Strojové učení (ML) představuje převratnou technologii, která si získává uznání napříč mnoha průmyslovými odvětvími.
Strojové učení je úzce spjato s koncepty umělé inteligence a hlubokého učení. V dynamicky se rozvíjejícím technologickém prostředí dneška nám ML umožňuje předvídat budoucí trendy a optimalizovat naše postupy.
Již nejsme omezeni manuálními metodami; automatizace se stala standardem pro téměř všechny úkoly. Existuje mnoho algoritmů strojového učení, každý navržený pro specifické aplikace. Tyto algoritmy jsou schopny řešit složité problémy a výrazně šetřit pracovní čas.
Jako příklady lze uvést hraní šachů, doplňování dat, provádění finančních operací, výběr nejvýhodnějšího zboží z nákupního seznamu a mnoho dalších.
V tomto článku se podrobně zaměříme na algoritmy a modely strojového učení.
Začněme!
Co je to strojové učení?
Strojové učení je obor, kde stroje (například počítače) získávají schopnost učit se a adaptovat pomocí statistických modelů a algoritmů, a to bez explicitního programování.
Díky tomu se stroje chovají způsobem, který se blíží lidskému. Jedná se o formu umělé inteligence, která umožňuje softwarovým aplikacím zlepšovat svou přesnost při předpovídání a provádění úkolů na základě dat a vlastního zdokonalování.
S rychlým rozvojem výpočetní techniky se dnešní strojové učení liší od toho, co jsme znali dříve. ML prokazuje svou efektivitu v mnoha oblastech, od rozpoznávání vzorů až po teorii učení, a umožňuje vykonávat specifické úkoly.
Strojové učení umožňuje počítačům učit se z minulých výpočtů a vytvářet spolehlivá a opakovatelná rozhodnutí s předvídatelnými výsledky. Jinými slovy, strojové učení je vědní obor, který nabral nový směr.
Ačkoli mnoho algoritmů existuje již delší dobu, schopnost automaticky aplikovat složité výpočty na rozsáhlá data, rychle, efektivně a opakovaně, je relativně novým vývojem.
Mezi populární příklady využití patří:
- Personalizované slevy a online doporučení od platforem jako Netflix a Amazon
- Samořídící automobily od společností jako Google
- Detekce podvodů a návrhy opatření k jejich prevenci
A mnoho dalších aplikací.
Proč je strojové učení důležité?
Strojové učení je klíčové pro každou firmu, která chce implementovat sofistikované softwarové aplikace. Umožňuje lépe porozumět chování zákazníků, analyzovat provozní vzorce a podporovat inovace v oblasti vývoje produktů.
Mnoho významných společností, včetně Google, Uber, Instagram a Amazon, považuje strojové učení za základní kámen svých operací. Stejně tak i odvětví, která pracují s velkým objemem dat, si uvědomují důležitost modelů strojového učení.
Tato technologie pomáhá organizacím fungovat efektivněji. Obory jako finanční služby, státní správa, zdravotnictví, maloobchod, doprava a ropný a plynárenský průmysl využívají modely strojového učení k poskytování lepších služeb a hodnotnějších výstupů pro své klienty.
Kdo využívá strojové učení?
Strojové učení má široké uplatnění v mnoha aplikacích. Jedním z nejznámějších příkladů jsou doporučovací systémy používané na sociálních médiích jako Instagram, Facebook a Twitter.
Facebook využívá strojové učení k přizpůsobení obsahu zobrazeného uživatelům na základě jejich preferencí. Pokud uživatel často interaguje s určitou kategorií příspěvků, doporučovací systém začne zobrazovat více obsahu z této kategorie.
V pozadí systém analyzuje chování uživatelů na základě jejich online interakcí. Obsah zobrazený v informačním kanálu se automaticky aktualizuje, když se chování uživatele změní.
Kromě sociálních médií mnoho dalších podniků využívá stejný koncept pro optimalizaci svých obchodních procesů, například:
- Systémy řízení vztahů se zákazníky (CRM): Modely strojového učení analyzují e-maily a upozorňují prodejní týmy na nejdůležitější zprávy.
- Business Intelligence (BI): Nástroje pro analýzu dat a BI využívají ML k identifikaci klíčových datových bodů, vzorů a anomálií.
