Introducere în învățarea automată pentru începători: ce este, istorie, funcție și clasificare

Introducere în învățare automată

Învățarea automată este la mare căutare pe piața actuală bazată pe tehnologie. Este cea mai recentă tendință care a luat lumea cu asalt și a revoluționat lumea informaticii. În plus, cantitatea mare de date produse de aplicații a condus la o creștere semnificativă a puterii de calcul, rezultând în popularitatea și cererea de abilități de învățare automată în rândul studenților și candidaților.

Învățarea automată este utilizată în diferite domenii. Acesta a beneficiat industriilor și întreprinderilor cu pasi mari, de la automatizarea sarcinilor de bază până la oferirea de informații valoroase. Învățarea automată a fost implementată în dispozitivele noastre de zi cu zi, cum ar fi trackere de fitness, asistenți la domiciliu inteligent, sisteme de asistență medicală, mașini automate și altele asemenea. Alte exemple esențiale în care este implementată învățarea automată sunt: ​​-

• Predicție : Învățarea automată a fost utilizată în principal în sistemele de predicție utile pentru comutarea probabilităților de eroare înainte de a emite un împrumut.
• Recunoașterea imaginilor : detectarea feței și detectarea imaginilor este o furie în acest moment, iar învățarea automată a făcut acest lucru posibil.
• Recunoașterea vorbirii : Similar recunoașterii imaginilor este și recunoașterea vorbirii. A fost implementat pe scară largă în învățarea automată.
• Diagnostice medicale : Învățarea automată a fost implementată în tehnologia de asistență medicală pentru a detecta țesuturile canceroase.
• Industria financiară și tranzacționare : Învățarea automată a fost utilizată pe scară largă de companii pentru verificări de credit și pentru detectarea fraudelor.

Învățarea automată sau ML este o parte integrantă a analizei datelor. Este folosit pentru a crea algoritmi și modele complecși care au ajutat cercetătorii, inginerii, oamenii de știință de date și analiștii să prognozeze și să furnizeze informații fiabile.

Învățați învățare automată online de la cele mai bune universități din lume - Master, programe executive postuniversitare și program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Explorați cursurile noastre despre învățare automată și inteligență artificială

Istoria învățării automate

„Învățare automată” a fost un termen inventat în 1959 de Arthur Samuel, un pionier și expert în inteligență artificială și jocuri pe computer. El l-a definit ca fiind procesul care permite computerelor să învețe fără a fi programate.

În anii 1940 a fost inventat primul sistem informatic care putea fi acţionat manual, cunoscut sub numele de ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer). A fost începutul ideii de a construi o mașină care ar putea simula învățarea și gândirea umană.

Datorită statisticilor, învățarea automată a fost popularizată în anii 1990 și a dat naștere abordărilor probabiliste în AI, care s-au mutat în continuare către o abordare bazată pe date. Acest lucru a deschis calea oamenilor de știință să se gândească, să proiecteze și să construiască sisteme inteligente cu capabilități de analiză pentru a învăța din seturi de date masive.

Clasificarea învățării automate

Implementările de învățare automată pot fi separate în trei categorii diferite în funcție de „semnalul” sau „răspunsul” de învățare care este disponibil pentru un sistem de învățare. Acestea sunt după cum urmează: -

1. Învățare supravegheată

Când un algoritm folosește exemple de date și răspunsuri țintă corelate constând din etichete de șir sau valori numerice, cum ar fi clase sau etichete, și învață cum să prezică răspunsul corect mai târziu, atunci când li se oferă exemple noi, este cunoscut sub numele de învățare supravegheată. Este o abordare care seamănă cu învățarea umană sub supravegherea unui profesor, în care elevul memorează exemplele bune oferite de profesor. Apoi, elevul stabilește regulile generale din aceste exemple țintă.

2. Învățare nesupravegheată

Învățarea nesupravegheată este atunci când un algoritm învață din exemple simple fără niciun răspuns corelat, lăsând doar determinarea tiparelor de date pe algoritm. Acest algoritm restructurează de obicei datele în ceva complet diferit, cum ar fi noi caracteristici care reprezintă o clasă sau o colecție de valori neasociate.

