Strojové učení (ML) je technologická inovace, která se stále osvědčuje v mnoha odvětvích.
Strojové učení souvisí s umělou inteligencí a hlubokým učením. Vzhledem k tomu, že žijeme v neustále se rozvíjející technologické době, je nyní možné předvídat, co přijde dál, a vědět, jak změnit náš přístup pomocí ML.
Nejste tedy omezeni na ruční způsoby; téměř každý úkol je dnes automatizován. Existují různé algoritmy strojového učení navržené pro různé práce. Tyto algoritmy mohou řešit složité problémy a ušetřit hodiny pracovního času.
Příkladem může být hraní šachů, vyplňování údajů, provádění operací, výběr nejlepší možnosti z nákupního seznamu a mnoho dalších.
V tomto článku podrobně vysvětlím algoritmy a modely strojového učení.
Tady jsme!
Table of Contents
Co je strojové učení?
Strojové učení je dovednost nebo technologie, kdy si stroj (jako je počítač) potřebuje vybudovat schopnost učit se a přizpůsobovat se pomocí statistických modelů a algoritmů, aniž by byl vysoce naprogramován.
V důsledku toho se stroje chovají podobně jako lidé. Jedná se o typ umělé inteligence, který umožňuje softwarovým aplikacím, aby se staly přesnějšími v předpovědích a provádění různých úkolů využitím dat a zlepšením sebe sama.
Vzhledem k tomu, že výpočetní technologie rychle rostou, dnešní strojové učení není stejné jako minulé strojové učení. Strojové učení dokazuje svou existenci od rozpoznávání vzorů až po teorii učení se vykonávat určité úkoly.
Díky strojovému učení se počítače učí z předchozích výpočtů a vytvářejí opakovatelná a spolehlivá rozhodnutí a výsledky. Jinými slovy, strojové učení je věda, která nabrala nový impuls.
Přestože se mnoho algoritmů používá již dlouhou dobu, schopnost automaticky aplikovat složité výpočty na velká data, rychleji a rychleji, znovu a znovu, je nedávným vývojem.
Některé zveřejněné příklady jsou následující:
- Slevy a nabídky online doporučení, například od Netflixu a Amazonu
- Samořídící a silně medializované auto Google
- Detekce podvodů a navržení některých způsobů, jak tyto problémy přeskočit
A mnoho dalších.
Proč potřebujete strojové učení?
Strojové učení je důležitý koncept, který každý majitel firmy implementuje do svých softwarových aplikací, aby poznal chování svých zákazníků, obchodní provozní vzorce a další. Podporuje vývoj nejnovějších produktů.
Mnoho předních společností, jako je Google, Uber, Instagram, Amazon atd., činí ze strojového učení ústřední část operací. Odvětví pracující na velkém množství dat však znají důležitost modelů strojového učení.
Organizace jsou schopny s touto technologií efektivně pracovat. Odvětví jako finanční služby, vláda, zdravotnictví, maloobchod, doprava a ropa-plyn využívají modely strojového učení k poskytování hodnotnějších výsledků pro zákazníky.
Kdo používá strojové učení?
Strojové učení se v dnešní době využívá v mnoha aplikacích. Nejznámějším příkladem je doporučovací engine na Instagramu, Facebooku, Twitteru atd.
Facebook používá strojové učení k přizpůsobení zkušeností členů na jejich zpravodajských kanálech. Pokud uživatel často přestává kontrolovat stejnou kategorii příspěvků, motor doporučení začne zobrazovat více příspěvků stejné kategorie.
Za obrazovkou se nástroj doporučení pokouší studovat chování členů online prostřednictvím jejich vzorců. Informační kanál se automaticky upraví, když uživatel změní svou akci.
Pokud jde o motory doporučení, mnoho podniků používá stejný koncept k provádění svých kritických obchodních postupů. Oni jsou:
- Software Customer Relationship Management (CRM): Používá modely strojového učení k analýze e-mailů návštěvníků a vyzývá prodejní tým, aby jako první okamžitě reagoval na nejdůležitější zprávy.
- Business Intelligence (BI): Analytics a prodejci BI využívají technologii k identifikaci základních datových bodů, vzorců a anomálií.