- Informační systémy lidských zdrojů (HRIS): Modely strojového učení pomáhají při filtrování žádostí o zaměstnání a identifikaci nejvhodnějších kandidátů.
- Samořídící automobily: Algoritmy strojového učení umožňují autům rozpoznávat objekty, detekovat chování řidiče a předcházet nehodám.
- Virtuální asistenti: Inteligentní asistenti kombinují modely s dohledem i bez dozoru, aby interpretovali řeč a poskytovali kontextové odpovědi.
Co jsou modely strojového učení?
Model ML je počítačový program nebo aplikace, která je trénována k analýze a rozpoznávání specifických vzorů. Model se trénuje pomocí dat a algoritmů, které mu umožňují se z těchto dat učit.
Například, pokud chcete vytvořit aplikaci, která rozpoznává emoce na základě mimiky, musíte model trénovat pomocí různých obrázků tváří s různými emocemi. Po vytrénování modelu jej můžete použít ve vaší aplikaci k odhadu nálady uživatele.
Zjednodušeně řečeno, model strojového učení je zjednodušená reprezentace procesu. Je to efektivní způsob, jak něco odhadnout nebo doporučit uživateli. Vše v modelu funguje jako aproximace.
Například, když kreslíme nebo vyrábíme glóbus, dáváme mu tvar koule. Nicméně, jak víme, skutečný tvar Země není přesně sférický. Zde zjednodušujeme tvar pro účely reprezentace. Modely ML fungují podobným způsobem.
Dále se podíváme na různé modely a algoritmy strojového učení.
Druhy modelů strojového učení
Modely strojového učení se obecně dělí na tři kategorie: učení s dohledem, učení bez dohledu a posilovací učení. První dvě kategorie se dále dělí na další specifické metody. Prozkoumejme každou z nich podrobněji.
#1. Učení s dohledem
Učení s dohledem je metoda strojového učení, při které se model učí základní funkci, která mapuje vstup na výstup. Například, pokud máte datovou sadu se dvěma proměnnými, věk jako vstup a výška jako výstup.
S modelem učení s dohledem můžete snadno předpovědět výšku člověka na základě jeho věku. Abychom lépe porozuměli tomuto modelu učení, je nutné se seznámit s jeho podkategoriemi.
#2. Klasifikace
Klasifikace je běžně používaný model prediktivního modelování ve strojovém učení, kde se pro daná vstupní data předpovídá označení. Vyžaduje trénovací datovou sadu s širokou škálou vstupních a výstupních instancí, ze kterých se model učí.
Trénovací data se používají k nalezení optimálního způsobu mapování vstupních vzorů na definované štítky tříd. Trénovací datová sada tedy představuje problém, který obsahuje velké množství výstupních vzorků.
Používá se pro filtrování spamu, vyhledávání dokumentů, rozpoznávání ručně psaných znaků, detekci podvodů, identifikaci jazyka a analýzu sentimentu. Výstup je v tomto případě diskrétní.
#3. Regrese
V tomto modelu je výstup vždy spojitý. Regresní analýza je statistický přístup, který modeluje vztah mezi jednou nebo více nezávislými proměnnými a cílovou, neboli závislou proměnnou.
Regrese nám umožňuje vidět, jak se závislá proměnná mění ve vztahu k nezávislé proměnné, když jsou ostatní nezávislé proměnné konstantní. Používá se k předpovídání veličin jako plat, věk, teplota nebo cena.
Regresní analýza je metoda „nejlepšího odhadu“, která generuje predikce z dat. Zjednodušeně, jde o sestavení různých datových bodů do grafu, aby se získala co nejpřesnější hodnota.
Příklad: Předpovídání ceny letenky je běžný regresní problém.
#4. Učení bez dohledu
Učení bez dohledu se primárně využívá k vyvozování závěrů a hledání vzorů v datech bez explicitních odkazů na označené výsledky. Tato metoda se používá k odhalování skrytých seskupení dat a vzorů bez nutnosti zásahu člověka.
Umožňuje odhalit rozdíly a podobnosti v informacích, což z této techniky činí ideální nástroj pro segmentaci zákazníků, průzkumnou analýzu dat, rozpoznávání vzorů a obrázků a strategie křížového prodeje.