Acestea sunt foarte utile pentru a oferi analiștilor de date perspective asupra semnificației datelor și oferă sfaturi valoroase pentru îmbunătățirea algoritmilor de învățare automată supravegheați. Este aproape asemănător cu oamenii care învață să determine că anumite lucruri sau instanțe sunt din aceeași categorie observând asemănarea dintre două obiecte. Sistemele de recomandare și reclamele pe care le întâlniți navigând pe web sunt automatizarea de marketing și se bazează pe acest tip de învățare automată nesupravegheată.

3. Învățare prin întărire

Când un algoritm este prezentat cu exemple care nu au nicio etichetă, acesta poate fi clasificat ca un tip de învățare nesupravegheată. Cu toate acestea, atunci când un exemplu este însoțit de feedback pozitiv sau negativ conform soluției propuse de algoritm, este vorba de învățare prin întărire. Această categorie de învățare este conectată la aplicațiile pentru care algoritmul este necesar pentru a lua decizii și a suporta consecințele.

Este similar cu metoda de învățare prin încercare și eroare la oameni. Prin metoda încercării și erorii, algoritmii învață că anumite cursuri de acțiune nu sunt la fel de probabil să aibă succes ca altele. Unul dintre cele mai bune exemple de citat când vine vorba de învățare prin întărire este atunci când computerele învață să joace jocuri video în mod independent. Aplicația oferă algoritmului exemple de anumite situații sau situații, cum ar fi ca jucătorul să fie blocat într-un labirint, evitând în același timp un inamic.

4. Învățare semi-supravegheată

Învățarea semi-supravegheată este atunci când este furnizat un semnal de antrenament neterminat împreună cu unele rezultate țintă lipsă. Unul dintre cazurile excepționale ale acestui principiu se numește Transducție, în care întregul set de instanțe ale problemei este determinat în timpul învățării, cu excepția părții în care țintele lipsesc.

Citiți articolele noastre populare legate de dezvoltarea software

Cum funcționează Machine Learning?

Mai jos sunt pașii pentru a înțelege cum funcționează învățarea automată:

• Colectarea datelor: În primul rând, sunt colectate datele anterioare, sub orice formă adecvată pentru prelucrare. Cu cât calitatea datelor crește mai mult, cu atât acestea devin mai potrivite pentru modelare.
• Prelucrarea datelor: În cele mai multe cazuri, datele sunt colectate în formă brută și trebuie preprocesate. Pot exista mai multe valori lipsă pentru atributele numerice, cum ar fi prețul unei case poate fi înlocuit cu valoarea medie a atributului. Cu toate acestea, valorile lipsă pentru trăsăturile categoriale pot fi înlocuite cu trăsătura care are cel mai înalt mod. Aceasta depinde de tipul de filtre care sunt utilizate.
• Împărțiți datele de intrare: datele de intrare trebuie împărțite în seturi de antrenament, validare încrucișată și seturi de testare. Raportul dintre seturi trebuie să fie de 6:2:2
• Construirea modelelor : Modelele ar trebui să fie construite cu tehnici și algoritmi adecvati pe setul de antrenament.
• Testarea modelului conceptualizat: Modelul conceptualizat este testat cu date care nu au fost furnizate modelului în timpul antrenamentului și evaluarea performanței acestuia cu ajutorul unor metrici precum scorul F1, rechemarea și precizia.

Concluzie

Abilitățile de învățare automată sunt printre cele mai importante abilități solicitate în prezent pe piața muncii din cauza popularității în creștere și a progresului AI, care este o parte integrantă a vieții noastre acum.

Înscrierea la un curs premium de învățare automată vă va oferi, fără îndoială, un impuls extraordinar de carieră. Dacă sunteți în căutarea unor opțiuni profitabile, puteți alege upGrad . În afară de o multitudine de alte cursuri profitabile din care să alegeți, Programul de certificat avansat în învățare automată și învățare profundă este cursul perfect pentru a vă ajuta cu o formare aprofundată în domeniul învățării automate.

Principalele aspecte ale acestui curs sunt:

• Conceput pentru profesioniștii care lucrează
• Mai multe proiecte industriale, sarcini și studii de caz
• Certificat avansat de la IIIT Bangalore
• Sesiuni personalizate de mentorat în carieră
• Portal de oportunități de angajare exclusive