Diversi tipi di apprendimento automatico di cui dovresti essere a conoscenza

introduzione

L'apprendimento automatico (ML) è una delle abilità più popolari per i programmatori. Secondo un rapporto pubblicato da Indeed nel 2019, l'ingegneria dell'apprendimento automatico era il lavoro di intelligenza artificiale più richiesto negli Stati Uniti. Alcuni settori che utilizzano ampiamente la tecnologia di apprendimento automatico sono finanza, banche, sanità, investimenti, marketing, produzione, sicurezza informatica e trasporti. Questo blog ti aiuterà a comprendere il concetto di machine learning e le sue diverse tipologie.

Cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è una tecnologia moderna che utilizza i dati per prevedere risultati accurati e migliorare le prestazioni di un dispositivo. In parole semplici, la tecnologia di apprendimento automatico consente ai computer di utilizzare dati storici e prevedere i risultati in situazioni simili senza essere esplicitamente programmati. La tecnologia funziona in modo simile al cervello umano. L'algoritmo osserva i dati forniti, li analizza e registra i modelli di dati. L'algoritmo prevede i risultati in base a modelli precedenti quando viene fornito un nuovo set di dati. Il concetto è definito apprendimento automatico perché la macchina apprende dalle informazioni e fornisce risultati.

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Diversi tipi di apprendimento automatico

Esistono 14 diversi tipi di tecniche di apprendimento automatico in base al tipo di dati di addestramento forniti al dispositivo e al modo in cui i dati vengono utilizzati dall'algoritmo. Cerchiamo di discutere i diversi tipi di apprendimento automatico.

1. Apprendimento supervisionato

L'apprendimento supervisionato è il tipo più popolare di apprendimento automatico che utilizza dati etichettati per la classificazione. Utilizziamo un set di dati di addestramento con diversi input e output per insegnare l'algoritmo nell'apprendimento supervisionato. L'algoritmo prevede quindi risultati favorevoli in base ai dati di input e output già forniti.

Utilizziamo i dati per tre scopi nell'apprendimento supervisionato; formazione, validazione e test. Innanzitutto, raccogliamo dati etichettati per addestrare l'algoritmo ML. Durante la seconda fase, utilizziamo diversi set di dati per convalidare il corretto funzionamento dell'algoritmo. Infine, l'algoritmo viene testato nel mondo reale.

2. Apprendimento senza supervisione

Contrariamente all'apprendimento supervisionato, nell'apprendimento non supervisionato utilizziamo dati senza tag o senza etichetta. In questo tipo di algoritmo di apprendimento automatico, non dobbiamo supervisionare l'algoritmo fornendo set di dati di input e output. L'algoritmo stesso scopre modelli nascosti nei set di dati.

Esistono quattro tipi di tecniche di apprendimento senza supervisione; clustering, rilevamento di anomalie, mining di associazioni e modelli di variabili latenti. Nel clustering, l'algoritmo suddivide i set di dati in diversi gruppi in base ad alcune proprietà simili. Utilizziamo il rilevamento delle anomalie per trovare attività insolite nel set di dati. La tecnica di mining di associazione raggruppa insieme gli elementi di dati che si verificano di frequente.

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3. Apprendimento semi-supervisionato

L'apprendimento semi-supervisionato è una combinazione di tecniche di apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato. Utilizziamo dati etichettati e non etichettati per addestrare l'algoritmo. I dati etichettati vengono utilizzati in piccole quantità e i dati senza etichetta vengono utilizzati in grandi quantità. La tecnica dell'apprendimento semi-supervisionato viene utilizzata per eseguire compiti intensivi che sono difficili da svolgere solo con l'apprendimento supervisionato o non supervisionato. Innanzitutto, utilizziamo l'algoritmo di apprendimento non supervisionato per raggruppare dati simili. Successivamente, i dati senza etichetta vengono classificati con l'aiuto dei dati etichettati esistenti.

Alcune applicazioni pratiche dell'apprendimento semi-supervisionato includono la classificazione dei contenuti disponibili su Internet, il riconoscimento vocale e la classificazione del DNA.

4. Apprendimento per rinforzo

L'apprendimento per rinforzo utilizza il concetto di premi e punizioni. L'algoritmo associa eventi favorevoli o piacevoli come ricompense e interpreta gli eventi spiacevoli come punizione. Il concetto di ricompensa e punizione rafforza l'algoritmo e impara a utilizzare il miglior comportamento possibile nel tempo. Quando inseriamo informazioni, l'algoritmo intraprende un'azione adeguata per massimizzare la ricompensa.

5. Apprendimento autocontrollato

È un sottoinsieme dell'apprendimento non supervisionato. Come suggerisce il nome, l'apprendimento autosupervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo cerca da solo input da dati non etichettati e fornisce risultati. Poiché è difficile ottenere dati etichettati, i programmatori utilizzano spesso dati non etichettati e facilmente disponibili. Nell'apprendimento autosupervisionato, i dati forniscono la supervisione all'algoritmo. La macchina ottiene etichette dai dati stessi e prevede gli input. L'apprendimento auto-supervisionato è una delle tecniche di machine learning più efficienti in termini di dati.

