Машинне навчання (ML) — це технологічна інновація, яка продовжує доводити свою цінність у багатьох секторах.
Машинне навчання пов’язане зі штучним інтелектом і глибоким навчанням. Оскільки ми живемо в епоху технологій, що постійно прогресує, тепер можна передбачити, що буде далі, і знати, як змінити наш підхід за допомогою ML.
Таким чином, ви не обмежені ручними способами; майже кожне завдання в наш час автоматизовано. Існують різні алгоритми машинного навчання, розроблені для різної роботи. Ці алгоритми можуть вирішувати складні проблеми та економити години робочого часу.
Прикладами цього може бути гра в шахи, заповнення даних, виконання операцій, вибір найкращого варіанту зі списку покупок і багато іншого.
У цій статті я детально поясню алгоритми та моделі машинного навчання.
Ось і ми!
Що таке машинне навчання?
Машинне навчання — це навичка або технологія, за якої машина (наприклад, комп’ютер) має набути здатності навчатися й адаптуватися за допомогою статистичних моделей і алгоритмів без надмірного програмування.
У результаті машини поводяться подібно до людей. Це тип штучного інтелекту, який дозволяє програмним програмам точніше прогнозувати та виконувати різні завдання, використовуючи дані та вдосконалюючи себе.
Оскільки обчислювальні технології швидко розвиваються, сьогоднішнє машинне навчання не те саме, що минуле. Машинне навчання доводить своє існування від розпізнавання образів до теорії навчання виконання певних завдань.
Завдяки машинному навчанню комп’ютери навчаються на основі попередніх обчислень, щоб виробляти повторювані надійні рішення та результати. Іншими словами, машинне навчання — це наука, яка набула нового імпульсу.
Незважаючи на те, що багато алгоритмів використовуються протягом тривалого часу, можливість застосовувати складні обчислення автоматично до великих даних, все швидше і швидше, знову і знову, є нещодавньою розробкою.
Ось деякі оприлюднені приклади:
- Онлайн-рекомендації знижок і пропозицій, наприклад від Netflix і Amazon
- Безпілотний і сильно розрекламований автомобіль Google
- Виявлення шахрайства та пропонування способів усунення цих проблем
І багато іншого.
Навіщо вам машинне навчання?
Машинне навчання — це важлива концепція, яку кожен власник бізнесу впроваджує у свої програмні додатки, щоб знати поведінку своїх клієнтів, моделі роботи в бізнесі тощо. Він підтримує розробку новітніх продуктів.
Багато провідних компаній, як-от Google, Uber, Instagram, Amazon тощо, роблять машинне навчання центральною частиною своєї діяльності. Однак промисловості, які працюють з великою кількістю даних, усвідомлюють важливість моделей машинного навчання.
Організації можуть ефективно працювати з цією технологією. Такі галузі, як фінансові послуги, уряд, охорона здоров’я, роздрібна торгівля, транспорт і нафтогазова промисловість, використовують моделі машинного навчання, щоб забезпечити більш цінні результати для клієнтів.
Хто використовує машинне навчання?
Сьогодні машинне навчання використовується в багатьох програмах. Найвідомішим прикладом є система рекомендацій в Instagram, Facebook, Twitter тощо.
Facebook використовує машинне навчання, щоб персоналізувати досвід користувачів у їхніх стрічках новин. Якщо користувач часто зупиняється, щоб перевірити ту саму категорію публікацій, система рекомендацій починає показувати більше публікацій тієї ж категорії.
За екраном система рекомендацій намагається вивчити онлайн-поведінку учасників за їхніми шаблонами. Стрічка новин налаштовується автоматично, коли користувач змінює свою дію.
Що стосується механізмів рекомендацій, багато підприємств використовують ту саму концепцію для виконання своїх важливих бізнес-процедур. Вони є:
- Програмне забезпечення для управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM): воно використовує моделі машинного навчання для аналізу електронних листів відвідувачів і спонукання відділу продажів негайно відповідати на найважливіші повідомлення першими.
