Wprowadzenie do uczenia maszynowego dla początkujących: co to jest, historia, funkcja i klasyfikacja

Wprowadzenie do uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe jest bardzo poszukiwane na dzisiejszym rynku opartym na technologii. To najnowszy trend, który szturmem podbił świat i zrewolucjonizował świat informatyki. Ponadto duża ilość danych generowanych przez aplikacje doprowadziła do znacznego wzrostu mocy obliczeniowej, co spowodowało popularność i zapotrzebowanie na umiejętności uczenia maszynowego wśród studentów i kandydatów.

Uczenie maszynowe jest używane w różnych dziedzinach. Przyniosło korzyści branżom i przedsiębiorstwom w zawrotnym tempie, od automatyzacji podstawowych zadań po oferowanie cennych informacji. Uczenie maszynowe zostało wdrożone w naszych codziennych urządzeniach, takich jak monitory kondycji, inteligentni asystenci domowi, systemy opieki zdrowotnej, zautomatyzowane samochody i tym podobne. Inne istotne przykłady implementacji uczenia maszynowego to:-

• Przewidywanie : Uczenie maszynowe jest głównie wykorzystywane w systemach przewidywania przydatnych do obliczania prawdopodobieństwa błędów przed udzieleniem pożyczki.
• Rozpoznawanie obrazu : Wykrywanie twarzy i wykrywanie obrazu to obecnie wściekłość, a uczenie maszynowe umożliwiło to.
• Rozpoznawanie mowy : podobne do rozpoznawania obrazów jest rozpoznawanie mowy. Został szeroko zaimplementowany w uczeniu maszynowym.
• Diagnozy medyczne : Uczenie maszynowe zostało wdrożone w technologii opieki zdrowotnej w celu wykrywania tkanek nowotworowych.
• Branża finansowa i handel : Machine Learning jest szeroko stosowany przez firmy do sprawdzania zdolności kredytowej i wykrywania oszustw.

Uczenie maszynowe lub ML jest integralną częścią analizy danych. Służy do tworzenia złożonych algorytmów i modeli, które pomogły naukowcom, inżynierom, badaczom danych i analitykom prognozować i dostarczać wiarygodne informacje.

Ucz się uczenia maszynowego online z najlepszych światowych uniwersytetów — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej i zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.

Poznaj nasze kursy na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Historia uczenia maszynowego

„Uczenie maszynowe” to termin ukuty w 1959 roku przez Arthura Samuela, pioniera i eksperta w dziedzinie sztucznej inteligencji i gier komputerowych. Zdefiniował to jako proces, który umożliwia komputerom uczenie się bez programowania.

W latach 40. wynaleziono pierwszy system komputerowy, który można było obsługiwać ręcznie, znany jako ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer). To zrodził się pomysł zbudowania maszyny, która mogłaby symulować ludzkie uczenie się i myślenie.

Dzięki statystykom uczenie maszynowe zostało spopularyzowane w latach 90. XX wieku i dało początek podejściom probabilistycznym w sztucznej inteligencji, które dalej przesunęło się w kierunku podejścia opartego na danych. Utorowało to naukowcom drogę do myślenia o inteligentnych systemach, projektowania i budowania inteligentnych systemów z możliwością analizy, aby uczyć się na ogromnych zbiorach danych.

Klasyfikacja uczenia maszynowego

Implementacje uczenia maszynowego można podzielić na trzy różne kategorie na podstawie „sygnału” lub „odpowiedzi” uczenia się dostępnego dla systemu uczenia się. Są to:-

1. Nauka nadzorowana

Kiedy algorytm używa przykładowych danych i skorelowanych odpowiedzi docelowych składających się z etykiet ciągów lub wartości liczbowych, takich jak klasy lub znaczniki, i uczy się, jak przewidzieć poprawną odpowiedź później, gdy otrzymają nowe przykłady, jest to znane jako uczenie nadzorowane. Jest to podejście zbliżone do ludzkiego uczenia się pod okiem nauczyciela, gdzie uczeń zapamiętuje dobre przykłady przekazane przez nauczyciela. Następnie uczeń odczytuje ogólne zasady z tych docelowych przykładów.

2. Nauka nienadzorowana

Uczenie nienadzorowane ma miejsce wtedy, gdy algorytm uczy się na podstawie prostych przykładów bez żadnej skorelowanej odpowiedzi, pozostawiając określenie wzorców danych samemu algorytmowi. Algorytm ten zwykle przekształca dane w coś zupełnie innego, na przykład nowe funkcje reprezentujące klasę lub zbiór nieskojarzonych wartości.

