Tipuri de învățare automată: 3 tipuri de învățare automată pe care trebuie să le cunoașteți

Când începeți să învățați AI, întâlniți frecvent un termen - învățarea automată. Ce este? Tipuri de învățare automată, dacă există?

În acest articol, vom aborda aceleași întrebări.

Să începem.

Ce este Machine Learning?

Te-ai întrebat vreodată cum vă recomandă Facebook prietenii?

Sau cum vă recomandă Amazon produsele să cumpărați?

Toți folosesc algoritmi de învățare automată.

Învățarea automată se referă la domeniul de studiu, care permite mașinilor să-și îmbunătățească în continuare performanța fără a fi nevoie de programare.

Prin învățarea automată, software-ul și roboții pot învăța mereu lucruri noi și pot oferi rezultate mai bune.

Acele mașini necesită multă programare la început. Dar odată ce încep procesul, încep să învețe ei înșiși diferite aspecte ale sarcinii. Deoarece învățarea automată poate ajuta atât de multe industrii, viitorul domeniu de aplicare al învățării automate este strălucitor.

Învățarea automată este o ramură esențială a AI și își găsește utilizări în mai multe sectoare, inclusiv:

• Comerț electronic
• Asistență medicală ( Citiți : Învățare automată în asistența medicală)
• Social Media
• Finanţa
• Automobile

Si multe altele.

Cum funcționează învățarea automată?

În învățarea automată, introduceți niște date de antrenament care antrenează computerul. Folosește datele pentru a crea un model și, pe măsură ce primește noi intrări, le folosește pentru a face predicții.

Dacă predicția se dovedește a fi greșită, computerul repornește procesul din nou până când face o predicție corectă.

După cum trebuie să fi observat, sistemul învață ori de câte ori face o predicție. A fost doar un exemplu simplu.

Algoritmii de învățare automată sunt destul de complexi și necesită mulți alți pași. Diferitele instrumente de învățare automată vă permit să explorați profunzimile domeniilor Data Science, să experimentați cu ele și să inovezi soluții AI/ML complet funcționale. Diferite instrumente sunt concepute pentru nevoi diferite. Deci, alegerea instrumentelor de învățare automată va depinde în mare măsură de proiectul în cauză, de rezultatul așteptat și, uneori, de nivelul dumneavoastră de expertiză.

Diferite tipuri de învățare automată

Iată următoarele tipuri de învățare automată:

Învățare supravegheată

Învățarea supravegheată este atunci când furnizați mașinii o mulțime de date de antrenament pentru a efectua o anumită sarcină.

De exemplu, pentru a învăța un copil culoarea roșie, i-ai arăta o grămadă de lucruri roșii precum un măr, o minge roșie, nu?

După ce arătai o grămadă de lucruri roșii, îi arătai un lucru roșu și îl întrebai ce culoare are pentru a afla dacă copilul a învățat-o sau nu.

În învățarea supravegheată, predați în mod similar mașina.

Este cel mai accesibil tip de ML de implementat și, de asemenea, este cel mai comun.

În datele de antrenament, ați alimenta mașina cu o mulțime de exemple similare, iar computerul va prezice răspunsul. Apoi ați oferi feedback computerului dacă a făcut predicția corectă sau nu.

Exemplu de învățare supravegheată

Dați mașinii următoarele informații:

2,7 = 9

5,6 = 11

9,10 = 19

Acum puneți mașinii următoarele întrebări:

9,1 = ?

8,9 = ?

20,4 = ?

În funcție de răspunsurile aparatului, i-ai oferi mai multe date de antrenament sau i-ai da probleme mai complexe.

Învățarea supravegheată este specifică sarcinii și de aceea este destul de comună.

Învățare nesupravegheată

După cum sugerează și numele, învățarea nesupravegheată este opusul învățării supravegheate. În acest caz, nu furnizați aparatului niciun fel de date de antrenament.

Mașina trebuie să ajungă la concluzii fără date etichetate. Este puțin dificil de implementat decât învățarea supravegheată.

Este folosit pentru gruparea datelor și pentru găsirea anomaliilor.

Urmând exemplul discutat mai sus, să presupunem că nu i-ați arătat copilului lucruri diferite de culoare roșie la început.

În schimb, îi pui în fața lui o grămadă de lucruri de culoare roșie și verde și i-ai cerut să le separe.

Învățarea nesupravegheată este similară cu acest exemplu.

Exemplu de învățare nesupravegheată

Să presupunem că aveți articole de știri diferite și doriți ca acestea să fie sortate în diferite categorii. Veți da articolele mașinii și va detecta punctele comune dintre ele.

Apoi va împărți articolele în diferite categorii în funcție de datele pe care le găsește.

Acum, când oferiți un articol nou mașinii, acesta îl va clasifica automat.

La fel ca și alte tipuri de învățare automată, este, de asemenea, destul de popular, deoarece este bazat pe date.

Consolidarea învățării

Învățarea prin întărire este destul de diferită de alte tipuri de învățare automată (supravegheată și nesupravegheată).

Relația dintre date și mașină este destul de diferită și de alte tipuri de învățare automată.

În învățarea prin întărire, mașina învață prin greșeli. Oferiți mașinii un mediu specific în care poate efectua un anumit set de acțiuni. Acum, va învăța prin încercare și eroare.

În exemplul discutat mai sus, să presupunem că îi arăți copilului un măr și o banană, apoi îl întrebi care este roșu.

Dacă copilul răspunde corect, îi dai bomboane (sau ciocolată), iar dacă copilul dă un răspuns greșit, nu îi dai la fel.

În învățarea prin întărire, mașina învață în mod similar.

Exemplu de învățare prin întărire

Dai mașinii un labirint de rezolvat. Aparatul va încerca să descifreze labirintul și să facă greșeli. Ori de câte ori nu reușește să rezolve labirintul, va încerca din nou. Și cu fiecare eroare, mașina va învăța ce să evite.

Repetând această activitate, mașina va continua să învețe mai multe informații despre labirint. Folosind aceste informații, va rezolva și labirintul în ceva timp.

Deși învățarea prin consolidare este destul de dificil de implementat, ea găsește aplicații în multe industrii.

Aplicații ale diferitelor tipuri de învățare automată

Acum știți că există trei tipuri de învățare automată, dar unde sunt ele folosite? Ei bine, următoarele puncte clarifică același lucru:

Învățare supravegheată

• Recunoașterea feței – Recunoașterea fețelor în imagini (Facebook și Google Photos)
• Filtru de spam – Identificați e-mailurile de spam verificându-le conținutul

Învățare nesupravegheată

• Sisteme de recomandare – Recomandați produse cumpărătorilor (cum ar fi Amazon)
• Clasificarea datelor – Clasificați datele pentru o mai bună organizare
• Segmentarea clienților – Clasificați clienții în diferite categorii în funcție de diferite calități

Consolidarea învățării

• Industria de producție – Eficientizați procesul de producție automatizat
• Robotică – Învățați mașinile cum să evite greșelile
• Jocuri video – IA mai bună pentru personajele din jocurile video și NPC-uri

Doriți să utilizați Machine Learning?

Învățarea automată este una dintre cele mai influente tehnologii din lume. Acesta este un motiv important pentru care este atât de popular în zilele noastre.

Multe industrii folosesc învățarea automată în scopuri diferite, astfel încât cererea crește pe zi ce trece. Dacă doriți să aflați mai multe despre carierele în învățarea automată și inteligența artificială, consultați programul IIIT-B și upGrad PG în învățare automată și AI.