Einführung in das maschinelle Lernen für Anfänger: Was ist, Geschichte, Funktion und Klassifizierung

Einführung in maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist auf dem heutigen technologiegetriebenen Markt sehr gefragt. Es ist der neueste Trend, der die Welt im Sturm erobert und die Welt der Informatik revolutioniert hat. Darüber hinaus hat die große Datenmenge, die von Anwendungen erzeugt wird, zu einer erheblichen Steigerung der Rechenleistung geführt, was zu der Popularität und Nachfrage nach maschinellen Lernfähigkeiten bei Studenten und Kandidaten geführt hat.

Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt. Branchen und Unternehmen haben davon sprunghaft profitiert, von der Automatisierung grundlegender Aufgaben bis hin zur Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse. Maschinelles Lernen wurde in unseren alltäglichen Geräten wie Fitnesstrackern, intelligenten Haushaltsassistenten, Gesundheitssystemen, automatisierten Autos und dergleichen implementiert. Weitere wichtige Beispiele für die Implementierung von maschinellem Lernen sind:

• Vorhersage : Maschinelles Lernen wurde hauptsächlich in Vorhersagesystemen verwendet, die zum Austauschen von Fehlerwahrscheinlichkeiten vor der Vergabe eines Darlehens nützlich sind.
• Bilderkennung : Gesichtserkennung und Bilderkennung sind derzeit in aller Munde, und maschinelles Lernen hat es möglich gemacht.
• Spracherkennung : Ähnlich wie die Bilderkennung ist die Spracherkennung. Es ist im maschinellen Lernen weit verbreitet.
• Medizinische Diagnosen : Maschinelles Lernen wurde in der Gesundheitstechnologie implementiert, um Krebsgewebe zu erkennen.
• Finanzindustrie und Handel : Maschinelles Lernen wird von Unternehmen häufig zur Bonitätsprüfung und zur Betrugserkennung eingesetzt.

Maschinelles Lernen oder ML ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenanalyse. Es wird verwendet, um komplexe Algorithmen und Modelle zu erstellen, die Forschern, Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Analysten geholfen haben, zuverlässige Informationen zu prognostizieren und bereitzustellen.

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Geschichte des maschinellen Lernens

„Maschinelles Lernen“ war ein Begriff, der 1959 von Arthur Samuel, einem Pionier und Experten für künstliche Intelligenz und Computerspiele, geprägt wurde. Er definierte es als den Prozess, der es Computern ermöglicht, zu lernen, ohne programmiert zu werden.

In den 1940er Jahren wurde das erste Computersystem erfunden, das manuell bedient werden konnte, bekannt als ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer). Es war der Beginn der Idee, eine Maschine zu bauen, die menschliches Lernen und Denken simulieren kann.

Aufgrund von Statistiken wurde maschinelles Lernen in den 1990er Jahren populär und führte zu probabilistischen Ansätzen in der KI, die sich weiter in Richtung eines datengesteuerten Ansatzes verlagerten. Dies ebnete Wissenschaftlern den Weg, über intelligente Systeme mit Analysefähigkeiten nachzudenken, sie zu entwerfen und zu bauen, um aus riesigen Datensätzen zu lernen.

Klassifizierung des maschinellen Lernens

Implementierungen maschinellen Lernens können basierend auf dem Lernsignal oder der Lernantwort, die einem lernenden System zur Verfügung stehen, in drei verschiedene Kategorien eingeteilt werden. Sie sind wie folgt:-

1. Überwachtes Lernen

Wenn ein Algorithmus Beispieldaten und korrelierte Zielantworten verwendet, die aus Zeichenfolgenbezeichnungen oder numerischen Werten wie Klassen oder Tags bestehen, und später lernt, die richtige Antwort vorherzusagen, wenn ihm neue Beispiele gegeben werden, wird dies als überwachtes Lernen bezeichnet. Es ist ein Ansatz, der dem menschlichen Lernen unter der Aufsicht eines Lehrers ähnelt, bei dem sich der Schüler die guten Beispiele des Lehrers einprägt. Aus diesen Zielbeispielen macht der Schüler dann die allgemeinen Regeln.

2. Unüberwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen liegt vor, wenn ein Algorithmus aus einfachen Beispielen ohne korrelierte Reaktion lernt und die Bestimmung der Datenmuster allein dem Algorithmus überlässt. Dieser Algorithmus restrukturiert die Daten normalerweise in etwas völlig anderes, wie z. B. neue Merkmale, die eine Klasse oder eine Sammlung nicht zugeordneter Werte darstellen.

Diese sind sehr nützlich, um Datenanalysten Einblicke in die Bedeutung der Daten zu geben, und bieten wertvolle Tipps zur Verbesserung von überwachten maschinellen Lernalgorithmen. Es ist fast so, als würden Menschen lernen, festzustellen, dass bestimmte Dinge oder Instanzen derselben Kategorie angehören, indem sie die Ähnlichkeit zwischen zwei Objekten beobachten. Empfehlungssysteme und Anzeigen, auf die Sie beim Surfen im Internet stoßen, sind Marketingautomatisierung und basieren auf dieser Art von unbeaufsichtigtem automatisiertem Lernen.

3. Verstärkungslernen

Wenn ein Algorithmus mit Beispielen präsentiert wird, die keine Bezeichnungen haben, kann er als eine Art des unüberwachten Lernens klassifiziert werden. Wenn jedoch ein Beispiel gemäß der vom Algorithmus vorgeschlagenen Lösung von positivem oder negativem Feedback begleitet wird, handelt es sich um bestärkendes Lernen. Diese Lernkategorie ist mit den Anwendungen verbunden, für die der Algorithmus Entscheidungen treffen und Konsequenzen tragen muss.

Es ähnelt der Trial-and-Error-Methode des menschlichen Lernens. Durch die Trial-and-Error-Methode lernen Algorithmen, dass bestimmte Vorgehensweisen nicht so erfolgreich sind wie andere. Eines der besten Beispiele für bestärkendes Lernen ist, wenn Computer lernen, selbstständig Videospiele zu spielen. Die Anwendung gibt dem Algorithmus Beispiele für bestimmte Fälle oder Situationen, z. B. wenn der Spieler in einem Labyrinth steckt und gleichzeitig einem Feind ausweicht.

4. Halbüberwachtes Lernen

Halbüberwachtes Lernen liegt vor, wenn ein unvollendetes Trainingssignal zusammen mit einigen fehlenden Zielausgaben bereitgestellt wird. Einer der Ausnahmefälle dieses Prinzips wird als Transduktion bezeichnet, bei der der gesamte Satz von Probleminstanzen zur Lernzeit bestimmt wird, mit Ausnahme des Teils, in dem die Ziele fehlen.

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Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Unten sind die Schritte, um zu verstehen, wie maschinelles Lernen funktioniert:

• Datenerhebung: Zunächst werden Vergangenheitsdaten in jeder für die Verarbeitung geeigneten Form gesammelt. Je mehr die Qualität der Daten zunimmt, desto geeigneter werden sie für die Modellierung.
• Datenverarbeitung: In den meisten Fällen werden Daten in Rohform erhoben und müssen vorverarbeitet werden. Bei numerischen Attributen können mehrere Werte fehlen, z. B. kann der Preis eines Hauses durch den Mittelwert des Attributs ersetzt werden. Die fehlenden Werte für kategoriale Merkmale können jedoch durch das Merkmal mit dem höchsten Modus ersetzt werden. Dies hängt von der Art der verwendeten Filter ab.
• Aufteilen der Eingabedaten: Die Eingabedaten müssen in Trainings-, Kreuzvalidierungs- und Testsets aufgeteilt werden. Das Verhältnis zwischen den Sätzen muss 6:2:2 betragen
• Modelle bauen : Modelle sollten mit geeigneten Techniken und Algorithmen auf dem Trainingsset gebaut werden.
• Testen des konzeptualisierten Modells: Das konzeptualisierte Modell wird mit Daten getestet, die dem Modell während der Trainingszeit nicht zugeführt wurden, und die Bewertung seiner Leistung mit Hilfe von Metriken wie F1-Score, Recall und Precision.

Fazit

Machine-Learning-Fähigkeiten gehören aufgrund der steigenden Popularität und Weiterentwicklung der KI, die heute ein fester Bestandteil unseres Lebens ist, zu den Top-Fähigkeiten, die derzeit auf dem Arbeitsmarkt nachgefragt werden.

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