Премьера машинного обучения

Автор: Амит Мангани

Что такое машинное обучение?

Проще говоря, машинное обучение — это форма анализа данных. Используя алгоритмы, которые постоянно изучают данные, машинное обучение позволяет компьютерам распознавать скрытые закономерности, не будучи запрограммированными для этого. Ключевой аспект машинного обучения заключается в том, что по мере того, как модели подвергаются воздействию новых наборов данных, они адаптируются для получения надежных и согласованных результатов.

Что способствует возрождению машинного обучения?

За растущим значением машинного обучения стоят четыре взаимосвязанных явления: 1) постоянно растущий объем, разнообразие и скорость передачи данных, 2) снижение пропускной способности и затрат на хранение и 3) экспоненциальное улучшение вычислительной обработки. Короче говоря, способность выполнять сложные математические вычисления с большими данными способствует возрождению машинного обучения.

Какие наиболее часто используемые методы машинного обучения?

Машинное обучение под наблюдением:

В обучении с учителем алгоритмы обучаются с использованием помеченных примеров, т. е. желаемый результат для ввода известен. Например, часть почты может быть помечена как релевантная или нежелательная. Алгоритм получает набор входных данных вместе с соответствующими правильными выходными данными для ускорения обучения. Как только алгоритм обучен набору размеченных данных; алгоритм запускается с теми же помеченными данными, и его фактический результат сравнивается с правильным выводом для обнаружения ошибок. Если обнаруживаются ошибки, модель уточняется, чтобы свести к минимуму ошибку в выводе. Обучение останавливается, когда алгоритм достигает приемлемого уровня производительности. Затем алгоритм применяется к немаркированному набору данных, чтобы предсказать значение метки, т. е. является ли новое письмо релевантным или нежелательным. Обучение с учителем обычно используется в приложениях, где исторические данные используются для прогнозирования будущих результатов. Регрессионный анализ и классификационный анализ являются одними из наиболее часто используемых методов машинного обучения с учителем.

Неконтролируемое машинное обучение:

В неконтролируемом машинном обучении система не обучается «правильному ответу». Алгоритм должен исследовать данные и обнаруживать скрытые шаблоны или структуру в данных. Неконтролируемое машинное обучение хорошо работает с транзакционными данными, поскольку его можно использовать для выявления группы лиц со схожим покупательским поведением, которых затем можно рассматривать как единую однородную единицу во время маркетинговых акций. Кластеризация K-средних и модели ассоциаций являются распространенными методами, используемыми в неконтролируемом машинном обучении.

Машинное обучение с частичным учителем:

В случае полууправляемого машинного обучения для обучения алгоритма используются как размеченные, так и неразмеченные данные. Небольшой объем размеченных данных сочетается с большим объемом неразмеченных данных. Когда стоимость, связанная с маркировкой, слишком высока, чтобы обеспечить полностью маркированный процесс обучения, обычно используется полууправляемое обучение. Примером, где было бы полезно полууправляемое машинное обучение, является классификация веб-страниц. Допустим, требуется классифицировать веб-страницы по разным категориям (например, спорт, политика, финансы и т. д.). В этом случае просмотр сотен миллионов веб-страниц и ручное аннотирование, чтобы пометить их, обходится непомерно дорого. Тем не менее, веб-страницы в изобилии доступны. Было бы довольно легко написать поисковый робот для захвата большого количества немаркированных веб-страниц. Поэтому в случае полууправляемого машинного обучения цель состоит в том, чтобы максимально использовать преимущества немаркированных данных. Классификация изображений и классификация текста — хорошие практические примеры полууправляемого машинного обучения. Алгоритм совместного обучения — это распространенный метод, используемый в полууправляемом машинном обучении.

Машинное обучение с подкреплением:

В машинном обучении с подкреплением метод проб и ошибок используется алгоритмом для определения того, какое действие приносит наибольшую награду. Машинное обучение с подкреплением основано на трех основных компонентах: 1) агент, принимающий основные решения, 2) среда, которая составляет все, с чем взаимодействует агент, и 3) действия, которые определяют, что делает агент. Цель машинного обучения с подкреплением состоит в том, чтобы агент выполнял действия, которые приводят к максимальному вознаграждению или обеспечивают наиболее оптимальный результат. Машинное обучение с подкреплением часто используется в играх и робототехнике. Методы оптимизации обычно используются в машинном обучении с подкреплением.

В чем разница между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением?

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение приобретают все большее значение в бизнесе. Однако эти термины часто используются взаимозаменяемо. Итак, в чем разница между искусственным обучением, машинным обучением и глубоким обучением?

Искусственный интеллект:

ИИ можно рассматривать как продвинутый компьютерный интеллект. В ИИ каждый аспект интеллекта может быть определен настолько точно, что машину можно запрограммировать для его имитации.

Машинное обучение:

Машинное обучение — это субдисциплина искусственного интеллекта. Ядро машинного обучения вращается вокруг компьютерной системы, которая потребляет данные и учится на них. После обучения на больших наборах данных систему можно использовать для выполнения множества задач, начиная от обработки естественного языка и заканчивая прогнозированием результатов и упреждающим/профилактическим обслуживанием. В традиционном программировании компьютерная система выполняет задачи на основе инструкций, тогда как в машинном обучении система постоянно учится на данных и использует эти знания для выявления закономерностей и прогнозирования.

Глубокое обучение:

Глубокое обучение — это ветвь машинного обучения, ориентированная на алгоритмы, называемые искусственными нейронными сетями, которые пытаются имитировать структуру и функционирование мозга. По сравнению с традиционным программированием, в котором для выполнения задачи используется набор инструментов, искусственные нейронные сети используют сеть узлов для распознавания шаблонов. Многие уровни программных нейронов используются для идентификации паттернов большой сложности. Допустим, вы хотите, чтобы компьютерная система распознала объект. Искусственная нейронная сеть заполнена цифровыми изображениями, содержащими эти объекты. Каждый отдельный слой программных нейронов учится распознавать определенную функцию. Например: первый слой может распознавать примитивные функции, такие как край изображения. Как только слой успешно распознал объект, он передается следующему слою, который обучается распознавать более сложные шаблоны, такие как угол на изображении. Этот процесс «разделяй и властвуй» повторяется в каждом слое до тех пор, пока система не сможет надежно распознать объект.

Как машинное обучение создает ценность для компаний?

Вот несколько конкретных примеров, когда машинное обучение помогает компаниям создавать ценность:

Персонализированное контекстное взаимодействие с клиентами.Объединяя информацию из профилей клиентов с данными о прошлых покупках и информацией о текущих взаимодействиях по каналам, компании могут взаимодействовать с клиентами в режиме 1:1. основе и воплощайте фирменные моменты, которые завоевывают сердца, умы и кошелек клиентов

Следующее лучшее предложение:представляя правильное предложение по правильному каналу в нужное время, компании могут воспользоваться преимуществами перекрестных продаж. возможности допродажи

Обнаружение мошенничества. Используя алгоритмы машинного обучения для выявления аномалий, исключений и выбросов, финансовые учреждения выявляют мошеннические/подозрительные транзакции в режиме реального времени.