- Informační systémy lidských zdrojů (HRIS): Ve svém softwaru používá modely strojového učení k filtrování svých aplikací a rozpoznávání nejlepších kandidátů na požadovanou pozici.
- Samořídící auta: Algoritmy strojového učení umožňují společnostem vyrábějícím automobily identifikovat předmět nebo vycítit chování řidiče a okamžitě upozornit, aby se předešlo nehodám.
- Virtuální asistenti: Virtuální asistenti jsou inteligentní asistenti, kteří kombinují modely pod dohledem a bez dozoru, aby interpretovali řeč a poskytovali kontext.
Co jsou modely strojového učení?
Model ML je počítačový software nebo aplikace vyškolená k posouzení a rozpoznání některých vzorců. Model můžete trénovat pomocí dat a dodat mu algoritmus, aby se z těchto dat učil.
Chcete například vytvořit aplikaci, která rozpoznává emoce na základě mimiky uživatele. Zde musíte model nakrmit různými obrázky tváří označených různými emocemi a dobře svůj model vycvičit. Nyní můžete ve své aplikaci použít stejný model ke snadnému určení nálady uživatele.
Jednoduše řečeno, model strojového učení je zjednodušená reprezentace procesu. To je nejjednodušší způsob, jak něco určit nebo doporučit spotřebiteli. Vše v modelu funguje jako aproximace.
Když například nakreslíme zeměkouli nebo ji vyrobíme, dáme jí tvar koule. Skutečná zeměkoule však není sférická, jak víme. Zde předpokládáme tvar, abychom něco postavili. ML modely fungují podobně.
Pojďme dále s různými modely a algoritmy strojového učení.
Typy modelů strojového učení
Všechny modely strojového učení jsou kategorizovány jako řízené, bez dohledu a posilovací učení. Učení pod dohledem a učení bez dozoru se dále dělí na různé pojmy. Pojďme diskutovat o každém z nich podrobně.
#1. Učení pod dohledem
Učení pod dohledem je přímý model strojového učení, který zahrnuje učení základní funkce. Tato funkce mapuje vstup na výstup. Pokud máte například datovou sadu sestávající ze dvou proměnných, věk jako vstup a výška jako výstup.
S modelem učení pod dohledem můžete snadno předpovědět výšku osoby na základě věku této osoby. Abyste pochopili tento model učení, musíte projít podkategoriemi.
#2. Klasifikace
Klasifikace je široce používaná úloha prediktivního modelování v oblasti strojového učení, kde se pro daná vstupní data předpovídá označení. Vyžaduje to trénovací datový soubor se širokou škálou instancí vstupů a výstupů, ze kterých se model učí.
Tréninková datová sada se používá k nalezení minimálního způsobu mapování vzorků vstupních dat na specifikované štítky tříd. Konečně, trénovací datový soubor 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 v podstatě statistický přístup, který modeluje spojení mezi jednou nebo více proměnnými, které jsou nezávislé, a cílovou nebo závislou proměnnou.
Regrese umožňuje vidět, jak se počet závislých proměnných mění ve vztahu k nezávislé proměnné, zatímco ostatní nezávislé proměnné jsou konstantní. Používá se k predikci platu, věku, teploty, ceny a dalších reálných dat.
Regresní analýza je metoda „nejlepšího odhadu“, která ze souboru dat generuje předpověď. Jednoduše řečeno, sestavení různých bodů dat do grafu za účelem získání co nejpřesnější hodnoty.
Příklad: Predikce ceny letenky je běžná regresní práce.
#4. Učení bez dozoru
Učení bez dozoru se v podstatě používá k vyvozování závěrů a také k nalezení vzorů ze vstupních dat bez jakýchkoli odkazů na označené výsledky. Tato technika se používá k objevování skrytých seskupení dat a vzorců bez nutnosti zásahu člověka.
Dokáže objevit rozdíly a podobnosti v informacích, díky čemuž je tato technika ideální pro segmentaci zákazníků, průzkumnou analýzu dat, rozpoznávání vzorů a obrázků a strategie křížového prodeje.
