5 aplicații revoluționare ale învățării automate

Învățarea automată este cel mai recent cuvânt la modă care plutește și pe bună dreptate. Este unul dintre cele mai interesante și cu cea mai rapidă creștere subdomenii ale Informaticii. Pentru a spune simplu, Machine Learning este ceea ce vă face inteligentă inteligența artificială. Majoritatea oamenilor consideră că funcționarea interioară a învățării automate este misterioasă – dar asta este departe de adevăr. Dacă abia începeți să înțelegeți învățarea automată, permiteți-ne să o ușurăm folosind o analogie:
Încerci să arunci o minge de hârtie într-un coș de gunoi.

După o încercare, vă veți face o idee corectă despre cantitatea de forță pe care trebuie să o puneți. Ai pus forța necesară în a doua încercare, dar unghiul pare să fie greșit. Ceea ce se întâmplă în esență aici este că, cu fiecare aruncare, înveți ceva și aduci rezultatul mai aproape de rezultatul dorit. Asta pentru că noi, oamenii, suntem programați în mod inerent să învățăm și să creștem din experiențele noastre.
Să presupunem că te înlocuiești cu o mașină. Acum, avem două moduri de a merge mai departe:

Abordare non-machine learning

O abordare generică, non-machine learning, ar fi măsurarea unghiului și distanța și apoi utilizarea unei formule pentru a calcula forța optimă necesară. Acum, să presupunem că adăugăm o altă variabilă – un ventilator care adaugă ceva forță vântului. Programul nostru non-ML va eșua aproape sigur din cauza variabilei adăugate. Dacă vrem să-l facem să funcționeze, trebuie să îl reprogramam ținând cont de factorul vântului și de formula.

Abordarea învățării automate

Acum, dacă ar fi să introducem o abordare bazată pe Machine Learning pentru aceeași problemă, ar începe, de asemenea, cu o formulă standard – dar, după fiecare experiență, ar actualiza/refracta formula. Formula va fi îmbunătățită continuu folosind mai multe experiențe (cunoscute sub numele de „puncte de date” în lumea învățării automate) – acest lucru va duce și la îmbunătățiri ale rezultatului. Experimentați aceste lucruri în fiecare zi sub forma fluxului de știri Facebook, sau a sugestiilor YouTube personalizate sau a altor lucruri de acest fel - obțineți esenta.
Diferența dintre Data Science, Machine Learning și Big Data!

Ce este Machine Learning?

Analogia de mai sus ar trebui să clarifice faptul că învățarea automată folosește pur și simplu algoritmi și procese pentru a vă antrena sistemul să devină mai bun cu experiența. Cu toate acestea, de dragul unei definiții tehnice, se spune că un sistem învață din experiențele cu privire la un set de sarcini, dacă performanța sa la sarcinile menționate se îmbunătățește cu timpul și experiența.

Ceea ce înseamnă în esență acest lucru este că în Machine Learning, sistemul își îmbunătățește performanța cu experiență. Acesta este exact ceea ce am observat și în analogia noastră.

Tipuri de învățare automată

În funcție de declarația problemei dvs., puteți utiliza oricare dintre cele trei tehnici pentru a vă antrena sistemul:

Învățare supravegheată

Învățarea automată supravegheată ar trebui aplicată la seturile de date în care este cunoscută eticheta/clasa fiecărei date. Să ne imaginăm că vrem să învățăm sistemul nostru cum să facă distincția între imaginile unui câine și ale unui om. Să presupunem că avem o colecție de imagini care sunt etichetate fie ca fiind umane sau câine (etichetarea este făcută de adnotatori umani pentru a asigura o calitate mai bună a datelor). Acum, putem folosi acest set de date și clase de date pentru a ne antrena algoritmul să învețe modul corect. Odată ce algoritmul nostru învață cum să clasifice imaginile, îl putem folosi pe diferite seturi de date - pentru a prezice eticheta oricărui punct de date nou.
Rețele neuronale pentru manechini: un ghid cuprinzător

Învățare nesupravegheată

După cum puteți ghici din nume, învățarea automată nesupravegheată este lipsită de cursuri sau etichete de supraveghere. Oferim sistemului nostru o cantitate mare de date și caracteristici ale fiecărei piese de date. De exemplu, să presupunem că în exemplul nostru anterior am furnizat doar un număr de imagini (de oameni și câini) sistemului nostru, dând fiecărei imagini o caracteristică. În mod clar, caracteristicile oamenilor vor fi similare și diferite de cele ale câinilor. Folosind aceste caracteristici, ne putem antrena sistemul să grupeze datele în două categorii. O versiune nesupravegheată a „clasificării” se numește „clustering”. În clustering, nu avem nicio etichetă. Grupăm seturile de date pe baza caracteristicilor comune.

