Rodzaje uczenia maszynowego: 3 rodzaje uczenia maszynowego, które musisz znać

Kiedy zaczynasz uczyć się sztucznej inteligencji, często spotykasz się z terminem – uczenie maszynowe. Co to jest? Rodzaje uczenia maszynowego, jeśli są?

W tym artykule zajmiemy się tymi samymi pytaniami.

Zacznijmy.

Co to jest uczenie maszynowe?

Czy zastanawiałeś się kiedyś, w jaki sposób Facebook poleca Ci znajomych?

Albo w jaki sposób Amazon poleca Twoje produkty do zakupu?

Wszystkie używają algorytmów uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe odnosi się do dziedziny studiów, która umożliwia maszynom ciągłe doskonalenie ich wydajności bez konieczności programowania.

Dzięki uczeniu maszynowemu Twoje oprogramowanie i boty mogą zawsze uczyć się nowych rzeczy i dawać lepsze wyniki.

Maszyny te na początku wymagają dużo programowania. Ale kiedy już rozpoczną proces, sami zaczynają uczyć się różnych aspektów zadania. Ponieważ uczenie maszynowe może pomóc tak wielu branżom, przyszły zakres uczenia maszynowego jest jasny.

Uczenie maszynowe jest istotną gałęzią sztucznej inteligencji i znajduje zastosowanie w wielu sektorach, w tym:

• Handel elektroniczny
• Opieka zdrowotna ( Przeczytaj : Uczenie maszynowe w opiece zdrowotnej)
• Media społecznościowe
• Finanse
• Automobilowy

I wiele więcej.

Jak działa uczenie maszynowe?

W uczeniu maszynowym wprowadzasz pewne dane treningowe, które trenują komputer. Wykorzystuje dane do tworzenia modelu, a gdy otrzymuje nowe dane wejściowe, używa ich do tworzenia prognoz.

Jeśli prognoza okaże się błędna, komputer ponownie uruchamia proces, aż dokona prawidłowej prognozy.

Jak zapewne zauważyłeś, system uczy się za każdym razem, gdy dokonuje prognozy. To był tylko prosty przykład.

Algorytmy uczenia maszynowego są dość złożone i wymagają wielu innych kroków. Różne narzędzia do uczenia maszynowego pozwalają eksplorować głębię domen Data Science, eksperymentować z nimi i wprowadzać innowacje w pełni funkcjonalne rozwiązania AI/ML. Różne narzędzia są zaprojektowane dla różnych potrzeb. Tak więc wybór narzędzi uczenia maszynowego będzie w dużej mierze zależał od projektu, oczekiwanego wyniku, a czasami od poziomu wiedzy.

Różne rodzaje uczenia maszynowego

Oto następujące rodzaje uczenia maszynowego:

Nadzorowana nauka

Uczenie nadzorowane ma miejsce wtedy, gdy dostarczasz maszynie dużo danych uczących, aby wykonać określone zadanie.

Na przykład, aby nauczyć dziecko koloru czerwonego, pokazałbyś mu kilka czerwonych rzeczy, takich jak jabłko, czerwona piłka, prawda?

Po pokazaniu tego rodzaju czerwonych rzeczy pokazywałeś mu czerwoną rzecz i pytałeś go, jaki to ma kolor, aby dowiedzieć się, czy dziecko się tego nauczyło, czy nie.

W nadzorowanym uczeniu się podobnie uczysz maszynę.

Jest to najbardziej dostępny typ ML do wdrożenia, a także najbardziej powszechny.

W danych treningowych nakarmiłbyś maszynę wieloma podobnymi przykładami, a komputer przewidział odpowiedź. Następnie przekażesz komputerowi informację zwrotną, czy wykonał właściwą prognozę, czy nie.

Przykład nadzorowanego uczenia się

Podajesz maszynie następujące informacje:

2,7 = 9

5,6 = 11

9,10 = 19

Teraz zadajesz maszynie następujące pytania:

9,1 = ?

8,9 = ?

20,4 = ?

W zależności od odpowiedzi maszyny, można podać jej więcej danych treningowych lub zadać bardziej złożone problemy.

Uczenie nadzorowane jest zależne od zadania i dlatego jest dość powszechne.