- Бізнес-аналітика (BI): Аналітика та постачальники BI використовують цю технологію для виявлення основних точок даних, закономірностей і аномалій.
- Інформаційні системи людських ресурсів (HRIS): вона використовує моделі машинного навчання у своєму програмному забезпеченні, щоб фільтрувати свої програми та розпізнавати найкращих кандидатів на необхідну посаду.
- Автомобілі: алгоритми машинного навчання дозволяють компаніям-виробникам автомобілів ідентифікувати об’єкт або відчути поведінку водія, щоб негайно попередити про це, щоб запобігти нещасним випадкам.
- Віртуальні помічники. Віртуальні помічники – це розумні помічники, які поєднують контрольовані та неконтрольовані моделі для інтерпретації мови та надання контексту.
Що таке моделі машинного навчання?
Модель ML — це комп’ютерне програмне забезпечення або програма, навчена оцінювати та розпізнавати деякі шаблони. Ви можете навчити модель за допомогою даних і надати їй алгоритм, щоб вона навчалася на цих даних.
Наприклад, ви хочете створити додаток, який розпізнає емоції за виразом обличчя користувача. Тут вам потрібно надати моделі різні зображення облич, позначених різними емоціями, і добре навчити модель. Тепер ви можете використовувати ту саму модель у своєму додатку, щоб легко визначити настрій користувача.
Простіше кажучи, модель машинного навчання — це спрощене представлення процесу. Це найпростіший спосіб щось визначити чи порекомендувати споживачеві. Все в моделі працює як наближення.
Наприклад, коли ми малюємо глобус або виготовляємо його, ми надаємо йому форму кулі. Але справжня земна куля не є сферичною, як ми знаємо. Тут ми приймаємо форму, щоб щось побудувати. Моделі ML працюють аналогічно.
Розглянемо різні моделі та алгоритми машинного навчання.
Типи моделей машинного навчання
Усі моделі машинного навчання поділяються на контрольоване, неконтрольоване та навчання з підкріпленням. Контрольоване та неконтрольоване навчання далі класифікуються як різні терміни. Розглянемо кожен 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, віку як вхідних даних і зросту як вихідних.
За допомогою моделі навчання під наглядом ви можете легко передбачити зріст людини на основі віку цієї людини. Щоб зрозуміти цю модель навчання, ви повинні пройти через підкатегорії.
#2. Класифікація
Класифікація — це широко використовуване завдання прогнозного моделювання в галузі машинного навчання, де мітка передбачається для заданих вхідних даних. Для цього потрібен навчальний набір даних із широким діапазоном вхідних і вихідних даних, з яких модель навчається.
Навчальний набір даних використовується для пошуку мінімального способу зіставлення зразків вхідних даних із зазначеними мітками класу. Нарешті, навчальний набір даних представляє проблему, яка містить велику кількість вихідних зразків.
Він використовується для фільтрації спаму, пошуку документів, розпізнавання рукописних символів, виявлення шахрайства, ідентифікації мови та аналізу настроїв. Вихід у цьому випадку є дискретним.
#3. регресія
У цій моделі вихід завжди безперервний. Регресійний аналіз — це, по суті, статистичний підхід, який моделює зв’язок між однією чи декількома незалежними змінними та цільовою або залежною змінною.
Регресія дозволяє побачити, як кількість залежної змінної змінюється по відношенню до незалежної змінної, тоді як інші незалежні змінні є постійними. Він використовується для прогнозування зарплати, віку, температури, ціни та інших реальних даних.
Регресійний аналіз – це метод «найкращого припущення», який генерує прогноз на основі набору даних. Простими словами, вписування різних точок даних у графік, щоб отримати найточніше значення.
Приклад: прогнозування ціни авіаквитка є звичайною роботою регресії.
#4. Навчання без контролю
Неконтрольоване навчання в основному використовується для того, щоб робити висновки, а також знаходити шаблони з вхідних даних без будь-яких посилань на позначені результати. Ця техніка використовується для виявлення прихованих груп даних і шаблонів без втручання людини.
