Машинне навчання (ML) — це проривна технологія, яка постійно підтверджує свою значущість у різноманітних сферах.
Машинне навчання тісно пов’язане зі штучним інтелектом та глибоким навчанням. У нашу технологічну еру, що невпинно розвивається, ми можемо прогнозувати майбутні тенденції та оптимізувати наші підходи за допомогою ML.
Отже, ручні методи відходять у минуле; майже кожна операція в сучасному світі автоматизована. Існують різноманітні алгоритми машинного навчання, розроблені для виконання різних завдань. Ці алгоритми здатні вирішувати складні проблеми та значно економити робочий час.
Приклади цього включають гру в шахи, заповнення масивів даних, виконання транзакцій, вибір оптимального варіанту зі списку покупок та багато іншого.
У цій статті я детально розгляну алгоритми та моделі машинного навчання.
Отже, почнемо!
Що ж таке машинне навчання?
Машинне навчання – це галузь, де комп’ютери набувають здатності вчитися та адаптуватися, використовуючи статистичні моделі та алгоритми, без прямого програмування.
В результаті, машини починають діяти подібно до людей. Це вид штучного інтелекту, що дозволяє програмному забезпеченню точніше прогнозувати та виконувати різноманітні завдання, спираючись на дані та постійно самовдосконалюючись.
Завдяки швидкому прогресу обчислювальних технологій, сучасне машинне навчання суттєво відрізняється від попередніх розробок. Сьогодні машинне навчання знаходить застосування від розпізнавання образів до навчання виконанню конкретних завдань.
Завдяки машинному навчанню, комп’ютери аналізують минулі обчислення для створення надійних, повторюваних рішень та результатів. Іншими словами, машинне навчання — це наукова дисципліна, яка переживає свій ренесанс.
Хоча багато алгоритмів використовуються вже досить давно, здатність автоматично застосовувати складні обчислення до великих масивів даних, дедалі швидше і швидше, є відносно недавнім досягненням.
Ось кілька показових прикладів:
- Онлайн-рекомендації знижок та пропозицій від таких сервісів, як Netflix та Amazon
- Безпілотний автомобіль Google, який привертає до себе багато уваги
- Виявлення шахрайства та пропозиції шляхів його усунення
І багато інших.
Навіщо потрібне машинне навчання?
Машинне навчання є важливим інструментом, який застосовують власники бізнесу у своїх програмних продуктах для розуміння поведінки клієнтів, моделей бізнес-операцій тощо. Воно є двигуном розробки інноваційних продуктів.
Багато провідних компаній, як-от Google, Uber, Instagram та Amazon, зробили машинне навчання центральним елементом своєї діяльності. Тим не менш, галузі, що працюють з великими обсягами даних, першими усвідомили важливість моделей машинного навчання.
Організації можуть ефективно використовувати цю технологію. Такі сектори, як фінансові послуги, державне управління, охорона здоров’я, роздрібна торгівля, транспорт та нафтогазова промисловість, використовують моделі машинного навчання для надання більш якісних послуг клієнтам.
Хто використовує машинне навчання?
На сьогодні, машинне навчання знайшло застосування в багатьох програмах. Одним з найбільш показових прикладів є системи рекомендацій в Instagram, Facebook, Twitter та інших соціальних мережах.
Facebook застосовує машинне навчання для персоналізації стрічок новин своїх користувачів. Якщо користувач часто переглядає дописи певної категорії, система рекомендацій починає показувати йому більше подібних публікацій.
За кулісами, система рекомендацій намагається вивчити онлайн-поведінку користувачів, аналізуючи їхні дії. Стрічка новин автоматично змінюється, коли користувач змінює свою поведінку.
Щодо механізмів рекомендацій, багато підприємств використовують ту ж концепцію для оптимізації своїх бізнес-процесів. Ось кілька прикладів:
- Програмне забезпечення для управління відносинами з клієнтами (CRM): воно використовує моделі машинного навчання для аналізу електронних листів від клієнтів і спонукає відділ продажів відповідати на найважливіші запити першочергово.
- Бізнес-аналітика (BI): аналітики та постачальники BI використовують цю технологію для виявлення ключових точок даних, закономірностей та аномалій.