6. Apprendimento multiistanza

È un tipo di tecnica di apprendimento supervisionato con una leggera variazione. La tecnica di apprendimento multi-istanza utilizza dati etichettati in modo debole. Significa che i dati hanno tag incompleti e solo alle istanze in un sacchetto vengono assegnate etichette. L'algoritmo utilizza un concetto binario. Etichetta il sacchetto come positivo se c'è un'istanza positiva e lo etichetta come negativo se almeno un'istanza è negativa.

Il tipo di apprendimento automatico multiistanza viene utilizzato principalmente nelle patologie in quanto può determinare rapidamente le cellule maligne nel campione. L'algoritmo considera le istanze negative delle cellule maligne.

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7. Apprendimento online

Nell'apprendimento online, l'algoritmo utilizza i dati disponibili per aggiornare il modello una volta effettuata un'osservazione. La tecnica di apprendimento online viene utilizzata quando sono presenti diverse osservazioni in un breve lasso di tempo.

8. Apprendimento attivo

L'apprendimento attivo è un tipo di apprendimento automatico supervisionato che utilizza un piccolo set di dati con solo punti dati rilevanti. Diamo la priorità ai dati in questo tipo di machine learning. Innanzitutto, dobbiamo etichettare manualmente un piccolo campione di dati. Il passaggio successivo consiste nell'addestrare l'algoritmo in base ai dati etichettati. Una volta che il modello è stato addestrato, possiamo usarlo per determinare la classe dei punti dati senza etichetta.

9. Apprendimento d'insieme

Ensemble significa combinare le cose e guardarle insieme nel loro insieme. Pertanto, l'apprendimento dell'insieme è un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo combina le previsioni di diversi modelli per ottenere risultati migliori. Ci sono tre diversi modelli nell'apprendimento d'insieme:

• Insaccamento: comporta l'aggiunta di diverse previsioni all'albero campione e l'estrazione di una media di tutte le previsioni. Utilizza campioni dello stesso set di dati.
• Stacking: nello stacking, utilizziamo diversi modelli dello stesso set di dati. Tuttavia, utilizziamo anche un altro modello per determinare come le previsioni possono essere combinate.
• Boosting- In questa tecnica, disponiamo le previsioni in una sequenza e calcoliamo la media ponderata di tutte le previsioni.

9. Trasferire l'apprendimento

Nella tecnica del transfer learning, trasferiamo gli elementi di un modello pre-addestrato al nuovo modello. Questa tecnica viene utilizzata quando vengono creati due modelli per eseguire attività simili. Il transfer learning è uno dei tipi di machine learning più efficienti in termini di costi e tempo .

10. Apprendimento multi-task

L'apprendimento multitask è un tipo di apprendimento automatico in cui la macchina apprende più attività contemporaneamente. Invece di utilizzare vari modelli per svolgere attività diverse, possiamo addestrare un modello a svolgere più attività ed eseguire più riprese contemporaneamente.

11. Apprendimento induttivo

Creiamo una regola generalizzata sotto forma di IF-THEN per il set di dati nell'apprendimento induttivo. Questa tecnica funziona nel formato "Se si verifica un evento, allora accade questo". L'apprendimento induttivo viene utilizzato per derivare una funzione dai dati forniti. Alcune applicazioni pratiche dell'apprendimento induttivo includono:

• Approvazione del credito (se un cliente ha una proprietà, allora B è se il credito sarà approvato o meno).
• Diagnosi della malattia (se un paziente ha sintomi A, allora il paziente ha la malattia B).

12.Apprendimento trasduttivo

La trasduzione è il processo di conversione di un elemento da una forma all'altra. Nell'apprendimento trasduttivo, non dobbiamo modellare i dati di addestramento. L'algoritmo utilizza direttamente i dati per prevedere le informazioni derivando i valori di una funzione sconosciuta dal set di dati specificato.

13. Apprendimento deduttivo

L' apprendimento deduttivo è una tecnica di apprendimento automatico utilizzata per analizzare i dati e produrre inferenze dagli stessi. Nell'apprendimento deduttivo, addestriamo gli algoritmi a utilizzare conoscenze dimostrabilmente corrette. Aiuta i programmatori a rendersi conto che determinate informazioni sono corrette e sono state ricavate in precedenza.

Conclusione

Molte aziende utilizzano il machine learning per migliorare la soddisfazione dei clienti e aumentare la fidelizzazione dei clienti creando chatbot personalizzati. La tecnologia aiuta anche a ottimizzare i processi della supply chain e ad automatizzare i processi di finanziamento nelle organizzazioni. Le migliori aziende negli Stati Uniti come Meta, Netflix, Google, Twitter, Pinterest e altre organizzazioni utilizzano l'apprendimento automatico per automatizzare i processi di lavoro ed eseguire attività complesse in un lasso di tempo minimo. Questo è il motivo per cui gli ingegneri di machine learning sono molto richiesti negli Stati Uniti.

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