Что такое машинное обучение и виды машинного обучения (обновлено)

Машинное обучение — захватывающая отрасль искусственного интеллекта, и она окружает нас повсюду. Машинное обучение раскрывает возможности данных новыми способами, например, Facebook предлагает статьи в вашей ленте. Эта удивительная технология помогает компьютерным системам учиться и совершенствоваться на основе опыта путем разработки компьютерных программ, которые могут автоматически получать доступ к данным и выполнять задачи посредством прогнозирования и обнаружения.

Когда вы вводите больше данных в машину, это помогает алгоритмам обучать компьютер, тем самым улучшая получаемые результаты. Когда вы попросите Алексу включить вашу любимую музыкальную станцию ​​на Amazon Echo, она перейдет на станцию, которую вы слушали чаще всего. Вы можете еще больше улучшить и усовершенствовать свои впечатления от прослушивания, предложив Alexa пропускать песни, регулировать громкость и выполнять множество других возможных команд. Машинное обучение и быстрое развитие искусственного интеллекта делают все это возможным.

Давайте начнем с ответа на вопрос: что такое машинное обучение?

Ваша карьера в области искусственного интеллекта и машинного обучения не за горами! Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обученияПрограмма изучения

Что такое машинное обучение?

Начнем с того, что машинное обучение — это основная область искусственного интеллекта (ИИ). Приложения машинного обучения учатся на основе опыта (или, точнее, данных), как это делают люди без прямого программирования. При работе с новыми данными эти приложения учатся, растут, изменяются и развиваются сами по себе. Другими словами, машинное обучение предполагает, что компьютеры находят полезную информацию, не указывая, где искать. Вместо этого они делают это, используя алгоритмы, которые обучаются на данных в итеративном процессе.

Концепция машинного обучения существует уже давно (вспомните Вторую мировую войну). Загадочная машинанапример). Однако идея автоматизации применения сложных математических вычислений к большим данным существует всего несколько лет, хотя сейчас она набирает все больший оборот.

На высоком уровне машинное обучение — это способность адаптироваться к новым данным самостоятельно и посредством итераций. Приложения учатся на предыдущих вычислениях и транзакциях и используют «распознавание образов» для получения надежных и обоснованных результатов.

Как работает машинное обучение?

Машинное обучение, несомненно, является одним из самых интересных направлений искусственного интеллекта. Он завершает задачу обучения на основе данных с конкретными входными данными для машины. Важно понимать, что заставляет машинное обучение работать и, следовательно, как его можно использовать в будущем.

Процесс машинного обучения начинается с ввода обучающих данных в выбранный алгоритм. Данные обучения являются известными или неизвестными данными для разработки окончательного алгоритма машинного обучения. Тип вводимых обучающих данных влияет на алгоритм, и эта концепция будет рассмотрена ниже.

Новые входные данные передаются в алгоритм машинного обучения, чтобы проверить, правильно ли он работает. Затем прогноз и результаты сверяются друг с другом.

Если прогноз и результаты не совпадают, алгоритм повторно обучается несколько раз, пока специалист по данным не получит желаемый результат. Это позволяет алгоритму машинного обучения постоянно обучаться самостоятельно и выдавать оптимальный ответ, постепенно увеличивая точность с течением времени.

В следующем разделе обсуждаются три типа и использование машинного обучения.

Станьте экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2024 году. Откройте для себя возможности искусственного интеллекта и машинного обучения вместе с намиУЗНАТЬ СЕЙЧАС

Каковы различные типы машинного обучения?

Машинное обучение является сложным процессом, поэтому оно разделено на две основные области: обучение с учителем и обучение без учителя. Каждый из них имеет конкретную цель и действие, дает результаты и использует различные формы данных. Примерно 70 процентов машинного обучения — это обучение с учителем, а на обучение без учителя приходится от 10 до 20 процентов. Остальное занимает обучение с подкреплением.

1. Обучение под наблюдением

При обучении с учителем мы используем известные или помеченные данные в качестве данных обучения. Поскольку данные известны, обучение контролируется, т. е. направляется на успешное выполнение. Входные данные проходят через алгоритм машинного обучения и используются для обучения модели. После обучения модели на основе известных данных вы можете использовать неизвестные данные в модели и получить новый ответ.

В этом случае модель пытается выяснить, являются ли данные яблоком или другим фруктом. Как только модель будет хорошо обучена, она определит, что данные представляют собой яблоко, и даст желаемый ответ.

Вот список основных алгоритмов, используемых в настоящее время для контролируемого обучения:

Теперь давайте узнаем об обучении без учителя.

