Понимание сути ИИ: изучение машинного обучения

Машинное обучение (МО) – важная концепция в области технологий, которая меняет понимание и поведение машин. Искусство обучения компьютеров делать прогнозы или принимать решения на основе предыдущих данных лежит в основе машинного обучения (МО). Но его функция в области искусственного интеллекта (ИИ) делает его действительно замечательным. ИИ предназначен для разработки умных машин, которые имитируют человеческий интеллект, а машинное обучение — это волшебный ингредиент, который позволяет этим машинам постоянно учиться, адаптироваться и повышать свою производительность.

Есть две причины важности машинного обучения для ИИ.

Это делает системы ИИ более адаптируемыми и гибкими к изменяющимся обстоятельствам;
Это позволяет системам ИИ учиться на данных и со временем повышать свою производительность.

Ниже приведены несколько примеров того, как сегодня машинное обучение используется в системах ИИ:

Беспилотные автомобили. Для безопасного движения по дороге используются алгоритмы машинного обучения. Это сложная задача, требующая умения понимать окружающие обстоятельства, предвидеть действия других автомобилей и быстро принимать решения.
Распознавание изображений. Для распознавания объектов на фотографиях используются алгоритмы машинного обучения. Приложения для этого включают обнаружение объектов, распознавание лиц и анализ медицинских изображений.
Обработка естественного языка. Алгоритмы машинного обучения используются для понимания и обработки человеческого языка. Это используется во многих различных приложениях, включая анализ настроений, чат-боты и машинный перевод.
Диагностика заболеваний. Алгоритмы машинного обучения помогают медицинским работникам ставить диагнозы. Ведущая причина слепоты, диабетическая ретинопатия, диагностируется клиницистами с помощью машинного обучения, например, благодаря Google Health.
В сельскохозяйственном секторе машинное обучение используется для повышения урожайности. Например, для прогнозирования урожайности и улучшения графиков орошения фермеры используют машинное обучение.
Транспорт. Машинное обучение используется для повышения эффективности транспорта. Например, приложения для заказа поездок, такие как Uber, используют модели машинного обучения для автоматизации таких функций, как расценки на поездки, места посадки, оптимальные маршруты и расчетное время прибытия. Карты Google — еще один ценный инструмент, который использует машинное обучение для улучшения наших поездок на работу. Использование данных о местоположении предлагает интеллектуальную навигацию и прогнозирование трафика.
Искусство. Машинное обучение используется для создания реалистичных фотографий и видео, а также новых видов искусства. Последний пример включает генеративный ИИ, который используется разными компаниями в соответствии с их требованиями.

Область машинного обучения быстро расширяется и может изменить широкий спектр отраслей. Машинное обучение будет иметь еще более важное значение, позволяя системам ИИ обучаться и повышать свою производительность, поскольку объем доступных данных продолжает увеличиваться.

Машинное обучение?

Новаторская область искусственного интеллекта (ИИ), машинное обучение (МО), изменила то, как компьютеры учатся и принимают решения. В основе машинного обучения лежит идея научить компьютеры распознавать закономерности в данных, чтобы они могли работать лучше без явного программирования. В традиционном программировании программисты пишут явные инструкции, которым компьютеры могут следовать для выполнения заданий и принятия решений. Однако у этого метода есть недостатки, поскольку он требует от программистов учитывать все возможные случаи, что делает его трудоемким и непригодным для решения сложных задач.

Разница между традиционным программированием и машинным обучением заключается в адаптивности. Традиционные программы следуют установленным правилам и структурам, но системы машинного обучения могут изменять и повышать свою производительность в соответствии с новыми данными. Машинное обучение может управлять сложными динамическими настройками и давать точные прогнозы в реальных приложениях благодаря своей универсальности.
На этапе обучения помеченные данные передаются в алгоритм для запуска процесса машинного обучения. Алгоритм может изучить сопоставление между входами и выходами, используя эти помеченные данные, которые состоят из пар вход-выход. Алгоритм изменяет свои внутренние параметры по мере итеративной обработки данных, чтобы уменьшить количество ошибок и улучшить прогнозы.

