Różne typy uczenia maszynowego, o których powinieneś wiedzieć

Wstęp

Uczenie maszynowe (ML) to jedna z najpopularniejszych umiejętności wśród programistów. Według raportu opublikowanego przez firmę Indeed w 2019 r. inżynieria uczenia maszynowego była najbardziej poszukiwanym zawodem związanym ze sztuczną inteligencją w USA. Niektóre sektory, które szeroko wykorzystują technologię uczenia maszynowego, to finanse, bankowość, opieka zdrowotna, inwestycje, marketing, produkcja, cyberbezpieczeństwo i transport. Ten blog pomoże Ci zrozumieć koncepcję uczenia maszynowego i jego różne rodzaje.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to nowoczesna technologia, która wykorzystuje dane do przewidywania dokładnych wyników i zwiększania wydajności urządzenia. Mówiąc prościej, technologia uczenia maszynowego umożliwia komputerom korzystanie z danych historycznych i przewidywanie wyników w podobnych sytuacjach bez wyraźnego programowania. Technologia działa podobnie do ludzkiego mózgu. Algorytm obserwuje dostarczone dane, analizuje je i rejestruje wzorce danych. Algorytm przewiduje wyniki na podstawie poprzednich wzorców, gdy dostarczany jest nowy zestaw danych. Koncepcja ta nazywana jest uczeniem maszynowym, ponieważ maszyna uczy się na podstawie informacji i dostarcza wyniki.

Uzyskaj certyfikat uczenia maszynowego od najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobądź tytuł Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Różne typy uczenia maszynowego

Istnieje 14 różnych typów technik uczenia maszynowego w zależności od rodzaju danych treningowych dostarczanych do urządzenia i sposobu wykorzystania danych przez algorytm. Omówmy różne rodzaje uczenia maszynowego.

1. Nauka nadzorowana

Uczenie nadzorowane jest najpopularniejszym rodzajem uczenia maszynowego , które wykorzystuje oznaczone dane do klasyfikacji. Używamy zestawu danych szkoleniowych z różnymi wejściami i wyjściami, aby uczyć algorytmu w uczeniu nadzorowanym. Następnie algorytm przewiduje korzystne wyniki na podstawie już dostarczonych danych wejściowych i wyjściowych.

Wykorzystujemy dane do trzech celów w nauczaniu nadzorowanym; szkolenie, walidacja i testowanie. Najpierw zbieramy oznaczone dane, aby wyszkolić algorytm ML. W drugim etapie używamy różnych zestawów danych, aby zweryfikować poprawność działania algorytmu. Na koniec algorytm jest testowany w świecie rzeczywistym.

2. Uczenie się bez nadzoru

W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, w uczeniu nienadzorowanym używamy danych nieoznakowanych lub nieoznakowanych. W tego typu algorytmie uczenia maszynowego nie musimy nadzorować algorytmu poprzez dostarczanie zbiorów danych wejściowych i wyjściowych. Sam algorytm odkrywa ukryte wzorce w zbiorach danych.

Istnieją cztery rodzaje technik uczenia się bez nadzoru; grupowanie, wykrywanie anomalii, eksploracja asocjacji i modele zmiennych ukrytych. W klastrowaniu algorytm dzieli zbiory danych na różne grupy na podstawie pewnych podobnych właściwości. Używamy wykrywania anomalii, aby znaleźć nietypową aktywność w zbiorze danych. Technika eksploracji skojarzeń grupuje często występujące elementy danych.

Nasze programy AI i ML w USA

3. Uczenie się częściowo nadzorowane

Uczenie częściowo nadzorowane to połączenie technik uczenia maszynowego nadzorowanego i nienadzorowanego. Do trenowania algorytmu używamy zarówno danych oznaczonych, jak i nieoznakowanych. Dane oznaczone etykietami są używane w małych ilościach, a dane nieoznaczone używane są w dużych ilościach. Technika uczenia się częściowo nadzorowanego jest wykorzystywana do wykonywania intensywnych zadań, które są trudne do wykonania wyłącznie przy uczeniu nadzorowanym lub nienadzorowanym. Najpierw używamy algorytmu uczenia bez nadzoru do grupowania podobnych danych. Następnie dane nieoznaczone są klasyfikowane za pomocą istniejących danych oznaczonych.

Niektóre praktyczne zastosowania uczenia częściowo nadzorowanego obejmują klasyfikację treści dostępnych w Internecie, rozpoznawanie mowy i klasyfikację DNA.

4. Uczenie się przez wzmacnianie

Uczenie się ze wzmocnieniem wykorzystuje koncepcję nagród i kar. Algorytm kojarzy korzystne lub przyjemne zdarzenia jako nagrody i interpretuje zdarzenia nieprzyjemne jako karę. Koncepcja nagrody i kary wzmacnia algorytm i uczy się wykorzystywać najlepsze możliwe zachowanie w miarę upływu czasu. Kiedy wprowadzamy informacje, algorytm podejmuje odpowiednie działania, aby zmaksymalizować nagrodę.

5. Samonadzorowane uczenie się

Jest to podzbiór uczenia się bez nadzoru. Jak sama nazwa wskazuje, uczenie samonadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm samodzielnie poszukuje danych wejściowych z nieoznakowanych danych i dostarcza wyniki. Ponieważ uzyskanie oznakowanych danych jest trudne, programiści często używają nieoznakowanych, łatwo dostępnych danych. W uczeniu samonadzorowanym dane zapewniają nadzór nad algorytmem. Maszyna uzyskuje etykiety z samych danych i przewiduje dane wejściowe. Samonadzorowane uczenie się jest jedną z najbardziej wydajnych technik uczenia maszynowego.