Следующая часть статьи «Что такое машинное обучение» посвящена обучению без учителя.

2. Обучение без присмотра

При обучении без учителя данные обучения неизвестны и не помечены — это означает, что никто раньше не просматривал эти данные. Без аспекта известных данных входные данные не могут быть направлены в алгоритм, откуда и происходит неконтролируемый термин. Эти данные передаются в алгоритм машинного обучения и используются для обучения модели. Обученная модель пытается найти закономерность и дать желаемый ответ. В этом случае часто создается впечатление, что алгоритм пытается взломать код, как машина Энигма но без непосредственного участия человеческого разума, а скорее машины.

В этом случае неизвестные данные состоят из яблок и груш, которые похожи друг на друга. Обученная модель пытается собрать их все вместе, чтобы вы получили одни и те же вещи в похожих группах.

Топ-7 алгоритмов, используемых в настоящее время для обучения без учителя:

• Частичные наименьшие квадраты
• Нечеткие средства
• Разложение по сингулярным значениям
• K-средства кластеризации
• Априори
• Иерархическая кластеризация
• Анализ главных компонентов

Овладейте правильными инструментами искусственного интеллекта для правильной работы! Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обученияПрограмма Explore

3. Обучение с подкреплением

Как и традиционные типы анализа данных, здесь алгоритм обнаруживает данные методом проб и ошибок, а затем решает, какое действие приведет к более высокому вознаграждению. Обучение с подкреплением составляют три основных компонента: агент, среда и действия. Агент — это обучающийся или принимающий решения, среда включает в себя все, с чем взаимодействует агент, а действия — это то, что агент делает.

Обучение с подкреплением происходит, когда агент выбирает действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение в течение заданного времени. Этого легче всего достичь, когда агент работает в рамках разумной политики.

Теперь давайте посмотрим, почему машинное обучение сегодня является такой важной концепцией.

Почему машинное обучение важно?

Чтобы лучше ответить на вопрос «что такое машинное обучение» и понять возможности использования машинного обучения, рассмотрим некоторые приложения машинного обучения: беспилотный автомобиль Google, обнаружение кибермошенничества и системы онлайн-рекомендаций от Facebook, Netflix и Amazon. . Машины делают все это возможным, фильтруя полезные фрагменты информации и объединяя их по шаблонам для получения точных результатов.

Изображенная здесь последовательность операций показывает, как работает машинное обучение:

Быстрое развитие машинного обучения (МО) привело к последующему росту вариантов использования, требований и огромной важности МО в современной жизни. Большие данные также стали широко используемым модным словом в последние несколько лет. Частично это связано с возросшей сложностью машинного обучения, которое позволяет анализировать большие объемы больших данных. Машинное обучение также изменило способы извлечения и интерпретации данных за счет автоматизации общих методов/алгоритмов, тем самым заменив традиционные статистические методы.

Теперь, когда вы знаете, что такое машинное обучение, его виды и важность, давайте перейдем к использованию машинного обучения.

Основные применения машинного обучения

Типичные результаты приложений машинного обучения обычно включают результаты веб-поиска, рекламу в реальном времени на веб-страницах и мобильных устройствах, фильтрацию спама в электронной почте, обнаружение сетевых вторжений, а также распознавание образов и изображений. Все это побочные продукты использования машинного обучения для анализа огромных объемов данных.

Традиционно анализ данных основывался на методе проб и ошибок, и этот подход становился все более непрактичным из-за появления больших разнородных наборов данных. Машинное обучение предоставляет разумные альтернативы крупномасштабному анализу данных. Машинное обучение может давать точные результаты и анализ за счет разработки быстрых и эффективных алгоритмов и моделей на основе данных для обработки данных в реальном времени.

Совет для профессионалов: Чтобы узнать больше о больших данных и о том, как они меняют отрасли промышленности во всем мире, ознакомьтесь с нашей статьей «Что такое большие данные?» статья.

По данным Marketwatch, ожидается, что мировой рынок машинного обучения будет расти темпами более 45,9 процента в период 2017-2025 годов. Если эта тенденция сохранится, мы увидим более широкое использование машинного обучения в широком спектре отраслей по всему миру. Машинное обучение никуда не денется!

Овладейте правильными инструментами искусственного интеллекта для правильной работы! Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обученияПрограмма Explore

Как вы решаете, какой алгоритм машинного обучения использовать?

На выбор доступны десятки различных алгоритмов, но нет лучшего выбора, подходящего для любой ситуации. Во многих случаях приходится прибегать к методу проб и ошибок. Но вы можете задать несколько вопросов, которые помогут сузить ваш выбор.

