Tipi di Machine Learning: 3 tipi di Machine Learning che devi conoscere

Pubblicato: 2019-11-14

Quando inizi a imparare l'IA, ti imbatti spesso in un termine: apprendimento automatico. Che cos'è? Tipi di machine learning, se ce ne sono?

In questo articolo, affronteremo queste stesse domande.

Iniziamo.

Sommario

Che cos'è l'apprendimento automatico?

Ti sei mai chiesto come fa Facebook a consigliarti amici?

O in che modo Amazon consiglia l'acquisto dei tuoi prodotti?

Tutti usano algoritmi di apprendimento automatico.

L'apprendimento automatico si riferisce al campo di studio, che consente alle macchine di continuare a migliorare le proprie prestazioni senza la necessità di programmazione.

Attraverso l'apprendimento automatico, il tuo software e i tuoi bot possono imparare sempre cose nuove e dare risultati migliori.

Queste macchine richiedono molta programmazione all'inizio. Ma una volta avviato il processo, iniziano ad apprendere da soli diversi aspetti del compito. Poiché l'apprendimento automatico può aiutare così tanti settori, l'ambito futuro dell'apprendimento automatico è luminoso.

L'apprendimento automatico è una branca essenziale dell'IA e trova i suoi usi in più settori, tra cui:

  • Commercio elettronico
  • Sanità ( Leggi : Machine Learning nel settore sanitario)
  • Social media
  • Finanza
  • Settore automobilistico

E tanti altri.

Come funziona l'apprendimento automatico?

Nell'apprendimento automatico, inserisci alcuni dati di allenamento che addestrano il computer. Utilizza i dati per creare un modello e, quando riceve nuovi input, li utilizza per fare previsioni.

Se la previsione si rivela errata, il computer riavvia il processo finché non effettua una previsione corretta.

Come avrai notato, il sistema impara ogni volta che fa una previsione. Era solo un semplice esempio.

Gli algoritmi di apprendimento automatico sono piuttosto complessi e richiedono molti altri passaggi. Diversi strumenti di machine learning ti consentono di esplorare le profondità dei domini di Data Science, sperimentarli e innovare soluzioni AI/ML completamente funzionali. Strumenti diversi sono progettati per esigenze diverse. Quindi, la scelta degli strumenti di Machine Learning dipenderà in gran parte dal progetto in corso, dal risultato atteso e, a volte, dal tuo livello di esperienza.

Diversi tipi di apprendimento automatico

Ecco i seguenti tipi di apprendimento automatico:

Apprendimento supervisionato

L'apprendimento supervisionato è quando fornisci alla macchina molti dati di addestramento per eseguire un'attività specifica.

Ad esempio, per insegnare a un bambino il colore rosso, gli mostreresti un mucchio di cose rosse come una mela, una palla rossa, giusto?

Dopo aver mostrato un mucchio di cose rosse, gli mostri una cosa rossa e gli chiedi di che colore è per scoprire se il bambino l'ha imparato o meno.

Nell'apprendimento supervisionato, allo stesso modo insegni la macchina.

È il tipo di ML più accessibile da implementare ed è anche il più comune.

Nei dati di addestramento, alimenteresti la macchina con molti esempi simili e il computer predicerà la risposta. Dovresti quindi fornire un feedback al computer sul fatto che abbia fatto la previsione giusta o meno.

Esempio di apprendimento supervisionato

Fornisci la macchina con le seguenti informazioni:

2,7 = 9

5,6 = 11

9,10 = 19

Ora poni alla macchina le seguenti domande:

9,1 = ?

8,9 = ?

20,4 = ?

A seconda delle risposte della macchina, gli forniresti più dati di addestramento o gli daresti problemi più complessi.

L'apprendimento supervisionato è specifico per il compito, ed è per questo che è abbastanza comune.

Apprendimento senza supervisione

Come suggerisce il nome, l'apprendimento non supervisionato è l'opposto dell'apprendimento supervisionato. In questo caso, non fornisci alla macchina alcun dato di addestramento.

La macchina deve giungere a conclusioni senza alcun dato etichettato. È un po' difficile da implementare rispetto all'apprendimento supervisionato.

Viene utilizzato per raggruppare i dati e per trovare anomalie.

Seguendo l'esempio di cui abbiamo discusso sopra, supponiamo che all'inizio non hai mostrato al bambino diverse cose di colore rosso.

Invece, gli hai messo davanti un mucchio di cose colorate di rosso e verde e gli hai chiesto di separarle.

L'apprendimento senza supervisione è simile a questo esempio.

Esempio di apprendimento senza supervisione

Supponiamo di avere articoli di notizie diversi e di volerli ordinare in categorie diverse. Daresti gli articoli alla macchina e rileverà le somiglianze tra di loro.

Dividerà quindi gli articoli in diverse categorie in base ai dati che trova.

Ora, quando dai un nuovo articolo alla macchina, questa lo classificherà automaticamente.

Proprio come altri tipi di apprendimento automatico, è anche abbastanza popolare in quanto basato sui dati.

Insegnamento rafforzativo

L'apprendimento per rinforzo è abbastanza diverso da altri tipi di apprendimento automatico (supervisionato e non supervisionato).

