderer beslutningstrær, nevrale nettverk, støttevektormaskiner og mer avanserte modeller som dyplæringsarkitekturer.

4. Trening av modellen :

Den valgte modellen trenes ved hjelp av treningsdataene. Under trening lærer algoritmen mønstre og sammenhenger i dataene. Dette innebærer å justere modellparametere iterativt for å minimere forskjellen mellom predikerte utganger og faktiske utganger (etiketter eller mål) i treningsdataene.

5. Evaluering av modellen :

Når den er trent, blir modellen evaluert ved hjelp av testdataene for å vurdere ytelsen. Beregninger som nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling eller gjennomsnittlig kvadratfeil brukes til å evaluere hvor godt modellen generaliserer til nye, usynlige data.

6. Finjustering :

Modeller kan finjusteres ved å justere hyperparametre (parametere som ikke læres direkte under trening, som læringshastighet eller antall skjulte lag i et nevralt nettverk) for å forbedre ytelsen.

7. Prediksjon eller slutning :

Til slutt brukes den trente modellen til å gjøre spådommer eller beslutninger om nye data. Denne prosessen innebærer å bruke de lærte mønstrene på nye innganger for å generere utdata, for eksempel klasseetiketter i klassifiseringsoppgaver eller numeriske verdier i regresjonsoppgaver.

Maskinlærings livssyklus:

Livssyklusen til et maskinlæringsprosjekt involverer en rekke trinn som inkluderer:

1. Studer problemene:

Det første trinnet er å studere problemet. Dette trinnet innebærer å forstå forretningsproblemet og definere målene for modellen.

Når våre problemrelaterte data samles inn. da er det lurt å sjekke dataene skikkelig og lage dem i ønsket format slik at de kan brukes av modellen til å finne de skjulte mønstrene. Dette kan gjøres i følgende trinn:

• Datarensing
• Datatransformasjon
• Forklarende dataanalyse og funksjonsteknikk
• Del opp datasettet for trening og testing.

4. Modellvalg:

Det neste trinnet er å velge riktig maskinlæringsalgoritme som passer for problemet vårt. Dette trinnet krever kunnskap om styrker og svakheter ved ulike algoritmer. Noen ganger bruker vi flere modeller og sammenligner resultatene deres og velger den beste modellen i henhold til våre krav.

5. Modellbygging og opplæring:

• Etter å ha valgt algoritmen, må vi bygge modellen.
• I tilfelle av tradisjonell maskinlæring byggemodus er enkelt, er det bare noen få hyperparameterjusteringer.
• Når det gjelder dyp læring, må vi definere lagvis arkitektur sammen med inngangs- og utdatastørrelse, antall noder i hvert lag, tapsfunksjon, gradient-nedstigningsoptimerer, etc.
• Etter at modellen trenes ved å bruke det forhåndsbehandlede datasettet.

6. Modellevaluering:

Når modellen er trent, kan den evalueres på testdatasettet for å bestemme nøyaktigheten og ytelsen ved hjelp av forskjellige teknikker. som klassifiseringsrapport, F1-poengsum, presisjon, tilbakekalling, ROC-kurve, gjennomsnittlig kvadratfeil, absolutt feil, etc.

7. Modellinnstilling:

Basert på evalueringsresultatene kan det hende at modellen må justeres eller optimaliseres for å forbedre ytelsen. Dette innebærer å justere hyperparametrene til modellen.

8. Implementering:

Når modellen er trent og innstilt, kan den distribueres i et produksjonsmiljø for å lage spådommer om nye data. Dette trinnet krever integrering av modellen i et eksisterende programvaresystem eller opprettelse av et nytt system for modellen.

9. Overvåking og vedlikehold:

Til slutt er det viktig å overvåke modellens ytelse i produksjonsmiljøet og utføre vedlikeholdsoppgaver etter behov. Dette innebærer overvåking for datadrift, omskolering av modellen etter behov og oppdatering av modellen etter hvert som nye data blir tilgjengelige.