• С каким объемом данных вы будете работать?
• С каким типом данных вы будете работать?
• Какую информацию вы ожидаете от данных?
• Как эти идеи будут использоваться?

Какой язык программирования лучше всего подходит для машинного обучения?

Если вы смотрите на выбор, основанный на чистой популярности, то Python получает одобрение благодаря множеству доступных библиотек, а также широкой поддержке. Python идеально подходит для анализа и интеллектуального анализа данных и поддерживает множество алгоритмов (для классификации, кластеризации, регрессии и уменьшения размерности), а также модели машинного обучения.

Корпоративное машинное обучение и MLOps

Корпоративное машинное обучение дает компаниям важную информацию о лояльности и поведении клиентов, а также о конкурентной бизнес-среде. Машинное обучение также можно использовать для прогнозирования продаж или спроса в реальном времени.

Операции машинного обучения (MLOps) — это дисциплина доставки моделей искусственного интеллекта. Это помогает организациям масштабировать производственные мощности для более быстрого получения результатов, тем самым создавая жизненно важную ценность для бизнеса.

Взгляд на некоторые алгоритмы и процессы машинного обучения

Если вы изучаете, что такое машинное обучение, вам следует ознакомиться со стандартными алгоритмами и процессами машинного обучения. К ним относятся нейронные сети, деревья решений, случайные леса, ассоциации и обнаружение последовательностей, повышение градиента и объединение в пакеты, машины опорных векторов, самоорганизующиеся карты, кластеризация k-средних, байесовские сети, модели гауссовой смеси и многое другое.

Существуют и другие инструменты и процессы машинного обучения, которые используют различные алгоритмы для получения максимальной пользы от больших данных. К ним относятся:

• Комплексное качество и управление данными
• Графические интерфейсы для построения моделей и потоков процессов
• Интерактивное исследование данных и визуализация результатов модели
• Сравнение различных моделей машинного обучения для быстрого определения лучшей.
• Автоматизированная оценка модели ансамбля для определения лучших исполнителей
• Простое развертывание модели, позволяющее быстро получать повторяемые и надежные результаты.
• Интегрированная комплексная платформа для автоматизации процесса преобразования данных в решения.

Станьте экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2024 году. Откройте для себя возможности искусственного интеллекта и машинного обучения вместе с намиУЗНАТЬ СЕЙЧАС

Предварительные условия для машинного обучения (ML)

Тем, кто заинтересован в обучении за пределами машинного обучения, необходимо выполнить несколько требований, чтобы добиться успеха в этой области. Эти требования включают в себя:

1. Базовые знания языков программирования, таких как Python, R, Java, JavaScript и т. д.
2. Средний уровень знаний статистики и теории вероятностей
3. Базовые знания линейной алгебры. В модели линейной регрессии через все точки данных проводится линия, которая используется для вычисления новых значений.
4. Понимание исчисления
5. Знание того, как очистить и структурировать необработанные данные до нужного формата, чтобы сократить время принятия решений.

Эти предварительные условия повысят ваши шансы на успешное продолжение карьеры в области машинного обучения. Чтобы получить обновленную информацию о вышеупомянутых предварительных условиях, на канале Simplilearn YouTube представлены краткие и подробные обзоры.

Ускорьте свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью курсов искусственного интеллекта и машинного обучения, проводимых в Университете Пердью в сотрудничестве с IBM.

Итак, что дальше?

Хотите знать, как добиться успеха после этого урока «Что такое машинное обучение»? Подумайте о том, чтобы пройти курс искусственного интеллекта Simplilearn, который поможет вам добиться успеха в этой захватывающей области. Освойте концепции машинного обучения, этапы и методы машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, математические и эвристические аспекты, а также практическое моделирование для разработки алгоритмов и подготовки к роли инженера по машинному обучению.

Вы также можете пройти курс искусственного интеллекта и машинного обучения в сотрудничестве с Университетом Пердью. Эта программа дает вам глубокие практические знания по использованию машинного обучения в реальных ситуациях. Кроме того, вы изучите основы, необходимые для достижения успеха в карьере машинного обучения, такие как статистика, Python и наука о данных.

Вам также следует рассмотреть возможность ускорения своей карьеры в области искусственного интеллекта или машинного обучения с помощью курса искусственного интеллекта в Калифорнийском технологическом университете в сотрудничестве с IBM.

Машинное обучение — это будущее, и будущее уже сейчас. Вы готовы преобразиться? Начните свое путешествие с Simplilearn!