- Інформаційні системи управління людськими ресурсами (HRIS): вона використовує моделі машинного навчання для фільтрації резюме та виявлення найкращих кандидатів на відповідні вакансії.
- Автомобілі: алгоритми машинного навчання дозволяють автовиробникам ідентифікувати об’єкти або аналізувати поведінку водія, щоб своєчасно попередити про потенційну небезпеку та запобігти аваріям.
- Віртуальні помічники: це розумні асистенти, які поєднують контрольовані та неконтрольовані моделі для інтерпретації мови та надання контексту.
Що таке моделі машинного навчання?
Модель ML – це комп’ютерна програма, навчена оцінювати та розпізнавати певні закономірності. Модель можна навчити, використовуючи дані та алгоритм, який дозволяє їй вчитися на основі цих даних.
Наприклад, ви хочете створити додаток, який розпізнає емоції за виразом обличчя користувача. Для цього вам потрібно надати моделі різні зображення облич із різними виразами емоцій, щоб добре її навчити. Після цього ви зможете використовувати цю модель у своєму додатку, щоб легко розпізнавати настрій користувача.
Простіше кажучи, модель машинного навчання – це спрощене представлення процесу. Це найпростіший спосіб щось визначити або порекомендувати споживачеві. У моделі все працює як наближення.
Наприклад, коли ми створюємо глобус, надаємо йому форму кулі. Однак справжня Земля не є ідеально сферичною. Тут ми приймаємо форму для спрощення. Моделі ML працюють за аналогічним принципом.
Розглянемо різні моделі та алгоритми машинного навчання.
Типи моделей машинного навчання
Всі моделі машинного навчання поділяються на контрольовані, неконтрольовані та навчання з підкріпленням. Контрольоване та неконтрольоване навчання, в свою чергу, поділяються на різні категорії. Розглянемо кожну з них детально.
#1. Контрольоване навчання
Навчання під наглядом – це проста модель машинного навчання, яка передбачає вивчення базової функції. Ця функція відображає вхідні дані на вихідні. Наприклад, якщо у вас є набір даних, що складається з двох змінних: вік як вхідні дані та зріст як вихідні.
За допомогою моделі навчання під наглядом ви можете легко спрогнозувати зріст людини на основі її віку. Для глибшого розуміння цієї моделі, потрібно ознайомитися з її підкатегоріями.
#2. Класифікація
Класифікація є поширеним завданням у прогнозному моделюванні в машинному навчанні, де для заданих вхідних даних передбачається мітка. Для цього потрібен навчальний набір даних із великою різноманітністю вхідних та вихідних даних, на основі яких модель навчається.
Навчальний набір даних використовується для визначення оптимального способу співвідношення вхідних даних із відповідними мітками класу. Таким чином, навчальний набір даних відображає проблему, що містить значну кількість вихідних зразків.
Класифікація використовується для фільтрації спаму, пошуку документів, розпізнавання рукописних символів, виявлення шахрайства, ідентифікації мови та аналізу настроїв. У цьому випадку вихідні дані є дискретними.
#3. Регресія
У цій моделі вихід завжди безперервний. Регресійний аналіз — це, по суті, статистичний підхід, який моделює залежність між однією або декількома незалежними змінними та цільовою або залежною змінною.
Регресія дозволяє побачити, як змінюється залежна змінна відносно незалежної, при постійних інших незалежних змінних. Вона використовується для прогнозування заробітної плати, віку, температури, ціни та інших реальних даних.
Регресійний аналіз – це метод “найкращого припущення”, який генерує прогноз на основі набору даних. Простіше кажучи, він полягає у припасуванні різних точок даних на графіку, щоб отримати найточніше значення.
Приклад: прогнозування ціни авіаквитка є типовим завданням регресії.
#4. Навчання без контролю
Неконтрольоване навчання використовується для виявлення закономірностей у вхідних даних без посилань на марковані результати. Ця техніка застосовується для виявлення прихованих груп даних і закономірностей без втручання людини.