Модель машинного обучения настроена на работу с новыми неизведанными данными после завершения этапа обучения. Делая прогнозы, он использует знания, полученные во время обучения, чтобы делать это с поразительной точностью. Ядром машинного обучения является его способность обобщать обучающие данные, что делает его гибким инструментом для различных приложений, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и системы рекомендаций.

Он меняет правила игры для решения сложных проблем и внедрения инноваций во многих областях благодаря своей универсальности и способности распознавать образы.

Ниже приведены некоторые преимущества машинного обучения:

Машинное обучение может учиться на данных: знания программиста накладывают ограничения на традиционное программирование. С другой стороны, машинное обучение может извлекать знания из данных. Это указывает на то, что проблемы, которые слишком сложны для традиционного программирования, могут быть решены с помощью алгоритмов машинного обучения.
Алгоритмы машинного обучения могут научиться распознавать шаблоны данных, которые слишком незаметны для людей, что позволяет машинному обучению быть более точным. В результате алгоритмы машинного обучения часто более точны, чем традиционные методы программирования.
Машинное обучение может быть более адаптируемым: алгоритмы можно менять по мере поступления новых данных. Это указывает на то, что алгоритмы машинного обучения могут меняться в соответствии с новыми обстоятельствами.

Ниже приведены недостатки ML:

Данные необходимы для машинного обучения, поскольку алгоритмы должны обучаться на данных. Особенно для новых задач получение этой информации может быть сложной задачей.
Затраты на вычисления, связанные с машинным обучением, могут быть высокими. Обучение алгоритмов машинного обучения может быть дорогостоящим. Большие наборы данных очень хорошо это иллюстрируют.
Машинное обучение подвержено предвзятости: данные, на которых обучаются алгоритмы машинного обучения, могут быть искажены. Это означает, что если данные, используемые для алгоритмов машинного обучения, не отражают реальный мир, алгоритмы могут генерировать неточные прогнозы.

Несмотря на эти трудности, машинное обучение является мощным инструментом, способным полностью преобразовать широкий спектр секторов. Машинное обучение, вероятно, станет более важным, чем когда-либо, в ближайшие годы, поскольку объем доступных данных продолжает расти.

Типы методов машинного обучения

Существует четыре основных парадигмы машинного обучения (ML): контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, частично контролируемое обучение и обучение с подкреплением. Каждый из них предлагает уникальную технику для обучения и понимания машин.

Обучение с учителем. При обучении с учителем компьютер получает помеченные данные для обучения, действуя как своего рода направляющая рука. Пары ввода-вывода в помеченных данных позволяют алгоритму идентифицировать шаблоны и отношения. Алгоритм обучен различать спам и не спам, например, в фильтре спама. После обучения он может определить, является ли новое электронное письмо спамом.

Примеры контролируемых алгоритмов обучения включают, например:

Линейная регрессия. Этот подход используется для прогнозирования непрерывных значений, таких как цена дома или объем продаж в определенном месяце.
Логистическая регрессия. Этот метод прогнозирует бинарные значения, например, будет ли клиент нажимать на рекламу или будет ли удовлетворена заявка на получение кредита.
Дерево решений. При использовании этого метода решения принимаются в соответствии с набором правил.
Вектор поддержки. Алгоритм используется для разделения данных на две или более групп.
и т. д.

Обучение без учителя. Идея самопознания реализуется в обучении без учителя. Здесь алгоритму передаются неразмеченные данные, и ожидается, что он самостоятельно распознает структуры и шаблоны. Алгоритм не получает конкретных инструкций о том, как классифицировать данные; вместо этого он ищет скрытые отношения. Иллюстрацией этого является кластеризация данных о потребителях для выявления различных категорий клиентов на основе схожести поведения.