Učení bez dozoru se také používá ke snížení konečného počtu prvků modelu pomocí procesu redukce rozměrů, který zahrnuje dva přístupy: rozklad singulární hodnoty a analýzu hlavních komponent.
#5. Shlukování
Clustering je model učení bez dozoru, který zahrnuje seskupování datových bodů. Často se používá pro detekci podvodů, klasifikaci dokumentů a segmentaci zákazníků.
Mezi nejběžnější shlukovací nebo seskupovací algoritmy patří hierarchické shlukování, shlukování založené na hustotě, shlukování středního posunu a shlukování k-means. Každý algoritmus se k nalezení shluků používá jinak, ale cíl je v každém případě stejný.
#6. Redukce rozměrů
Je to metoda redukce různých náhodných proměnných, které se zvažují, aby se získala sada hlavních proměnných. Jinými slovy, proces zmenšování rozměru sady prvků se nazývá redukce rozměrů. Populární algoritmus tohoto modelu se nazývá Principal Component Analysis.
Prokletí tohoto se týká faktu, že se do činností prediktivního modelování přidává více vstupů, což ještě více ztěžuje modelování. Obecně se používá pro vizualizaci dat.
#7. Posílení strojového učení
Je to podobný model jako strojové učení pod dohledem. Je označován jako behaviorální model strojového učení. Jediný rozdíl oproti učení pod dohledem spočívá v tom, že algoritmus není trénován pomocí vzorových dat.
Model posilování se učí, jak postupuje vpřed metodou pokus-omyl. Posloupnost úspěšných výsledků donutila model vypracovat nejlepší doporučení pro daný problém. To se často používá ve hrách, navigaci, robotice a dalších.
Typy algoritmů strojového učení
#1. Lineární regrese
Zde je myšlenkou najít řádek, který nejlépe odpovídá požadovaným datům. V modelu lineární regrese existují rozšíření, která zahrnují vícenásobnou lineární regresi a polynomiální regresi. To znamená najít nejlepší rovinu, která odpovídá datům, a nejlepší křivku, která odpovídá datům.
#2. Logistická regrese
Logistická regrese je velmi podobná lineárnímu regresnímu algoritmu, ale v podstatě se používá k získání konečného počtu výsledků, řekněme dvou. Logistická regrese se používá před lineární regresí při modelování pravděpodobnosti výsledků.
Zde je logistická rovnice vytvořena skvělým způsobem, takže výstupní proměnná bude 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. Pokud máte více uzlů, získáte přesnější výsledky. Poslední uzel rozhodovacího stromu se skládá z dat, která pomáhají rychleji rozhodovat.
Poslední uzly se tedy také označují jako listy stromů. Rozhodovací stromy lze snadno a intuitivně sestavit, ale nedosahují přesnosti.
#4. Náhodný les
Je to souborová technika učení. Jednoduše řečeno, je postaven z rozhodovacích stromů. Model náhodných lesů zahrnuje více rozhodovacích stromů pomocí bootstrapped datových sad skutečných dat. Náhodně vybírá podmnožinu proměnných na každém kroku stromu.
Náhodný model lesa vybírá způsob predikce každého rozhodovacího stromu. Spoléhání se na model „většina vyhrává“ tedy snižuje riziko chyby.
Pokud například vytvoříte individuální rozhodovací strom a model na konci předpovídá 0, nebudete mít nic. Ale pokud vytvoříte 4 rozhodovací stromy najednou, můžete získat hodnotu 1. To je síla náhodného modelu učení lesa.
#5. Podpora Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) je řízený algoritmus strojového učení, který je komplikovaný, ale intuitivní, když mluvíme o nejzákladnější úrovni.
Pokud například existují dva typy dat nebo tříd, algoritmus SVM najde hranici nebo nadrovinu mezi těmito třídami dat a maximalizuje rozpětí mezi nimi. Existuje mnoho rovin nebo hranic, které oddělují dvě třídy, ale jedna rovina může maximalizovat vzdálenost nebo rozpětí mezi třídami.