Učení bez dohledu se také využívá ke snížení konečného počtu prvků modelu pomocí procesu redukce rozměrů, který zahrnuje dva přístupy: rozklad singulární hodnoty a analýzu hlavních komponent.
#5. Shlukování
Shlukování je model učení bez dohledu, který spočívá v seskupování datových bodů. Často se používá pro detekci podvodů, klasifikaci dokumentů a segmentaci zákazníků.
Mezi nejběžnější algoritmy shlukování patří hierarchické shlukování, shlukování založené na hustotě, shlukování středního posunu a shlukování k-means. Každý algoritmus používá pro nalezení shluků jiný přístup, ale cíl je v každém případě stejný.
#6. Redukce rozměrů
Je to technika redukce počtu náhodných proměnných, které jsou zvažovány, aby se získala sada klíčových proměnných. Jinými slovy, proces zmenšování rozměru sady prvků se nazývá redukce rozměrů. Populární algoritmus tohoto modelu se nazývá Analýza hlavních komponent (PCA).
Prokletí rozměrnosti se vztahuje k faktu, že se do prediktivního modelování přidává více vstupů, což ztěžuje modelování. Obecně se používá pro vizualizaci dat.
#7. Posilovací strojové učení
Tento model je podobný učení s dohledem. Označuje se také jako behaviorální model strojového učení. Hlavní rozdíl oproti učení s dohledem spočívá v tom, že algoritmus není trénován pomocí vzorových dat.
Model posilování se učí, jak postupuje, metodou pokus-omyl. Posloupnost úspěšných výsledků vede model k nalezení nejlepšího řešení daného problému. Tento model se často používá v hrách, navigaci, robotice a dalších oblastech.
Druhy algoritmů strojového učení
#1. Lineární regrese
Základem lineární regrese je nalezení přímky, která nejlépe odpovídá daným datům. Existují rozšíření lineárního regresního modelu, například vícenásobná lineární regrese a polynomiální regrese. To znamená najít optimální rovinu, která odpovídá datům, nebo křivku, která jim odpovídá.
#2. Logistická regrese
Logistická regrese se podobá lineárnímu regresnímu algoritmu, ale primárně se používá k odhadu kategoriálních výsledků, například binárních. Logistická regrese se používá v případech, kdy lineární regrese není vhodná k modelování pravděpodobnosti výsledku.
V tomto algoritmu je logistická rovnice konstruována tak, aby výstupní proměnná byla mezi 0 a 1.
#3. Rozhodovací strom
Model rozhodovacího stromu je široce používán ve strategickém plánování, strojovém učení a operačním výzkumu. Skládá se z uzlů. Více uzlů obvykle vede k přesnějším výsledkům. Koncové uzly rozhodovacího stromu obsahují data, která pomáhají urychlit rozhodování.
Koncové uzly se také nazývají listy stromu. Rozhodovací stromy jsou snadno konstruovatelné a intuitivní, ale nemusejí dosahovat vysoké přesnosti.
#4. Náhodný les
Náhodný les je souborová technika učení. Jednoduše řečeno, je postaven na základě rozhodovacích stromů. Model náhodných lesů používá více rozhodovacích stromů s využitím „bootstrapped“ datových sad z reálných dat. Na každém kroku stromu náhodně vybírá podmnožinu proměnných.
Náhodný model lesa volí predikci na základě jednotlivých rozhodovacích stromů a většinové hlasování snižuje riziko chyby.
Například, pokud vytvoříte jediný rozhodovací strom a model na konci předpoví 0, nedostanete žádný výsledek. Ale pokud vytvoříte 4 rozhodovací stromy najednou, můžete získat hodnotu 1. To je síla náhodného modelu učení lesa.
#5. Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) je algoritmus strojového učení s dohledem. Je komplikovaný, ale intuitivní na základní úrovni.
Pokud například existují dva typy dat, nebo dvě třídy, algoritmus SVM nalezne hranici nebo nadrovinu mezi těmito třídami dat a maximalizuje vzdálenost mezi nimi. Existuje mnoho rovin, které oddělují dvě třídy, ale jedna rovina může maximalizovat vzdálenost mezi těmito třídami.