Він може виявляти відмінності та подібності в інформації, що робить цю техніку ідеальною для сегментації клієнтів, дослідницького аналізу даних, розпізнавання шаблонів і зображень і стратегій перехресних продажів.
Неконтрольоване навчання також використовується для зменшення кінцевої кількості функцій моделі за допомогою процесу зменшення розмірності, який включає два підходи: сингулярне розкладання та аналіз головних компонентів.
#5. Кластеризація
Кластеризація – це модель неконтрольованого навчання, яка включає групування точок даних. Він часто використовується для виявлення шахрайства, класифікації документів і сегментації клієнтів.
Найпоширеніші алгоритми кластеризації або групування включають ієрархічну кластеризацію, кластеризацію на основі щільності, кластеризацію середнього зсуву та кластеризацію k-середніх. Кожен алгоритм використовується по-різному для пошуку кластерів, але мета в кожному випадку однакова.
#6. Зменшення розмірності
Це метод зменшення різних випадкових величин, які розглядаються, щоб отримати набір головних змінних. Іншими словами, процес зменшення розмірності набору ознак називається зменшенням розмірності. Популярний алгоритм цієї моделі називається аналізом головних компонентів.
Прокляття цього стосується факту додавання більше вхідних даних до діяльності прогнозного моделювання, що ще більше ускладнює моделювання. Зазвичай використовується для візуалізації даних.
#7. Підкріплення машинного навчання
Це схожа модель на кероване машинне навчання. Її називають моделлю поведінкового машинного навчання. Єдина відмінність від навчання під наглядом полягає в тому, що алгоритм не навчається за зразками даних.
Модель навчання з підкріпленням навчається, просуваючись вперед за допомогою методу проб і помилок. Послідовність успішних результатів змусила модель розробити найкращу рекомендацію для даної проблеми. Це часто використовується в іграх, навігації, робототехніці тощо.
Типи алгоритмів машинного навчання
#1. Лінійна регресія
Тут ідея полягає в тому, щоб знайти рядок, який найкращим чином відповідає потрібним вам даним. У моделі лінійної регресії є розширення, які включають множинну лінійну регресію та поліноміальну регресію. Це означає пошук найкращої площини, яка відповідає даним, і найкращої кривої, яка відповідає даним, відповідно.
#2. Логістична регресія
Логістична регресія дуже схожа на алгоритм лінійної регресії, але по суті використовується для отримання кінцевої кількості результатів, скажімо двох. Логістична регресія використовується замість лінійної регресії під час моделювання ймовірності результатів.
Тут логістичне рівняння побудовано блискучим чином, так що вихідна змінна буде між 0 і 1.
#3. Дерево рішень
Модель дерева рішень широко використовується в стратегічному плануванні, машинному навчанні та дослідженні операцій. Він складається з вузлів. Якщо у вас більше вузлів, ви отримаєте точніші результати. Останній вузол дерева рішень складається з даних, які допомагають швидше приймати рішення.
Таким чином, останні вузли також називаються листям дерев. Дерево рішень легко та інтуїтивно зрозуміло побудувати, але воно не має достатньої точності.
#4. Випадковий ліс
Це методика ансамблевого навчання. Простіше кажучи, він побудований на основі дерев рішень. Модель випадкових лісів включає кілька дерев рішень за допомогою початкових наборів даних справжніх даних. Він випадковим чином вибирає підмножину змінних на кожному кроці дерева.
Модель випадкового лісу вибирає режим прогнозування кожного дерева рішень. Отже, використання моделі «перемагає більшість» зменшує ризик помилки.
Наприклад, якщо ви створюєте індивідуальне дерево рішень і модель передбачає 0 у кінці, у вас нічого не буде. Але якщо ви створюєте 4 дерева рішень одночасно, ви можете отримати значення 1. Це потужність моделі навчання випадкового лісу.
#5. Підтримуюча векторна машина
Машина опорних векторів (SVM) — це алгоритм керованого машинного навчання, складний, але інтуїтивно зрозумілий, коли ми говоримо про фундаментальний рівень.