#6. Analýza hlavních komponent (PCA)
Analýza hlavních komponent znamená promítání informací o vyšších dimenzích, jako jsou 3 dimenze, do menšího prostoru, jako jsou 2 dimenze. Výsledkem je minimální rozměr dat. Tímto způsobem můžete zachovat původní hodnoty v modelu, aniž byste omezovali polohu, ale zmenšovali rozměry.
Jednoduše řečeno, je to model redukce rozměrů, který se používá zejména k tomu, aby se více proměnných přítomných v souboru dat snížilo na nejmenší proměnné. Toho lze dosáhnout spojením proměnných, jejichž měřítko měření je stejné a má vyšší korelace než ostatní.
Primárním cílem tohoto algoritmu je ukázat vám nové skupiny proměnných a poskytnout vám dostatečný přístup k dokončení vaší práce.
PCA například pomáhá interpretovat průzkumy, které zahrnují mnoho otázek nebo proměnných, jako jsou průzkumy týkající se pohody, kultury studia nebo chování. U modelu PCA můžete vidět minimální proměnné.
#7. Naivní Bayes
Algoritmus Naive Bayes se používá v datové vědě a je oblíbeným modelem používaným v mnoha průmyslových odvětvích. Myšlenka je převzata z Bayesovy věty, která vysvětluje pravděpodobnostní rovnici jako „jaká je pravděpodobnost Q (výstupní proměnné) dané P.
Je to matematické vysvětlení, které se používá v dnešní technologické době.
Kromě nich do klasifikačního modelu spadají také některé modely zmíněné v regresní části, včetně rozhodovacího stromu, neuronové sítě a náhodného lesa. Jediný rozdíl mezi pojmy je ten, že výstup je diskrétní místo spojitého.
#8. Nervová síť
Neuronová síť je opět nejpoužívanějším modelem v průmyslu. Je to v podstatě síť různých matematických rovnic. Nejprve vezme jednu nebo více proměnných jako vstup a projde sítí rovnic. Nakonec vám poskytne výsledky v jedné nebo více výstupních proměnných.
Jinými slovy, neuronová síť bere vektor vstupů a vrací vektor výstupů. Je to podobné jako s maticemi v matematice. Má skryté vrstvy uprostřed vstupní a výstupní vrstvy představující lineární i aktivační funkce.
#9. Algoritmus K-Nearest Neighbors (KNN).
Algoritmus KNN se používá pro klasifikační i regresní problémy. Je široce používán v průmyslu datové vědy k řešení problémů klasifikace. Navíc ukládá všechny dostupné případy a klasifikuje přicházející případy tím, že přebírá hlasy svých k sousedů.
Funkce vzdálenosti provádí měření. Pokud například chcete údaje o osobě, musíte mluvit s nejbližšími lidmi této osoby, jako jsou přátelé, kolegové atd. Podobným způsobem funguje algoritmus KNN.
Před výběrem algoritmu KNN musíte zvážit tři věci.
- Data je potřeba předem zpracovat.
- Proměnné je třeba normalizovat, jinak mohou model ovlivnit vyšší proměnné.
- KNN je výpočetně drahý.
#10. K-Means Clustering
Spadá pod model strojového učení bez dozoru, který řeší úlohy shlukování. Zde jsou datové soubory klasifikovány a kategorizovány do několika shluků (řekněme K), takže všechny body ve shluku jsou heterogenní a homogenní z dat.
K-Means tvoří shluky takto:
- K-Means vybere K počet datových bodů, nazývaných centroidy, pro každý shluk.
- Každý datový bod tvoří shluk s nejbližším shlukem (centroidy), tj. K shluky.
- To vytváří nové centroidy.
- Potom se určí nejbližší vzdálenost pro každý bod. Tento proces se opakuje, dokud se těžiště nezmění.
Závěr
Modely a algoritmy strojového učení jsou velmi určující pro kritické procesy. Tyto algoritmy usnadňují a zjednodušují náš každodenní život. Tímto způsobem je snazší vyvolat ty nejgiganičtější procesy během několika sekund.
ML je tedy mocný nástroj, který dnes používá mnoho průmyslových odvětví a poptávka po něm neustále roste. A není daleko den, kdy můžeme získat ještě přesnější odpovědi na naše složité problémy.