Consolidarea învățării

În învățarea prin întărire, nu există clase sau caracteristici, există doar un punct final - trece sau nu. Pentru a înțelege mai bine acest lucru, luați în considerare exemplul de a învăța să jucați șah. După fiecare joc, sistemul este informat despre starea câștigului/înfrângerii. Într-un astfel de caz, sistemul nostru nu are fiecare mișcare etichetată drept „corectă” sau „greșită”, ci are doar rezultatul final. Pe măsură ce algoritmul nostru joacă mai multe jocuri în timpul antrenamentului, va continua să acorde „greutăți” (importanță) mai mari combinației acelor mișcări care au dus la o victorie.
Rețele neuronale: aplicații în lumea reală

Aplicații revoluționare în domeniul învățării automate

Din discuția noastră de mai sus, este clar că învățarea automată poate rezolva într-adevăr o mulțime de probleme pe care computerele tradiționale pur și simplu nu le pot rezolva. Să ne uităm la unele dintre aplicațiile Machine Learning care au schimbat lumea așa cum o cunoaștem:

1. Combaterea spamului web

Google folosește „învățarea profundă” – este o rețea neuronală, pentru a lupta împotriva spamului atât online, cât și offline. Deep Learning folosește datele de la utilizatori și aplică procesarea în limbaj natural pentru a concluziona despre e-mailurile pe care le-a întâlnit. Nu numai că îi ajută pe utilizatorii web, ci și pe companiile de SEO care încearcă să ajute site-urile web legitime să se claseze mai sus folosind tehnici de pălărie albă.

Învață curs de știință a datelor online de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

2. Învățare prin imitație

Învățarea prin imitație este foarte asemănătoare cu învățarea prin observație – ceva ce facem când suntem sugari. Acesta este utilizat pe scară largă în robotica de teren și în industrii precum agricultură, căutare, construcții, salvare, armată și altele. În toate astfel de situații, este extrem de dificil să programați manual roboții. Pentru a ajuta la aceasta, se folosește programarea prin demonstrație – cunoscută și sub denumirea de metode colaborative, împreună cu Machine Learning. Aruncă o privire la acest videoclip publicat de statul Arizona , care arată un robot umanoid care învață să apuce diferite obiecte.

3. Asistență și tehnologie medicală

Roboții de asistență sunt roboți care sunt capabili să proceseze informații senzoriale și să efectueze acțiuni în momente de nevoie. Robotul autonom Smart Tissue (STAR) a fost creat folosind acest tip de învățare automată și colaborări din lumea reală. STAR folosește ML și detecție 3D și poate îmbina intestinele de porc (utilizate pentru testare) mai bine decât orice chirurg. Deși STAR nu a fost dezvoltat pentru a înlocui chirurgii, oferă o soluție de colaborare pentru pașii delicati ai procedurilor medicale.
Machine Learning găsește și aplicații sub formă de măsuri predictive. Așa cum un coleg poate să se uite la rețeta unui medic și să afle ce ar fi putut omite, și un sistem inteligent artificial poate afla verigile lipsă dintr-o rețetă dacă este bine instruit. Nu numai asta, dar AI poate căuta și modele care indică posibile insuficiențe cardiace. Acest lucru se poate dovedi a fi extrem de util pentru medici, deoarece aceștia pot colabora cu robotul virtual AI pentru a diagnostica mai bine o afecțiune cardiacă fatală înainte de a lovi. Perechea suplimentară de ochi (și inteligența) poate face mai mult bine decât rău. Studiile de până acum promit și pentru aplicarea viitoare a acestei tehnologii.

4. Traducere/Recunoaștere automată

Deși pare un concept simplu, ML poate fi folosit și pentru a traduce text (chiar și din imagini) în orice limbă. Utilizarea rețelelor neuronale va ajuta la extragerea textului dintr-o imagine care poate fi apoi tradus în limba necesară înainte de a-l reintroduce în imagine. În afară de aceasta, ML este folosit și în fiecare aplicație care se ocupă de orice fel de recunoaștere - voce, imagini, text, ce vrei!

5. Joacă jocuri video automat

Aceasta este una dintre cele mai cool aplicații ale Machine Learning, deși s-ar putea să nu aibă atât de multă utilitate socială ca celelalte menționate în listă. Machine Learning poate fi folosit pentru a antrena rețelele neuronale să analizeze pixelii de pe un ecran și să joace un joc video în consecință. Una dintre primele încercări de acest lucru a fost Deepmind de la Google.
Go și provocarea pentru inteligența generală artificială

În concluzie…
Acestea fiind spuse, învățarea automată nu este soluția pentru toate problemele tale. Nu aveți nevoie de învățare automată pentru a afla vârsta unei persoane din data sa de origine, dar cu siguranță aveți nevoie de ML pentru a afla vârsta unei persoane din preferințele sale muzicale. De exemplu, veți descoperi că fanii lui Johnny Cash și The Doors au în mare parte peste 35 de ani, în timp ce majoritatea fanilor Selenei Gomez au sub 20 de ani. Învățarea automată *poate* fi folosită pentru orice problemă din jurul tău, dar ar trebui? Nu chiar. Nu utilizați niciodată învățarea automată ca soluție la problemele dvs. fără a fi sigur că aveți într-adevăr nevoie de mașina dvs. pentru a învăța. Altfel, ar fi ca și cum ai ucide țânțarii folosind mitraliere – s-ar putea să fie uciși, s-ar putea să nu, dar la sfârșitul zilei, a meritat?
Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1 -on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.