Наприклад, якщо існує два типи даних або класів, алгоритм SVM знайде межу або гіперплощину між цими класами даних і максимізує запас між ними. Є багато площин або кордонів, які розділяють два класи, але одна площина може збільшити відстань або межу між класами.
#6. Аналіз основних компонентів (PCA)
Аналіз головних компонентів означає проектування більш вимірної інформації, наприклад 3 вимірів, у менший простір, наприклад 2 виміри. Це призводить до мінімального розміру даних. Таким чином, ви можете зберегти вихідні значення в моделі, не перешкоджаючи позиції, але зменшуючи розміри.
Простіше кажучи, це модель зменшення розмірності, яка спеціально використовується для зведення кількох змінних, присутніх у наборі даних, до найменших змінних. Це можна зробити, об’єднавши разом ті змінні, шкала вимірювання яких однакова та має вищу кореляцію, ніж інші.
Основна мета цього алгоритму — показати вам нові групи змінних і надати достатній доступ для виконання роботи.
Наприклад, PCA допомагає інтерпретувати опитування, які включають багато запитань або змінних, як-от опитування щодо добробуту, культури навчання чи поведінки. Ви можете побачити мінімальні змінні цього за допомогою моделі PCA.
#7. Наївний Байєс
Наївний алгоритм Байєса використовується в науці про дані та є популярною моделлю, яка використовується в багатьох галузях. Ідея взята з теореми Байєса, яка пояснює рівняння ймовірності на кшталт «яка ймовірність Q (вихідної змінної) при P.
Це математичне пояснення, яке використовується в сучасну технологічну епоху.
Крім них, деякі моделі, згадані в частині регресії, включаючи дерево рішень, нейронну мережу та випадковий ліс, також підпадають під модель класифікації. Єдина відмінність між термінами полягає в тому, що вихід є дискретним, а не безперервним.
#8. Нейронна мережа
Нейронна мережа знову є найбільш використовуваною моделлю в промисловості. По суті, це мережа різноманітних математичних рівнянь. По-перше, він приймає одну або кілька змінних як вхідні дані та проходить через мережу рівнянь. Зрештою, це дає вам результати в одній або кількох вихідних змінних.
Іншими словами, нейронна мережа приймає вектор входів і повертає вектор виходів. Це схоже на матриці в математиці. Він має приховані шари в середині вхідного та вихідного шарів, що представляють як лінійні, так і функції активації.
#9. Алгоритм K-найближчих сусідів (KNN).
Алгоритм KNN використовується 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 наступні випадки, беручи голоси своїх k сусідів.
Функція відстані виконує вимірювання. Наприклад, якщо вам потрібні дані про людину, вам потрібно поговорити з найближчими до цієї людини людьми, такими як друзі, колеги тощо. Подібним чином працює алгоритм KNN.
Перед вибором алгоритму KNN потрібно врахувати три речі.
- Дані потрібно попередньо обробити.
- Змінні потрібно нормалізувати, інакше вищі змінні можуть спотворити модель.
- KNN обчислювально дорогий.
#10. Кластеризація K-Means
Це стосується моделі неконтрольованого машинного навчання, яка вирішує завдання кластеризації. Тут набори даних класифікуються та класифікуються за кількома кластерами (скажімо K), щоб усі точки в кластері були гетерогенними та однорідними за даними.
K-Means утворює такі кластери:
- K-Means вибирає K кількість точок даних, які називаються центроїдами, для кожного кластера.
- Кожна точка даних утворює кластер із найближчим кластером (центроїдами), тобто K кластерів.
- Це створює нові центроїди.
- Потім визначається найближча відстань для кожної точки. Цей процес повторюється, поки центроїди не зміняться.
Висновок
Моделі та алгоритми машинного навчання є дуже важливими для критичних процесів. Ці алгоритми роблять наше повсякденне життя легким і простим. Таким чином стає легше виявляти найбільш гігантські процеси за лічені секунди.
Таким чином, ML є потужним інструментом, який сьогодні використовують багато галузей промисловості, і попит на нього постійно зростає. І недалекий той день, коли ми зможемо отримати ще точніші відповіді на наші складні проблеми.