Некоторые примеры алгоритмов обучения без учителя включают в себя:

Кластеризация K-средних. Этот алгоритм группирует данные в кластеры.
Анализ главных компонентов (PCA). Этот метод служит для уменьшения размерности данных.
и т. д.

Полууправляемое обучение:Сочетание контролируемого и неконтролируемого обучения представляет собой полууправляемое обучение. В соответствии с этой парадигмой алгоритм получает как помеченные, так и немаркированные входные данные. Немаркированные входные данные улучшают способность модели к обобщению, тогда как помеченные данные помогают направлять процесс обучения. Эта стратегия полезна, когда размеченные данные трудно достать или дорого купить.

Алгоритмы обучения с полуучителем включают, например:

Transductive SVM. Этот алгоритм классифицирует данные, используя как помеченную, так и немаркированную информацию.
Самообучение. Этот алгоритм использует как размеченные, так и неразмеченные данные для обучения классификатора.
Распространение меток. При таком подходе метки можно переносить с помеченных на немаркированные данные.
и т. д.

Обучение с подкреплением. Обучение с подкреплением имитирует человеческое обучение путем проб и ошибок. Когда агент взаимодействует с окружающей средой, он принимает решения и получает обратную связь в виде вознаграждений или штрафов. Агент получает возможность действовать таким образом, чтобы максимизировать кумулятивное вознаграждение за счет повторяющихся взаимодействий. Этот метод часто используется для обучения автономных транспортных средств или в стратегических играх, таких как шахматы, где ИИ постоянно играет, чтобы определить лучшие ходы.

Вот несколько примеров алгоритмов обучения с подкреплением:

Q-Learning: Q-learning – это алгоритм обучения с подкреплением, который разрабатывает функцию, которая сопоставляет состояния с действиями, или функцию политики. Ожидаемое вознаграждение за выполнение этого действия в этом состоянии оценивается по Q-значениям пар состояние-активность. В соответствии с наградами, которые получает агент, Q-обучение итеративно изменяет Q-значения пар состояние-действие.
Глубокое Q-обучение. Глубокая нейронная сеть используется для представления значений Q в методе Q-обучения, известном как глубокое Q-обучение. Глубокое Q-обучение способно учиться на значительно больших наборах данных и обобщать новые контексты, а также результат.
Алгоритм градиента политики: тип метода обучения с подкреплением, который напрямую оптимизирует функцию политики. Функция политики представляет собой отображение между состояниями и вероятностью принятия различных действий. Принимая действия, которые могут привести к высоким вознаграждениям, и соответствующим образом обновляя функцию политики, обучение по градиенту политики изменяет функцию политики.
и т. д.…

Процесс, связанный с машинным обучением

Сбор и предварительная обработка данных. Качество данных является ключом к эффективному машинному обучению. Чтобы модели машинного обучения могли принимать точные и надежные решения, им нужны высококачественные данные в качестве топлива. Очистка данных, нормализация данных и разработка функций являются важными процессами на этом этапе, чтобы убедиться, что данные находятся в подходящем состоянии для алгоритмов машинного обучения.
Существуют и другие этапы, которые также участвуют в этапе предварительной обработки данных. Мы узнаем о них в будущем, как только углубимся в ML.

import pandas as pd

# Load the data from a .csv format file
data = pd.read_csv("data.csv")

# Clean the data
data = data.replace("", np.NAN)  # replace the empty string values to null
data = data.dropna()  # drop the null values in the dataset

# Normalize the data
data = (data - data.mean()) / data.std()

# Feature engineer the data
data["new_feature"] = data["feature1"] * data["feature2"]

Обучение и оценка модели: после завершения этапа предварительной обработки данных модель машинного обучения обучается с использованием обучающих данных. Модель получает информацию из входных данных и находит закономерности, которые позволяют ей предсказывать или принимать решения. Чтобы убедиться, что модель успешно обобщается, оценка необходима для измерения ее производительности на неизвестных данных.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pickle