Typer maskinlæring

• Miljø Veiledet maskinlæring
• Maskinlæring uten tilsyn
• Maskinlæring for forsterkning

1. Overvåket maskinlæring:

Overvåket læring er en type maskinlæring der algoritmen trenes på det merkede datasettet. Den lærer å kartlegge inndatafunksjoner til mål basert på merkede treningsdata. Ved overvåket læring er algoritmen utstyrt med inndatafunksjoner og tilsvarende utdataetiketter, og den lærer å generalisere fra disse dataene for å forutsi nye, usynlige data.

Det er to hovedtyper av veiledet læring:

• Regresjon : Regresjon er en type overvåket læring der algoritmen lærer å forutsi kontinuerlige verdier basert på inndatafunksjoner. Utdataetikettene i regresjon er kontinuerlige verdier, som aksjekurser og boligpriser. De forskjellige regresjonsalgoritmene i maskinlæring er: Lineær regresjon, polynomregresjon, ryggregresjon, beslutningstreregresjon, tilfeldig skogregresjon, støtte vektorregresjon osv.
• 2. Maskinlæring uten tilsyn:

  Uovervåket læring er en type maskinlæring der algoritmen lærer å gjenkjenne mønstre i data uten å bli eksplisitt trent ved å bruke merkede eksempler. Målet med uovervåket læring er å oppdage den underliggende strukturen eller distribusjonen i dataene.

  Det er to hovedtyper av uovervåket læring:

  • Gruppering : Klyngealgoritmer grupperer lignende datapunkter basert på deres egenskaper. Målet er å identifisere grupper, eller klynger, av datapunkter som ligner hverandre, samtidig som de er forskjellige fra andre grupper. Noen populære klyngealgoritmer inkluderer K-means, hierarkisk klynging og DBSCAN.
  • Dimensjonsreduksjon: Algoritmer for dimensjonsreduksjon reduserer antall inngangsvariabler i et datasett, samtidig som den bevarer så mye av den opprinnelige informasjonen som mulig. Dette er nyttig for å redusere kompleksiteten til et datasett og gjøre det enklere å visualisere og analysere. Noen populære dimensjonsreduksjonsalgoritmer inkluderer Principal Component Analysis (PCA), t-SNE og autoenkodere.

  3. Maskinlæring for forsterkning

  Forsterkende læring er en type maskinlæring der en agent lærer å samhandle med et miljø ved å utføre handlinger og motta belønninger eller straffer basert på handlingene. Målet med forsterkende læring er å lære en policy, som er en kartlegging fra stater til handlinger, som maksimerer den forventede kumulative belønningen over tid.

  Det er to hovedtyper for forsterkende læring:

  • Modellbasert forsterkende læring: I modellbasert forsterkende læring lærer agenten en modell av miljøet, inkludert overgangssannsynlighetene mellom stater og belønningene knyttet til hvert stat-handlingspar. Agenten bruker deretter denne modellen til å planlegge sine handlinger for å maksimere den forventede belønningen. Noen populære modellbaserte forsterkningslæringsalgoritmer inkluderer Value Iteration og Policy Iteration.
  • Modellfri forsterkende læring : I modellfri forsterkende læring lærer agenten en policy direkte fra erfaring uten å eksplisitt bygge en modell av miljøet. Agenten samhandler med miljøet og oppdaterer sin policy basert på belønningene den mottar. Noen populære modellfrie forsterkningslæringsalgoritmer inkluderer Q-Learning, SARSA og Deep Reinforcement Learning.

  Behov for maskinlæring:

  Maskinlæring er viktig fordi det lar datamaskiner lære av data og forbedre ytelsen på spesifikke oppgaver uten å være eksplisitt programmert. Denne evnen til å lære av data og tilpasse seg nye situasjoner gjør maskinlæring spesielt nyttig for oppgaver som involverer store datamengder, komplekse beslutninger og dynamiske miljøer.