Anche la relazione tra dati e macchina è abbastanza diversa da altri tipi di machine learning.

Nell'apprendimento per rinforzo, la macchina impara dai suoi errori. Fornisci alla macchina un ambiente specifico in cui può eseguire un determinato insieme di azioni. Ora imparerà per tentativi ed errori.

Nell'esempio che abbiamo discusso sopra, supponiamo di mostrare al bambino una mela e una banana e poi chiedergli quale è rossa.

Se il bambino risponde correttamente, gli dai caramelle (o cioccolato), e se il bambino dà una risposta sbagliata, non gli dai lo stesso.

Nell'apprendimento per rinforzo, la macchina impara in modo simile.

Esempio di apprendimento per rinforzo

Dai alla macchina un labirinto da risolvere. La macchina tenterà di decifrare il labirinto e commetterà errori. Ogni volta che non riesce a risolvere il labirinto, proverà di nuovo. E con ogni errore, la macchina imparerà cosa evitare.

Ripetendo questa attività, la macchina continuerà ad apprendere ulteriori informazioni sul labirinto. Usando queste informazioni, risolverà anche il labirinto in un po' di tempo.

Sebbene l'apprendimento per rinforzo sia piuttosto difficile da implementare, trova applicazioni in molti settori.

Applicazioni di diversi tipi di Machine Learning

Ora sai che ci sono tre tipi di machine learning, ma dove vengono utilizzati? Bene, i seguenti punti chiariscono lo stesso:

Apprendimento supervisionato

  • Riconoscimento facciale: riconoscimento dei volti nelle immagini (Facebook e Google Foto)
  • Filtro antispam: identifica le e-mail di spam controllandone il contenuto

Apprendimento senza supervisione

  • Sistemi di raccomandazione: consigliare prodotti agli acquirenti (come Amazon)
  • Categorizzazione dei dati: classifica i dati per una migliore organizzazione
  • Segmentazione dei clienti: classifica i clienti in diverse categorie in base alle diverse qualità

Insegnamento rafforzativo

  • Industria manifatturiera – Semplifica il processo di produzione automatizzato
  • Robotica: insegna alle macchine come evitare errori
  • Videogiochi: una migliore intelligenza artificiale per i personaggi dei videogiochi e gli NPC

Vuoi usare l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è una delle tecnologie più influenti al mondo. Questo è un grande motivo per cui è così popolare al giorno d'oggi.

Molti settori utilizzano l'apprendimento automatico per scopi diversi, quindi la domanda aumenta di giorno in giorno. Se vuoi saperne di più sulle carriere nel Machine Learning e nell'Intelligenza Artificiale, dai un'occhiata a IIIT-B e al Diploma PG di upGrad in Machine Learning e Programma AI.

Quali sono le applicazioni dell'apprendimento supervisionato?

Quando desideriamo mappare le etichette di input su etichette di output, o quando vogliamo mappare un input su un output continuo, viene spesso utilizzato l'apprendimento supervisionato. In parole semplici, quando un compito prevede la classificazione, viene utilizzato l'apprendimento supervisionato. Gli algoritmi di apprendimento supervisionato hanno diverse applicazioni, come il rilevamento di volti in immagini o video, la categorizzazione del testo in classi diverse e il riconoscimento delle firme, ecc. Poiché l'apprendimento supervisionato viene utilizzato per prevedere il valore dei dati di input, problemi come la previsione dei prezzi delle case, la previsione della vendita dei raccolti , previsioni meteorologiche e previsione del prezzo delle azioni sono alcune delle sue altre applicazioni.

In che modo l'apprendimento supervisionato è diverso dall'apprendimento non supervisionato?

L'apprendimento supervisionato è una tecnica di apprendimento automatico che prevede l'addestramento di modelli con dati etichettati. Per addestrare il modello, l'apprendimento supervisionato richiede la supervisione, in modo simile a come uno studente apprende in presenza di un insegnante. L'apprendimento non supervisionato, d'altra parte, è un metodo di apprendimento automatico che utilizza dati di input senza etichetta per dedurre schemi. L'apprendimento non supervisionato mira a estrarre struttura e modelli da dati non strutturati. Non è necessario il monitoraggio nell'apprendimento non supervisionato. Lo scopo dell'apprendimento supervisionato è addestrare il modello a prevedere il risultato quando vengono forniti nuovi dati. L'apprendimento non supervisionato mira a scoprire modelli nascosti e approfondimenti significativi da un set di dati sconosciuto.

Quali sono i vantaggi dell'apprendimento per rinforzo?

L'apprendimento per rinforzo può essere utilizzato per gestire problemi estremamente complicati che sono impossibili da risolvere con i metodi tradizionali. Questo approccio è preferito per ottenere risultati a lungo termine difficili da ottenere. Questo paradigma di apprendimento è notevolmente paragonabile all'apprendimento umano. Di conseguenza, è sul punto di raggiungere la perfezione. Il modello ha la capacità di correggere gli errori commessi durante la fase di formazione. Una volta che un modello ha corretto un errore, la probabilità che si verifichi lo stesso errore è piuttosto bassa. Può progettare il modello ideale per risolvere un problema specifico. Raggiunge un ragionevole equilibrio tra esplorazione e sfruttamento.