#6. Analýza hlavních komponent (PCA)
Analýza hlavních komponent je metoda, která redukuje informace z vyšších dimenzí (například 3D) do menšího prostoru (například 2D). Výsledkem je minimalizace rozměrů dat. Tímto způsobem můžete zachovat původní hodnoty v modelu, aniž byste omezovali pozici, ale zmenšovali rozměry.
Zjednodušeně, jde o model redukce rozměrů, který se používá pro zredukování počtu proměnných v datové sadě na minimum. Toho se dosahuje kombinováním proměnných, které mají podobné měřítko a vyšší korelaci než ostatní.
Hlavním cílem tohoto algoritmu je poskytnout nové skupiny proměnných a dostatečný přístup k dokončení vaší práce.
PCA například pomáhá interpretovat průzkumy s velkým počtem otázek nebo proměnných, jako jsou průzkumy zaměřené na pohodu, kulturu studia nebo chování. Pomocí PCA lze dosáhnout zmenšení množství proměnných.
#7. Naivní Bayes
Algoritmus Naive Bayes se využívá v datové vědě a je oblíbeným modelem v mnoha průmyslových odvětvích. Jeho princip vychází z Bayesovy věty, která definuje pravděpodobnost jako „jaká je pravděpodobnost Q (výstupní proměnná), když je dáno P“.
Jedná se o matematické vysvětlení, které je široce využíváno v současné technologické éře.
Kromě těchto modelů spadá do klasifikačního modelu také několik modelů zmíněných v regresní sekci, včetně rozhodovacích stromů, neuronových sítí a náhodných lesů. Jediný rozdíl je v tom, že výstup je diskrétní namísto spojitého.
#8. Neuronová síť
Neuronová síť je opět velmi často používaný model. Jde v podstatě o síť matematických rovnic. Nejprve se vezme jedna nebo více proměnných jako vstup a ty se proženou sítí rovnic. Nakonec poskytnou výsledky v jedné nebo více výstupních proměnných.
Jinými slovy, neuronová síť bere vektor vstupů a vrací vektor výstupů. Je to podobné jako matice v matematice. Obsahuje skryté vrstvy mezi vstupní a výstupní vrstvou, které představují lineární i aktivační funkce.
#9. Algoritmus K-Nearest Neighbors (KNN)
Algoritmus KNN se používá pro klasifikační i regresní problémy. Je široce používán v datové vědě k řešení klasifikačních problémů. Ukládá všechny dostupné případy a klasifikuje nové případy na základě hlasování jeho k nejbližších sousedů.
Vzdálenost se měří pomocí vzdálenostní funkce. Například, pokud chcete získat informace o nějaké osobě, musíte se obrátit na její blízké, jako jsou přátelé a kolegové. Podobně funguje i algoritmus KNN.
Před použitím algoritmu KNN je potřeba zvážit tři věci:
- Data je potřeba předem zpracovat.
- Proměnné je potřeba normalizovat, jinak mohou model ovlivnit proměnné s většími hodnotami.
- KNN je výpočetně náročný.
#10. K-Means Clustering
Spadá pod model strojového učení bez dohledu a používá se pro shlukování dat. Zde se datové sady klasifikují a kategorizují do několika shluků (řekněme K) tak, aby všechny body v jednom shluku byly homogenní a heterogenní od bodů v jiných shlucích.
K-Means vytváří shluky následovně:
- K-Means vybere K datových bodů, nazývaných centroidy, pro každý shluk.
- Každý datový bod tvoří shluk s nejbližším shlukem (centroidem), čímž se vytvoří K shluků.
- Následně se určí nové centroidy.
- Poté se pro každý bod určí nejbližší vzdálenost. Tento proces se opakuje, dokud se centroidy nemění.
Závěr
Modely a algoritmy strojového učení hrají klíčovou roli v mnoha kritických procesech. Tyto algoritmy usnadňují a zjednodušují náš každodenní život. Umožňují provádět složité výpočty v krátkém čase.
ML je mocný nástroj, který se dnes používá v mnoha odvětvích, a poptávka po něm neustále roste. Brzy budeme schopni získat ještě přesnější odpovědi na složité problémy.