Вона може розпізнавати відмінності та подібності в інформації, що робить її ідеальною для сегментації клієнтів, дослідницького аналізу даних, розпізнавання шаблонів та зображень, а також стратегій перехресних продажів.
Неконтрольоване навчання також використовується для зменшення кількості функцій моделі за допомогою процесу зниження розмірності, який включає два підходи: сингулярне розкладання та аналіз головних компонентів.
#5. Кластеризація
Кластеризація – це модель неконтрольованого навчання, яка передбачає групування точок даних. Вона часто використовується для виявлення шахрайства, класифікації документів та сегментації клієнтів.
Найпоширенішими алгоритмами кластеризації є ієрархічна кластеризація, кластеризація на основі щільності, кластеризація середнього зсуву та кластеризація k-середніх. Кожен алгоритм використовується по-різному для пошуку кластерів, але мета в кожному випадку однакова.
#6. Зменшення розмірності
Це метод зменшення кількості випадкових величин, що розглядаються, для отримання набору головних змінних. Іншими словами, процес зменшення розмірності набору ознак називається зменшенням розмірності. Популярним алгоритмом цієї моделі є аналіз головних компонентів.
Проблема полягає в тому, що додавання більшої кількості вхідних даних до процесу прогнозного моделювання ускладнює моделювання. Зменшення розмірності зазвичай використовується для візуалізації даних.
#7. Машинне навчання з підкріпленням
Це модель, схожа на контрольоване машинне навчання. Її також називають моделлю поведінкового машинного навчання. Єдина відмінність від навчання під наглядом полягає в тому, що алгоритм не навчається на основі зразків даних.
Модель навчання з підкріпленням навчається, просуваючись шляхом проб і помилок. Послідовність успішних результатів змушує модель розробити найкращу рекомендацію для конкретної проблеми. Ця модель часто застосовується в іграх, навігації, робототехніці тощо.
Типи алгоритмів машинного навчання
#1. Лінійна регресія
Ідея полягає в тому, щоб знайти пряму, яка найкращим чином відповідає потрібним даним. У моделі лінійної регресії існують розширення, такі як множинна лінійна регресія та поліноміальна регресія. Це означає пошук найкращої площини та найкращої кривої, що відповідають даним.
#2. Логістична регресія
Логістична регресія дуже схожа на алгоритм лінійної регресії, але вона використовується для отримання обмеженої кількості результатів, наприклад, двох. Логістична регресія використовується замість лінійної регресії при моделюванні ймовірності результатів.
Тут логістичне рівняння побудовано таким чином, що вихідна змінна буде знаходитися в діапазоні від 0 до 1.
#3. Дерево рішень
Модель дерева рішень широко використовується в стратегічному плануванні, машинному навчанні та дослідженнях операцій. Вона складається з вузлів. Зі збільшенням кількості вузлів зростає точність результатів. Останній вузол дерева рішень містить дані, які допомагають швидше приймати рішення.
Останні вузли також називають листками дерева. Дерево рішень є простим та інтуїтивно зрозумілим, але не завжди забезпечує високу точність.
#4. Випадковий ліс
Це метод ансамблевого навчання. Простіше кажучи, він побудований на основі дерев рішень. Модель випадкового лісу включає кілька дерев рішень, побудованих на основі підмножин реальних даних. Він випадковим чином обирає підмножину змінних на кожному кроці дерева.
Модель випадкового лісу обирає найпоширеніший прогноз кожного дерева рішень. Таким чином, використання принципу “перемагає більшість” зменшує ризик помилок.
Наприклад, якщо ви створюєте одне дерево рішень і модель прогнозує 0 наприкінці, у вас не буде результату. Але якщо ви створюєте 4 дерева рішень одночасно, ви можете отримати значення 1. Це демонструє потужність моделі навчання випадкового лісу.
#5. Метод опорних векторів
Метод опорних векторів (SVM) – це алгоритм контрольованого машинного навчання, складний, але інтуїтивно зрозумілий на базовому рівні.
Наприклад, якщо є два типи даних або класи, алгоритм SVM знаходить межу або гіперплощину між цими класами даних і максимізує запас між ними. Існує багато площин або меж, які розділяють два класи, але одна з них може збільшити відстань або запас між класами.
