Co to jest uczenie maszynowe i dlaczego ma to znaczenie
Opublikowany: 2018-06-12Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, uczenie głębokie to trzy z najgorętszych słów w branży. Często używamy terminów Sztuczna Inteligencja (AI) i Machine Learning (ML) jako synonimy. Jednak te dwa terminy są bardzo różne – uczenie maszynowe jest jednym z kluczowych aspektów znacznie szerszej dziedziny sztucznej inteligencji.
Nidhi Chappell, szef ML w firmie Intel , trafnie to ujmuje :
„Sztuczna inteligencja to w zasadzie inteligencja – sposób, w jaki czynimy maszyny inteligentnymi, podczas gdy uczenie maszynowe to implementacja wspierających ją metod obliczeniowych. Myślę o tym w następujący sposób: sztuczna inteligencja to nauka, a uczenie maszynowe to algorytmy, dzięki którym maszyny są inteligentniejsze”.
Tak więc, w uproszczeniu, sztuczna inteligencja to dziedzina, która polega na przekształcaniu maszyn w jednostki „inteligentne i inteligentne”, podczas gdy ML to gałąź sztucznej inteligencji, która zajmuje się uczeniem komputera „uczenia się” samodzielnego wykonywania zadań .
Różnica między Data Science, Machine Learning i Big Data!
Teraz przyjrzyjmy się, czym jest uczenie maszynowe.
Spis treści
Co to jest uczenie maszynowe?
Według SAS „ Uczenie maszynowe to metoda analizy danych, która automatyzuje budowanie modeli analitycznych. Jest to gałąź sztucznej inteligencji oparta na idei, że systemy mogą uczyć się na podstawie danych, identyfikować wzorce i podejmować decyzje przy minimalnej interwencji człowieka”.
Mimo że pojęcie uczenia maszynowego znalazło się w centrum uwagi dopiero niedawno, koncepcja uczenia maszynowego istnieje od dawna, a najwcześniejszym tego przykładem jest maszyna Enigma Alana Turinga , którą opracował podczas II wojny światowej. Dziś uczenie maszynowe jest niemal wszędzie wokół nas, od zwykłych rzeczy w naszym życiu po bardziej skomplikowane obliczenia związane z Big Data. Na przykład autonomiczny samochód Google i spersonalizowane rekomendacje w witrynach takich jak Netflix, Amazon i Spotify są wynikiem uczenia maszynowego.
Jak uczą się maszyny?
Aby lepiej zrozumieć pytanie „co to jest uczenie maszynowe”, musimy znać techniki, dzięki którym maszyny mogą „uczyć się” samodzielnie. Istnieją trzy podstawowe sposoby, w jakie urządzenia mogą uczyć się wykonywania różnych czynności – uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie się ze wzmocnieniem. Podczas gdy prawie 70% ML jest nadzorowanych, tylko około 10-20% ML to uczenie się bez nadzoru.
Nadzorowana nauka
Uczenie nadzorowane zajmuje się jasno określonymi i nakreślonymi danymi wejściowymi i wyjściowymi, a algorytmy tutaj są szkolone za pomocą oznaczonych znaczników. W uczeniu nadzorowanym algorytm uczenia otrzymuje zarówno zdefiniowany zestaw wejść, jak i prawidłowy zestaw wyjść. Tak więc algorytm zmodyfikuje następnie strukturę zgodnie z wzorcem, który postrzega w otrzymanych wejściach i wyjściach. Jest to model rozpoznawania wzorców uczenia się, który obejmuje takie metody, jak klasyfikacja, regresja, przewidywanie i wzmacnianie gradientu.
Uczenie nadzorowane jest zwykle stosowane w przypadkach dotyczących danych historycznych. Na przykład, wykorzystując dane historyczne transakcji kartami kredytowymi, nadzorowane uczenie się może przewidzieć przyszłe możliwości błędnych lub oszukańczych transakcji kartowych.
Sieci neuronowe: zastosowania w świecie rzeczywistym
Nauka nienadzorowana
W przeciwieństwie do nadzorowanego uczenia się, które wykorzystuje zbiory danych historycznych, uczenie nienadzorowane to aplikacje, w których brakuje jakichkolwiek danych historycznych. W tej metodzie algorytm uczenia wykracza poza dane, aby uzyskać strukturę apt – chociaż dane są pozbawione znaczników, algorytm dzieli dane na mniejsze porcje zgodnie z ich odpowiednimi cechami, najczęściej za pomocą drzewa decyzyjnego. Nienadzorowane uczenie się jest idealne dla aplikacji danych transakcyjnych, takich jak identyfikowanie segmentów klientów i klastrów o określonych atrybutach.
Algorytmy uczenia nienadzorowanego są najczęściej wykorzystywane do tworzenia spersonalizowanych treści dla poszczególnych grup użytkowników. Rekomendacje online na platformach zakupowych i identyfikacja danych odstających to dwa świetne przykłady uczenia się bez nadzoru.