X = data.drop("output", axis=1)
Y = data["output"]

# Splitting the data into train and test subsets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, 
                                   test_size=0.33, random_state=75)

# Create the model
linear_model = LinearRegression()

# Train the model
linear_model.fit(X_train, y_train)

# Evaluate the model
y_pred = linear_model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error {mse}")

# creating a pickle file from the model created above
pickle.dump(linear_model, open('model.pkl', 'wb'))

Развертывание и мониторинг модели. Модель готова к развертыванию в практических приложениях после ее обучения и проверки. Python предоставляет ряд модулей и сред для интеграции моделей машинного обучения в программные системы. Производительность модели необходимо постоянно отслеживать и улучшать после развертывания, чтобы гарантировать, что она останется на пике. В приведенном ниже коде наша линейная модель используется в веб-приложении, созданном с использованием фреймворка flask.

import flask

# Create the app
app = flask.Flask(__name__)

# Load the model
model = pickle.load(open("model.pkl", "rb"))

# Define the route
@app.route("/predict")
def predict():
    # Get the input data
    data = flask.request.args.get("data")

    # Predict the output
    output = model.predict(data)

    # Return the output
    return output

# Run the app
app.run()

Реальные приложения машинного обучения

Помимо примеров, упомянутых выше во вводной части этого блога. Другие реальные приложения машинного обучения:

Системы, которые рекомендуют продукты и контент на основе пользовательских предпочтений. Например, Netflix и Amazon используют машинное обучение, чтобы предлагать телешоу и фильмы своим пользователям, а также продукты своим клиентам.
Финансовая точность как в банковских, так и в личных решениях. Например, приложения для личных финансов используют машинное обучение для отслеживания расходов и предложения бюджетов, в то время как банки используют его для выявления мошеннических транзакций.
Социальные сети, например, платформы социальных сетей используют машинное обучение для фильтрации спама и выявления разжигания ненависти, а рекламодатели используют его для показа рекламы конкретным людям на основе их интересов и предпочтений.
Прогресс в фармацевтике, корпорации используют машинное обучение для разработки новых лекарств.
Благодаря анализу данных в режиме реального времени путем создания полного поля боя, прогнозной аналитике путем выявления потенциальных угроз искусственный интеллект Palantir помогает военным США принимать более эффективные решения, связанные с обороной.

Практическое применение машинного обучения в ИИ показывает, как технологии могут изменить многие отрасли и улучшить качество нашей жизни. Воспользовавшись бесконечными возможностями искусственного интеллекта, основанного на машинном обучении, мы делаем еще один шаг к захватывающему будущему роста и творчества.

Заключение

Мы видели невероятные результаты этой революционной технологии во время увлекательного путешествия по области машинного обучения (МО) в области искусственного интеллекта (ИИ). Способность машинного обучения извлекать знания из данных и повышать производительность без явного программирования изменила приложения ИИ в самых разных областях. Подводя итог, можно сказать, что машинное обучение — это двигатель, который управляет интеллектуальными системами, позволяя им выявлять закономерности, делать разумный выбор и давать точные прогнозы. Трудно переоценить важность качественных данных и тщательного планирования, потому что они служат основой успеха моделей машинного обучения.

В ближайшие годы машинное обучение продолжит расширять границы возможного в таких отраслях, как здравоохранение, банковское дело, транспорт и другие. Его адаптируемость и гибкость открывают бесчисленные возможности для решения сложных задач и преобразования отраслей.

Мы призываем всех начинающих энтузиастов ИИ изучить возможности машинного обучения и его потенциал для решения головоломок, связанных с данными. Используя подлинную магию машинного обучения в своих действиях с искусственным интеллектом, встаньте на путь обучения, тестирования и открытий. Отправляясь в это захватывающее путешествие, мы раскрываем потенциал использования искусственного интеллекта и машинного обучения для создания более яркого и взаимосвязанного мира в будущем.