Są one bardzo przydatne w dostarczaniu analitykom danych wglądu w znaczenie danych i oferują cenne wskazówki dotyczące ulepszania nadzorowanych algorytmów uczenia maszynowego. Jest to prawie podobne do tego, jak ludzie uczą się określać, że pewne rzeczy lub przypadki należą do tej samej kategorii, obserwując podobieństwo między dwoma przedmiotami. Systemy rekomendacji i reklamy, na które natrafiasz podczas przeglądania sieci, to automatyzacja marketingu i opierają się na tego rodzaju nienadzorowanej automatycznej nauce.

3. Uczenie się przez wzmacnianie

Gdy algorytm jest prezentowany z przykładami, które nie mają żadnych etykiet, można go zaklasyfikować jako rodzaj uczenia nienadzorowanego. Jednak gdy przykładowi towarzyszy pozytywne lub negatywne sprzężenie zwrotne zgodnie z rozwiązaniem zaproponowanym przez algorytm, jest to uczenie się ze wzmocnieniem. Ta kategoria uczenia się jest powiązana z aplikacjami, dla których algorytm jest wymagany do podejmowania decyzji i ponoszenia konsekwencji.

Jest podobny do metody prób i błędów uczenia się u ludzi. Dzięki metodzie prób i błędów algorytmy dowiadują się, że określone sposoby działania nie mają tak dużego prawdopodobieństwa sukcesu jak inne. Jednym z najlepszych przykładów, które można przytoczyć, jeśli chodzi o uczenie się ze wzmacnianiem, jest sytuacja, w której komputery uczą się grać w gry wideo niezależnie. Aplikacja podaje algorytmowi przykłady pewnych przypadków lub sytuacji, takich jak utknięcie gracza w labiryncie, jednocześnie unikając wroga.

4. Nauka częściowo nadzorowana

Częściowo nadzorowane uczenie ma miejsce, gdy dostarczany jest niedokończony sygnał treningowy wraz z niektórymi brakującymi docelowymi danymi wyjściowymi. Jeden z wyjątkowych przypadków tej zasady nazywa się transdukcją, gdzie cały zestaw instancji problemowych jest określany w czasie uczenia się, z wyjątkiem części, w której brakuje celów.

Przeczytaj nasze popularne artykuły związane z tworzeniem oprogramowania

Jak działa uczenie maszynowe?

Poniżej znajdują się kroki, aby zrozumieć, jak działa uczenie maszynowe:

• Gromadzenie danych: Po pierwsze, gromadzone są dane z przeszłości w dowolnej formie nadającej się do przetwarzania. Im bardziej wzrasta jakość danych, tym bardziej nadają się one do modelowania.
• Przetwarzanie danych: W większości przypadków dane są gromadzone w postaci surowej i muszą być wstępnie przetworzone. Może istnieć kilka brakujących wartości atrybutów liczbowych, na przykład cena domu może zostać zastąpiona średnią wartością atrybutu. Jednak brakujące wartości dla cech kategorialnych można zastąpić cechą, która ma najwyższy tryb. Zależy to od rodzaju używanych filtrów.
• Podziel dane wejściowe: Dane wejściowe należy podzielić na zestawy uczące, walidacji krzyżowej i testowej. Proporcja między setami musi wynosić 6:2:2
• Budowanie modeli : Modele powinny być budowane przy użyciu odpowiednich technik i algorytmów na zbiorze uczącym.
• Testowanie modelu konceptualnego: Model konceptualizowany jest testowany z danymi, które nie zostały wprowadzone do modelu w czasie uczenia, i oceny jego wydajności za pomocą wskaźników, takich jak wynik F1, przypomnienie i precyzja.

Wniosek

Umiejętności uczenia maszynowego są jednymi z najbardziej pożądanych umiejętności na rynku pracy ze względu na rosnącą popularność i rozwój sztucznej inteligencji, która jest obecnie integralną częścią naszego życia.

Zapisanie się na kurs premium w zakresie uczenia maszynowego bez wątpienia zapewni Ci ogromny wzrost kariery. Jeśli szukasz lukratywnych opcji, możesz wybrać upGrad . Poza mnóstwem innych lukratywnych kursów do wyboru, Advanced Certificate Program w Machine Learning & Deep Learning to idealny kurs, który pomoże Ci w dogłębnym szkoleniu z zakresu uczenia maszynowego.

Najważniejsze punkty tego kursu to:

• Zaprojektowany dla pracujących profesjonalistów
• Wiele projektów branżowych, zadań i studiów przypadku
• Zaawansowany Certyfikat z IIIT Bangalore
• Spersonalizowane sesje mentoringu zawodowego
• Ekskluzywny portal ofert pracy