Mitä on koneoppiminen? Se on kysymys, joka avaa oven uudelle teknologian aikakaudelle – sellaiselle, jossa tietokoneet voivat oppia ja kehittyä itsenäisesti, aivan kuten ihmiset. Kuvittele maailma, jossa tietokoneet eivät vain noudata tiukkoja sääntöjä, vaan voivat oppia tiedoista ja kokemuksista. Tämä on koneoppimisen ydin.
Koneoppiminen on näiden edistysten taustalla uusien ohjelmien ehdottamisesta suoratoistopalveluissa katseluhistoriaasi perustuen itseohjautuvien autojen turvalliseen navigointiin. Kyse ei ole vain tekniikasta; siinä on kyse siitä, miten tietokoneet ovat vuorovaikutuksessa kanssamme ja ymmärtävät ympäröivää maailmaa. Tekoälyn kehittyessä edelleen koneoppiminen on edelleen sen ytimessä, mikä mullistaa suhteemme teknologiaan ja tasoittaa tietä entistä yhdistetymmälle tulevaisuudelle.
Sisällysluettelo
- Mitä on koneoppiminen?
- Koneoppimisen ja perinteisen ohjelmoinnin välinen ero
- Kuinka koneoppimisalgoritmit toimivat
- Koneoppimisen elinkaari:
- Koneoppimisen tyypit
- Koneoppimisen tarve:
- Koneoppimisen erilaisia sovelluksia
- Koneoppimisen rajoitukset
Mitä on koneoppiminen?
Koneoppiminen on tekoälyn haara, jonka avulla algoritmit voivat paljastaa piilotettuja kuvioita tietojoukoissa, jolloin ne voivat tehdä ennusteita uudesta, samankaltaisesta tiedosta ilman erityistä ohjelmointia jokaiselle tehtävälle. Perinteinen koneoppiminen yhdistää tiedot tilastollisiin työkaluihin tulosten ennustamiseksi, mikä tuottaa käyttökelpoisia oivalluksia. Tämä teknologia löytää sovelluksia eri aloilla, kuten kuvan ja puheentunnistuksessa, luonnollisen kielen käsittelyssä, suositusjärjestelmissä, petosten havaitsemisessa, portfolion optimoinnissa ja automatisointitehtävissä.
Esimerkiksi suositusjärjestelmät käyttävät historiatietoja ehdotusten personointiin. Esimerkiksi Netflix käyttää yhteistyö- ja sisältöpohjaista suodatusta suositellakseen elokuvia ja TV-ohjelmia käyttäjien katseluhistorian, luokituksen ja tyylilajiasetusten perusteella. Vahvistusoppiminen tehostaa näitä järjestelmiä entisestään antamalla tekijöille mahdollisuuden tehdä päätöksiä ympäristöpalautteen perusteella ja parantaa jatkuvasti suosituksia.
Koneoppimisen vaikutus ulottuu autonomisiin ajoneuvoihin, droneihin ja robotteihin, mikä parantaa niiden sopeutumiskykyä dynaamisissa ympäristöissä. Tämä lähestymistapa merkitsee läpimurtoa, jossa koneet oppivat dataesimerkeistä tuottaakseen tarkkoja tuloksia, jotka ovat kiinteästi sidoksissa tiedon louhintaan ja tietotieteeseen.
javascript trim alimerkkijono
Koneoppiminen
Koneoppimisen ja perinteisen ohjelmoinnin välinen ero
Koneoppimisen ja perinteisen ohjelmoinnin välinen ero on seuraava:
| Koneoppiminen | Perinteinen ohjelmointi | Tekoäly |
|---|---|---|
| Koneoppiminen on tekoälyn (AI) osajoukko, joka keskittyy datasta oppimiseen algoritmin kehittämiseksi, jota voidaan käyttää ennustamiseen. | Perinteisessä ohjelmoinnissa sääntöpohjaisen koodin kirjoittavat kehittäjät ongelmalauseiden mukaan. | Tekoäly tarkoittaa koneen tekemistä mahdollisimman tehokkaaksi, jotta se voi suorittaa tehtäviä, jotka tyypillisesti vaativat ihmisälyä. |
| Koneoppiminen käyttää tietoihin perustuvaa lähestymistapaa. Se on yleensä koulutettu historialliseen dataan ja sitä käytetään sitten uuden datan ennustamiseen. | Perinteinen ohjelmointi on tyypillisesti sääntöpohjaista ja determinististä. Siinä ei ole itseoppivia ominaisuuksia, kuten koneoppimista ja tekoälyä. | Tekoäly voi sisältää monia erilaisia tekniikoita, mukaan lukien koneoppimisen ja syväoppimisen, sekä perinteisen sääntöpohjaisen ohjelmoinnin. |
| ML voi löytää malleja ja oivalluksia suurista tietojoukoista, joita ihmisten voi olla vaikea löytää. | Perinteinen ohjelmointi on täysin riippuvainen kehittäjien älykkyydestä. Sen kapasiteetti on siis hyvin rajallinen. | Joskus tekoäly käyttää sekä Datan että ennalta määritettyjen sääntöjen yhdistelmää, mikä antaa sille suuren edun monimutkaisten tehtävien ratkaisemisessa hyvällä tarkkuudella, jotka vaikuttavat ihmisille mahdottomalta. |
| Koneoppiminen on tekoälyn osajoukko. Ja nyt sitä käytetään erilaisissa tekoälypohjaisissa tehtävissä, kuten Chatbot Question -vastaamisessa, itseohjautuvassa autossa jne. | Perinteistä ohjelmointia käytetään usein sellaisten sovellusten ja ohjelmistojärjestelmien rakentamiseen, joilla on tiettyjä toimintoja. | Tekoäly on laaja ala, joka sisältää monia erilaisia sovelluksia, mukaan lukien luonnollisen kielen käsittely, tietokonenäkö ja robotiikka. |
Kuinka koneoppimisalgoritmit toimivat
Koneoppiminen toimii seuraavalla tavalla.