#6. Аналіз головних компонентів (PCA)
Аналіз головних компонентів означає проектування багатовимірних даних, наприклад, 3-вимірних, у простір меншої розмірності, наприклад, 2-вимірний. Це призводить до зменшення розміру даних. Таким чином, ви можете зберегти важливу інформацію моделі, не перешкоджаючи її роботі, але зменшуючи розмірність.
Простіше кажучи, це модель зменшення розмірності, що використовується для зведення кількох змінних набору даних до мінімальної кількості. Це можна зробити, об’єднавши ті змінні, шкала вимірювання яких однакова та має вищу кореляцію, ніж інші.
Основна мета цього алгоритму – показати вам нові групи змінних та надати достатній доступ для виконання роботи.
Наприклад, PCA допомагає інтерпретувати опитування, що включають багато питань або змінних, таких як опитування щодо добробуту, культури навчання або поведінки. За допомогою моделі PCA ви можете побачити мінімальну кількість змінних.
#7. Наївний Байєс
Наївний алгоритм Байєса використовується в науці про дані та є популярною моделлю, яка застосовується в багатьох галузях. Ідея заснована на теоремі Байєса, яка пояснює рівняння ймовірності, наприклад “яка ймовірність Q (вихідної змінної) за умови P”.
Це математичне пояснення широко використовується в сучасну технологічну епоху.
Крім перелічених, деякі моделі, згадані в розділі про регресію, включаючи дерево рішень, нейронну мережу та випадковий ліс, також підпадають під модель класифікації. Єдина відмінність полягає в тому, що вихідні дані є дискретними, а не безперервними.
#8. Нейронна мережа
Нейронна мережа є однією з найбільш вживаних моделей в промисловості. По суті, це мережа різних математичних рівнянь. Вона приймає одну або кілька змінних як вхідні дані та обробляє їх через мережу рівнянь. Зрештою, вона надає результати у вигляді однієї або декількох вихідних змінних.
Іншими словами, нейронна мережа приймає вектор входів і повертає вектор виходів. Це схоже на матриці в математиці. Вона має приховані шари між вхідним і вихідним шарами, які представляють як лінійні, так і функції активації.
#9. Алгоритм K-найближчих сусідів (KNN)
Алгоритм KNN застосовується як для задач класифікації, так і для задач регресії. Він широко використовується в галузі науки про дані для вирішення проблем класифікації. Крім того, він зберігає всі доступні випадки та класифікує нові випадки, використовуючи голоси своїх k сусідів.
Функція відстані виконує вимірювання. Наприклад, якщо вам потрібна інформація про людину, вам потрібно поговорити з найближчими до цієї людини людьми, такими як друзі, колеги тощо. Алгоритм KNN працює за аналогічним принципом.
Перед вибором алгоритму KNN, потрібно врахувати три фактори.
- Дані потрібно попередньо обробити.
- Змінні потрібно нормалізувати, інакше вищі значення можуть спотворити модель.
- KNN є обчислювально затратним.
#10. Кластеризація K-середніх
Це модель неконтрольованого машинного навчання, яка вирішує завдання кластеризації. Тут набори даних класифікуються за кількома кластерами (наприклад, K), так що всі точки в кластері є гетерогенними між кластерами та однорідними всередині кластера.
K-середні утворюють кластери наступним чином:
- K-середні вибирають K точок даних, які називаються центроїдами, для кожного кластера.
- Кожна точка даних формує кластер з найближчим кластером (центроїдом), тобто K кластерів.
- Створюються нові центроїди.
- Потім визначається найближча відстань для кожної точки. Цей процес повторюється до тих пір, поки центроїди не перестануть змінюватися.
Висновок
Моделі та алгоритми машинного навчання відіграють важливу роль у критично важливих процесах. Ці алгоритми спрощують наше повсякденне життя. Завдяки їм можна вирішувати масштабні завдання за лічені секунди.
Отже, ML є потужним інструментом, який сьогодні застосовується в багатьох галузях промисловості, і попит на нього постійно зростає. Не за горами той час, коли ми зможемо отримати ще точніші відповіді на наші складні проблеми.