  Her er noen spesifikke områder der maskinlæring brukes:

  • Prediktiv modellering: Maskinlæring kan brukes til å bygge prediktive modeller som kan hjelpe bedrifter med å ta bedre beslutninger. For eksempel kan maskinlæring brukes til å forutsi hvilke kunder som mest sannsynlig kjøper et bestemt produkt, eller hvilke pasienter som har størst sannsynlighet for å utvikle en bestemt sykdom.
  • Naturlig språkbehandling: Maskinlæring brukes til å bygge systemer som kan forstå og tolke menneskelig språk. Dette er viktig for applikasjoner som stemmegjenkjenning, chatboter og språkoversettelse.
  • Datamaskin syn: Maskinlæring brukes til å bygge systemer som kan gjenkjenne og tolke bilder og videoer. Dette er viktig for applikasjoner som selvkjørende biler, overvåkingssystemer og medisinsk bildebehandling.
  • Svindeloppdagelse: Maskinlæring kan brukes til å oppdage uredelig atferd i økonomiske transaksjoner, nettannonsering og andre områder.
  • Anbefalingssystemer: Maskinlæring kan brukes til å bygge anbefalingssystemer som foreslår produkter, tjenester eller innhold til brukere basert på deres tidligere oppførsel og preferanser.

  Totalt sett har maskinlæring blitt et essensielt verktøy for mange bedrifter og bransjer, siden det gjør dem i stand til å utnytte data bedre, forbedre beslutningsprosessene og levere mer personlige opplevelser til kundene sine.

  Ulike anvendelser av maskinlæring

  Nå i denne maskinlæringsopplæringen, la oss lære applikasjonene til maskinlæring:

  • Automasjon : Maskinlæring, som fungerer helt autonomt på alle felt uten behov for menneskelig inngripen. For eksempel utfører roboter de essensielle prosesstrinn i produksjonsanlegg.
  • Finansnæringen : Maskinlæring vokser i popularitet i finansbransjen. Banker bruker hovedsakelig ML for å finne mønstre inne i dataene, men også for å forhindre svindel.
  • Statlig organisasjon : Regjeringen bruker ML for å administrere offentlig sikkerhet og verktøy. Ta eksemplet med Kina med sin massive ansiktsgjenkjenning. Regjeringen bruker kunstig intelligens for å forhindre jaywalking.
  • Helseindustrien : Healthcare var en av de første bransjene som brukte maskinlæring med bildegjenkjenning.
  • Markedsføring: Bred bruk av AI gjøres i markedsføring takket være rikelig tilgang til data. Før massedataenes tidsalder utvikler forskere avanserte matematiske verktøy som Bayesiansk analyse for å estimere verdien av en kunde. Med boomen av data er markedsavdelingen avhengig av AI for å optimalisere kundeforhold og markedsføringskampanjer.
  • Varehandel : Maskinlæring brukes i detaljhandelen for å analysere kundeatferd, forutsi etterspørsel og administrere varelager. Det hjelper også forhandlere med å tilpasse handleopplevelsen for hver kunde ved å anbefale produkter basert på deres tidligere kjøp og preferanser.
  • Transport : Maskinlæring brukes i transportindustrien for å optimalisere ruter, redusere drivstofforbruket og forbedre den generelle effektiviteten til transportsystemer. Det spiller også en rolle i autonome kjøretøy, der ML-algoritmer brukes til å ta avgjørelser om navigasjon og sikkerhet.

  Begrensninger ved maskinlæring-

  1. Den primære utfordringen med maskinlæring er mangelen på data eller mangfoldet i datasettet.
  2. En maskin kan ikke lære hvis det ikke er data tilgjengelig. Dessuten gir et datasett med mangel på mangfold maskinen vanskelig.
  3. En maskin må ha heterogenitet for å lære meningsfull innsikt.
  4. Det er sjelden at en algoritme kan trekke ut informasjon når det er ingen eller få variasjoner.
  5. Det anbefales å ha minst 20 observasjoner per gruppe for å hjelpe maskinen med å lære. Denne begrensningen fører til dårlig evaluering og prediksjon.

  Konklusjon

  Avslutningsvis, forståelse hva er maskinlæring åpner døren til en verden der datamaskiner ikke bare behandler data, men lærer av dem for å ta beslutninger og spådommer. Den representerer skjæringspunktet mellom informatikk og statistikk, og gjør det mulig for systemer å forbedre ytelsen over tid uten eksplisitt programmering. Ettersom maskinlæring fortsetter å utvikle seg, lover applikasjonene på tvers av bransjer å redefinere hvordan vi samhandler med teknologi, noe som gjør den ikke bare til et verktøy, men en transformerende kraft i hverdagen vår.