6. Uczenie się na wielu instancjach

Jest to rodzaj nadzorowanej techniki uczenia się z niewielkimi zmianami. Technika uczenia się na wielu instancjach wykorzystuje słabo oznakowane dane. Oznacza to, że dane mają niekompletne tagi i tylko instancje w worku mają przypisane etykiety. Algorytm wykorzystuje koncepcję binarną. Oznacza worek jako pozytywny, jeśli istnieje jeden pozytywny przypadek, i oznacza go jako negatywny, jeśli przynajmniej jeden przypadek jest ujemny.

Uczenie maszynowe typu wieloinstancyjnego jest stosowane głównie w patologiach, ponieważ może szybko wykryć złośliwe komórki w próbce. Algorytm uwzględnia komórki nowotworowe jako przypadki negatywne.

Popularne blogi dotyczące uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

7. Nauka online

W uczeniu się online algorytm wykorzystuje dostępne dane do aktualizacji modelu po dokonaniu obserwacji. Technika uczenia się online jest stosowana, gdy w krótkim czasie występuje kilka obserwacji.

8. Aktywna nauka

Aktywne uczenie się to rodzaj nadzorowanego uczenia maszynowego, które wykorzystuje mały zbiór danych zawierający tylko istotne punkty danych. Priorytetowo traktujemy dane w tego typu uczeniu maszynowym. Najpierw musimy ręcznie oznaczyć małą próbkę danych. Następnym krokiem jest nauczenie algorytmu zgodnie z oznakowanymi danymi. Po przeszkoleniu modelu możemy go użyć do określenia klasy nieoznakowanych punktów danych.

9. Nauka zespołowa

Zespół oznacza łączenie rzeczy i patrzenie na nie razem jako na całość. Dlatego uczenie zespołowe jest rodzajem uczenia maszynowego, w którym algorytm łączy prognozy z różnych modeli w celu uzyskania lepszych wyników. Istnieją trzy różne modele uczenia się zespołowego:

• Pakowanie — polega na dodawaniu różnych prognoz do drzewa próbnego i wyciąganiu średniej ze wszystkich prognoz. Wykorzystuje próbki tego samego zestawu danych.
• Stacking - W układaniu używamy różnych modeli tego samego zestawu danych. Jednak używamy również innego modelu, aby określić, w jaki sposób można połączyć prognozy.
• Boosting - W tej technice układamy prognozy w sekwencji i obliczamy średnią ważoną wszystkich prognoz.

9. Przenieś naukę

W technice uczenia transferowego przenosimy elementy wcześniej wytrenowanego modelu do nowego modelu. Ta technika jest używana, gdy tworzone są dwa modele do wykonywania podobnych zadań. Transfer learning jest jednym z najbardziej efektywnych pod względem kosztów i czasu rodzajów uczenia maszynowego.

10. Uczenie się wielozadaniowe

Uczenie wielozadaniowe to rodzaj uczenia maszynowego, w którym maszyna uczy się kilku zadań jednocześnie. Zamiast używać różnych modeli do wykonywania różnych zadań, możemy wyszkolić jeden model do wielozadaniowości i wykonywania wielu ujęć w tym samym czasie.

11. Uczenie się indukcyjne

Tworzymy uogólnioną regułę w postaci JEŻELI-TO dla zbioru danych w uczeniu indukcyjnym. Ta technika działa w formacie „Jeśli zdarzenie ma miejsce, to się dzieje”. Uczenie indukcyjne służy do wyprowadzenia funkcji z danych. Niektóre praktyczne zastosowania uczenia się indukcyjnego obejmują:

• Zatwierdzenie kredytu (jeśli klient ma właściwość A, to B określa, czy kredyt zostanie zatwierdzony, czy nie).
• Rozpoznanie choroby (jeśli pacjent ma objawy A, to pacjent ma chorobę B).

12. Uczenie transdukcyjne

Transdukcja to proces przekształcania elementu z jednej formy w drugą. W uczeniu transdukcyjnym nie musimy modelować danych treningowych. Algorytm bezpośrednio wykorzystuje dane do przewidywania informacji, wyprowadzając wartości nieznanej funkcji z danego zbioru danych.

13. Uczenie dedukcyjne

Uczenie dedukcyjne to technika uczenia maszynowego używana do analizowania danych i wyciągania z nich wniosków. W uczeniu dedukcyjnym szkolimy algorytmy, aby używały możliwej do udowodnienia poprawnej wiedzy. Pomaga programistom zorientować się, że określone informacje są poprawne i zostały wcześniej wyprowadzone.

Wniosek

Wiele firm korzysta z uczenia maszynowego w celu zwiększenia zadowolenia klientów i zwiększenia ich utrzymania poprzez tworzenie spersonalizowanych chatbotów. Technologia pomaga również optymalizować procesy łańcucha dostaw i automatyzować procesy finansowania w organizacjach. Wiodące firmy w USA, takie jak Meta, Netflix, Google, Twitter, Pinterest i inne organizacje, wykorzystują uczenie maszynowe do automatyzacji procesów pracy i wykonywania złożonych zadań w minimalnym czasie. Właśnie dlatego inżynierowie uczący się maszyn są bardzo poszukiwani w Stanach Zjednoczonych.

ML stała się dziś jedną z najbardziej lukratywnych opcji kariery ze względu na lepsze zarobki i możliwości rozwoju. Możesz kontynuować studia magisterskie w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji od upGrad, aby zdobyć zaawansowaną wiedzę na temat uczenia maszynowego i zdobyć odpowiednie umiejętności.