Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта (ИИ), которое способно самообучаться с помощью прошлых данных и находить закономерности для дальнейшего прогнозирования. Машинное обучение дает возможность машине принимать собственное решение на основе прошлого опыта и данных.
Процесс обучения машинного обучения является автоматическим, и они продолжают улучшаться при обучении с данными. Проще говоря, алгоритм машинного обучения сам находит результат без каких-либо инструкций путем прямого программирования.
Машинное обучение — одна из самых интересных и сложных концепций в мире искусственного интеллекта (ИИ). С помощью машинного обучения мы можем автоматизировать нашу систему без явного программирования. Они могут адаптироваться, учиться и расти вместе с собой.
Термин машинное обучение не является новой концепцией. Путь машинного обучения начался, когда Enigma Machine была построена во время Второй мировой войны. В современном контексте машинное обучение является важной концепцией для развития Интернета вещей, больших данных и многого другого.
Типы машинного обучения
Машинное обучение в основном фокусируется на двух методах, позволяющих машине учиться на наборе данных или обучающих данных.
1. Контролируемое обучение
Обучение с учителем — это тип обучения в машинном обучении, при котором мы используем известные наборы данных для обучения. Мы должны использовать известные входные и выходные данные, чтобы машина могла учиться на данных, а затем использовать их для прогнозирования неизвестных данных.
Набор данных, который используется в обучении с учителем, уже отображает известные параметры. Обучение с учителем будет лучшим вариантом, если вы знаете входные и выходные данные, которые необходимо спрогнозировать.
Предположим, у нас есть размеченный набор данных для классификации яблок и манго. На этапе обучения машина будет обучена изображению яблока и манго с помощью их формы, цвета, размера и многого другого. После этапа обучения он проверяет различные части изображения, такие как цвет, форма и размер, чтобы сделать прогноз того, является ли данное изображение яблоком или манго.
Обучение под наблюдением делится на две категории. Они есть
Классификация
Классификация — это алгоритм, который в основном специализируется на задачах классификации, таких как классификация между мужчинами и женщинами, фильтрация электронной почты, обнаружение спама и многое другое. В этом методе данные классифицируются по разным категориям.
Они классифицируются на основе таких параметров, как размер, высота, цвет и многое другое. Некоторые из популярных алгоритмов, используемых в задачах классификации, — это машины опорных векторов, деревья решений, случайные леса и многие другие.
Регрессия
Процесс метода регрессии в основном используется для значений в реальном времени или непрерывных значений. Он попытался отобразить отношения между зависимой ценностью и независимой ценностью. Он в основном используется для поиска погодных условий, рыночных тенденций, предсказаний домов и многого другого.
Некоторыми из распространенных алгоритмов, используемых для регрессии, являются регрессия опорных векторов, простая линейная регрессия, регрессия основных компонентов и многие другие.
2. Неконтролируемое обучение
В неконтролируемом обучении алгоритм изучает данные с помощью немаркированного набора данных. В этом методе алгоритм используется для поиска шаблона из данных без помощи вывода самостоятельно. С помощью входных данных алгоритм обнаруживает шаблон и группирует себя.
Неконтролируемое обучение далее подразделяется на два типа. Они есть
Кластеризация
Кластеризация — это процесс разделения групповых объектов на основе их параметров или шаблонов. В этом методе неклассифицированные или необработанные данные группируются в соответствии с их сходством или различием.
Не существует фиксированного метода, определяющего хорошую кластеризацию. Все зависит от требований пользователя к определенной задаче. Некоторыми из популярных алгоритмов, используемых в кластеризации, являются анализ независимых компонентов, анализ основных компонентов, кластеризация K-средних и многие другие.
Ассоциация
Ассоциация — это метод машинного обучения, который работает над поиском взаимосвязей понимания на основе параметров с учетом большого набора данных. Это помогает найти связь между одной переменной с другой и сгруппировать их в соответствии с этой связью.
Этот алгоритм в основном используется в непрерывном производстве, анализе использования Интернета, анализе потребительской корзины и многом другом. Некоторыми из популярных алгоритмов, используемых для этой техники, являются алгоритм FP-роста, алгоритм Eclat, алгоритм Apriori и многие другие.
3. Полуконтролируемое обучение
Полууправляемое обучение — это тип обучения, при котором как контролируемое, так и неконтролируемое обучение работают вместе для обучения набору данных. При обучении используется как размеченный, так и неразмеченный набор данных, чтобы получить точный результат.
В этой концепции используется лишь небольшая часть обучения с учителем и огромное количество обучения без учителя. Он используется для решения различных задач, от классификации до ассоциации.
4. Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением работает на основе обратной связи и повышения производительности. В этом алгоритме он будет действовать и пытаться улучшить свой опыт. Если действие дает положительную обратную связь, оно получает вознаграждение, в противном случае оно должно заплатить некоторый штраф за отрицательное действие.
Основная цель этого алгоритма — максимально увеличить вознаграждение. К сожалению, в обучении с подкреплением отсутствуют данные меток, единственный способ маркировать данные — учиться на собственном опыте.
Тип обучения с подкреплением
Позитивное обучение с подкреплением
Позитивное обучение с подкреплением помогает увеличить частоту и силу, что может помочь в увеличении склонности алгоритма в надежде, что событие может произойти в будущем. Однако слишком много позитива в алгоритме может привести к перегрузке, что повлияет на результат.
Обучение с отрицательным подкреплением
Обучение с отрицательным подкреплением помогает в укреплении, потому что оно помогает удалить негативные результаты из алгоритма. Это дает лучший результат, чем положительное подкрепление с точки зрения поведения и ситуации.
Примеры использования машинного обучения в реальном мире
1. Обслуживание клиентов
Онлайн-чатботы заменяют людей в сфере обслуживания клиентов. В настоящее время многие компании используют чат-ботов для ответов на часто задаваемые вопросы. Чат-бот стал важным активом для организаций. Они могут обрабатывать запросы, которые помогают сократить расходы и снять часть нагрузки с группы обслуживания клиентов.
2. Система рекомендаций
В нынешних условиях все больше компаний серьезно относятся к системам рекомендаций. Некоторые крупные технологические компании, такие как Google, Amazon и Netflix, используют механизмы рекомендаций, чтобы увеличить свою вовлеченность. 50% продаж Amazon приходится на систему рекомендаций. Алгоритм использует прошлые данные пользователей, чтобы рекомендовать лучший товар покупателю.
3. Обнаружение мошенничества
Fraud Detection используется многими организациями для предотвращения несанкционированных действий с системой. Это включает в себя мошенничество со страховкой, кражу личных данных, кибервзлом, незаконные транзакции и многое другое. Мошенничество в основном выполняется по некоторому шаблону, поэтому этот алгоритм может находить шаблоны и выдавать предупреждающую информацию владельцу и пользователям.