Nauka nienadzorowana

Jak sama nazwa wskazuje, uczenie się bez nadzoru jest przeciwieństwem uczenia się nadzorowanego. W takim przypadku nie przekazujesz maszynie żadnych danych treningowych.

Maszyna musi wyciągać wnioski bez żadnych oznakowanych danych. To trochę trudne do wdrożenia niż uczenie nadzorowane.

Służy do grupowania danych i znajdowania anomalii.

Idąc za przykładem, który omówiliśmy powyżej, załóżmy, że na początku nie pokazałeś dziecku różnych czerwonych rzeczy.

Zamiast tego kładziesz przed nim kilka czerwonych i zielonych rzeczy i prosisz go, aby je oddzielił.

Uczenie nienadzorowane jest podobne do tego przykładu.

Przykład uczenia się nienadzorowanego

Załóżmy, że masz różne artykuły z wiadomościami i chcesz je podzielić na różne kategorie. Podasz artykuły do ​​maszyny, a ona wykryje podobieństwa między nimi.

Następnie podzieli artykuły na różne kategorie w zależności od znalezionych danych.

Teraz, gdy podasz nowy artykuł do maszyny, automatycznie go skategoryzuje.

Podobnie jak inne typy uczenia maszynowego, jest również dość popularny, ponieważ jest oparty na danych.

Nauka wzmacniania

Uczenie się ze wzmocnieniem różni się znacznie od innych typów uczenia maszynowego (nadzorowanego i nienadzorowanego).

Relacja między danymi a maszyną jest również zupełnie inna niż w przypadku innych typów uczenia maszynowego.

W uczeniu się przez wzmacnianie maszyna uczy się na swoich błędach. Dajesz maszynie określone środowisko, w którym może wykonywać określony zestaw działań. Teraz będzie się uczyć metodą prób i błędów.

W przykładzie, który omówiliśmy powyżej, załóżmy, że pokazujesz dziecku jabłko i banana, a następnie pytasz, który z nich jest czerwony.

Jeśli dziecko odpowie poprawnie, dajesz mu cukierki (lub czekoladę), a jeśli dziecko poda złą odpowiedź, nie dajesz mu tego samego.

W uczeniu się przez wzmacnianie maszyna uczy się podobnie.

Przykład uczenia się zbrojenia

Dajesz maszynie labirynt do rozwiązania. Maszyna spróbuje rozszyfrować labirynt i popełnić błędy. Ilekroć nie uda mu się rozwiązać labiryntu, spróbuje ponownie. A z każdym błędem maszyna dowie się, czego unikać.

Powtarzając tę ​​czynność, maszyna będzie dalej uczyć się więcej informacji o labiryncie. Korzystając z tych informacji, za jakiś czas rozwiąże również labirynt.

Chociaż uczenie ze wzmacnianiem jest dość trudne do wdrożenia, znajduje zastosowanie w wielu branżach.

Zastosowania różnych typów uczenia maszynowego

Teraz wiesz, że istnieją trzy typy uczenia maszynowego, ale gdzie są używane? Cóż, poniższe punkty wyjaśniają to samo:

Nadzorowana nauka

• Rozpoznawanie twarzy – Rozpoznawanie twarzy na obrazach (Facebook i Zdjęcia Google)
• Filtr spamu – Identyfikuj wiadomości e-mail ze spamem, sprawdzając ich zawartość

Nauka nienadzorowana

• Systemy rekomendacji – Polecaj produkty kupującym (np. Amazon)
• Kategoryzacja danych – Kategoryzuj dane dla lepszej organizacji
• Segmentacja klientów – Klasyfikuj klientów na różne kategorie według różnych cech

Nauka wzmacniania

• Przemysł produkcyjny – Usprawnij zautomatyzowany proces produkcyjny
• Robotyka – Naucz maszyny, jak unikać błędów
• Gry wideo – lepsza sztuczna inteligencja dla postaci z gier wideo i NPC

Chcesz korzystać z uczenia maszynowego?

Uczenie maszynowe to jedna z najbardziej wpływowych technologii na świecie. To duży powód, dla którego jest tak popularny w dzisiejszych czasach.

Wiele branż wykorzystuje uczenie maszynowe do różnych celów, więc popyt rośnie z dnia na dzień. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o karierze w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, sprawdź IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Machine Learning and AI Program.