Nauka wzmacniania
Uczenie ze wzmocnieniem jest dość podobne do tradycyjnej metody analizy danych, w której algorytmy uczą się metodą prób i błędów, po czym deklaruje wyniki z najlepszymi możliwymi wynikami. Uczenie się ze wzmacnianiem składa się z trzech podstawowych elementów – agenta, środowiska i działań. Agent odnosi się tutaj do osoby uczącej się/decydenta; środowisko składa się ze wszystkiego, z czym oddziałuje agent, a działania odnoszą się do rzeczy, które agent może wykonać.
Ten rodzaj uczenia się pomaga ulepszyć algorytm w czasie, ponieważ kontynuuje dostosowywanie algorytmu, gdy wykryje w nim błędy. Trasy Google Maps to jeden z najdoskonalszych przykładów uczenia się przez wzmacnianie.
Teraz, gdy wiesz już, czym jest uczenie maszynowe, w tym rodzaje, w których możesz sprawić, by maszyny się uczyły, przyjrzyjmy się teraz różnym zastosowaniom uczenia maszynowego w dzisiejszym świecie.
Te 6 technik uczenia maszynowego usprawnia opiekę zdrowotną
Dlaczego uczenie maszynowe jest ważne w dzisiejszym świecie?
Po tym, czym jest uczenie maszynowe, pojawia się kolejne ważne pytanie – „Jakie znaczenie ma uczenie maszynowe?”
Głównym celem uczenia maszynowego jest pomoc organizacjom w poprawie ich ogólnego funkcjonowania, produktywności i procesu podejmowania decyzji poprzez zagłębianie się w ogromne ilości rezerw danych. Gdy maszyny zaczną się uczyć za pomocą algorytmów, pomoże to firmom rozwikłać takie wzorce w danych, które mogą pomóc im w podejmowaniu lepszych decyzji bez konieczności interwencji człowieka. Oprócz tej początkowej korzyści, uczenie maszynowe ma następujące zalety:
Analiza i ocena na czas
Przesiewając ogromne ilości danych, takich jak opinie klientów i interakcje, algorytmy ML mogą pomóc w przeprowadzeniu na czas analizy i oceny strategii organizacyjnych. Kiedy tworzysz model biznesowy, przeglądając wiele źródeł danych, masz szansę zobaczyć odpowiednie zmienne. W ten sposób uczenie maszynowe może pomóc w zrozumieniu zachowań klientów, umożliwiając tym samym odpowiednie usprawnienie strategii pozyskiwania klientów i marketingu cyfrowego.
Prognozy w czasie rzeczywistym są możliwe dzięki szybkiemu przetwarzaniu
Jedną z najbardziej imponujących cech algorytmów ML jest to, że są superszybkie, dzięki czemu przetwarzanie danych z wielu źródeł odbywa się błyskawicznie. To z kolei pomaga w tworzeniu prognoz w czasie rzeczywistym, które mogą być bardzo korzystne dla firm. Na przykład,
- Analiza rezygnacji – Polega na zidentyfikowaniu tych segmentów klientów, którzy prawdopodobnie opuszczą Twoją markę.
- Potencjalni klienci i konwersja — algorytmy ML zapewniają wgląd w wzorce zakupów i wydatków różnych segmentów klientów, umożliwiając w ten sposób firmom opracowywanie strategii, które mogą minimalizować straty i zwiększać zyski.
- Utrzymanie klientów — algorytmy ML mogą pomóc w identyfikacji zaległości w polityce pozyskiwania klientów i kampaniach marketingowych. Dzięki takim spostrzeżeniom możesz dostosować swoje strategie biznesowe i poprawić ogólne wrażenia klientów, aby utrzymać bazę klientów.
Przekształcanie branż
Uczenie maszynowe już zaczęło przekształcać branże dzięki możliwości dostarczania cennych informacji w czasie rzeczywistym. Firmy finansowe i ubezpieczeniowe wykorzystują technologie ML do identyfikowania znaczących wzorców w dużych zbiorach danych, zapobiegania oszustwom i zapewniania dostosowanych planów finansowych dla różnych segmentów klientów. W opiece zdrowotnej urządzenia do noszenia i czujniki fitness oparte na technologii ML pozwalają jednostkom przejąć kontrolę nad swoim zdrowiem, co w konsekwencji minimalizuje presję wywieraną na pracowników służby zdrowia. Uczenie maszynowe jest również wykorzystywane przez przemysł naftowy i gazowy do znajdowania nowych źródeł energii, analizowania minerałów w ziemi, przewidywania awarii systemu i tak dalej.
Ucz się kursu ML z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.
Inżynierowie uczenia maszynowego: mity a rzeczywistość
Oczywiście to wszystko to tylko wierzchołek góry lodowej. Jeśli chcesz dogłębnie zrozumieć, czym jest uczenie maszynowe, lepiej przyjrzeć się bliżej tej technologii. Mamy nadzieję, że udało nam się pomóc Ci zrozumieć, czym jest uczenie maszynowe, przynajmniej na pierwszy rzut oka. Zawsze jest o wiele więcej do zrobienia i nauczenia się, że samo pytanie „co to jest uczenie maszynowe” tylko trochę pomoże. Nadszedł czas, aby kopać głębiej i zapoznać się z technologią!