Koneoppimisalgoritmi oppii datasta malleja ja suhteita tehdäkseen ennusteita tai päätöksiä ilman, että sitä on erikseen ohjelmoitu kutakin tehtävää varten. Tässä on yksinkertaistettu yleiskatsaus tyypillisen koneoppimisalgoritmin toiminnasta:
Ennen kuin tiedot syötetään algoritmiin, ne on usein esikäsiteltävä. Tämä vaihe voi sisältää tietojen puhdistamisen (puuttuvien arvojen, poikkeavien arvojen käsittelyn), tietojen muuntamisen (normalisointi, skaalaus) ja sen jakamisen harjoitus- ja testisarjoiksi.
3. Mallin valitseminen :
Tehtävästä riippuen (esim. luokittelu, regressio, klusterointi) valitaan sopiva koneoppimismalli. Esimerkkejä ovat päätöspuut, hermoverkot, tukivektorikoneet ja edistyneemmät mallit, kuten syväoppimisarkkitehtuurit.
4. Mallin kouluttaminen :
Valittu malli opetetaan harjoitustietojen avulla. Harjoittelun aikana algoritmi oppii datassa olevia malleja ja suhteita. Tämä sisältää mallin parametrien säätämisen iteratiivisesti, jotta minimoidaan ero ennustettujen tulosten ja todellisten tulosten (tunnisteet tai tavoitteet) välillä opetusdatassa.
5. Mallin arviointi :
Kun malli on koulutettu, se arvioidaan testitietojen avulla sen suorituskyvyn arvioimiseksi. Mittareita, kuten tarkkuus, tarkkuus, muistaminen tai keskimääräinen neliövirhe, käytetään arvioimaan, kuinka hyvin malli yleistyy uusiin, näkymättömiin tietoihin.
6. Hienosäätö :
Malleja voidaan hienosäätää säätämällä hyperparametreja (parametreja, joita ei opita suoraan harjoittelun aikana, kuten oppimisnopeus tai hermoverkon piilotettujen kerrosten lukumäärä) suorituskyvyn parantamiseksi.
7. Ennustus tai johtopäätös :
Lopuksi koulutettua mallia käytetään uuden datan ennusteiden tai päätösten tekemiseen. Tämä prosessi sisältää opittujen mallien soveltamisen uusiin tuloihin tulosteiden, kuten luokkatunnisteiden luokittelutehtävissä tai numeeristen arvojen regressiotehtävissä, luomiseksi.
Koneoppimisen elinkaari:
Koneoppimisprojektin elinkaari sisältää sarjan vaiheita, jotka sisältävät:
1. Tutki ongelmia:
Ensimmäinen askel on tutkia ongelmaa. Tämä vaihe sisältää liiketoimintaongelman ymmärtämisen ja mallin tavoitteiden määrittelyn.
Kun ongelmiin liittyviä tietojamme kerätään. silloin on hyvä idea tarkistaa tiedot kunnolla ja tehdä ne haluttuun muotoon, jotta malli voi käyttää niitä piilotettujen kuvioiden löytämiseen. Tämä voidaan tehdä seuraavilla vaiheilla:
- Tietojen puhdistus
- Tietojen muuntaminen
- Selittävä data-analyysi ja ominaisuussuunnittelu
- Jaa tietojoukko koulutusta ja testausta varten.
4. Mallin valinta:
Seuraava askel on valita sopiva koneoppimisalgoritmi, joka sopii ongelmaamme. Tämä vaihe vaatii tietoa eri algoritmien vahvuuksista ja heikkouksista. Joskus käytämme useita malleja ja vertaamme niiden tuloksia ja valitsemme parhaan mallin tarpeidemme mukaan.
5. Mallinrakennus ja koulutus:
- Algoritmin valinnan jälkeen meidän on rakennettava malli.
- Perinteisen koneoppimisen rakennustila on helppoa, se on vain muutama hyperparametrin viritys.
- Syväoppimisen tapauksessa meidän on määriteltävä kerroskohtainen arkkitehtuuri sekä syötteen ja lähdön koko, kunkin kerroksen solmujen lukumäärä, häviöfunktio, gradientin laskeutumisoptimoija jne.
- Tämän jälkeen malli opetetaan käyttämällä esikäsiteltyä tietojoukkoa.
6. Mallin arviointi:
Kun malli on koulutettu, se voidaan arvioida testitietojoukossa sen tarkkuuden ja suorituskyvyn määrittämiseksi eri tekniikoilla. kuten luokitusraportti, F1-pisteet, tarkkuus, palautus, ROC-käyrä, keskimääräinen neliövirhe, absoluuttinen virhe jne.
7. Mallin viritys:
Arviointitulosten perusteella mallia on ehkä säädettävä tai optimoitava sen suorituskyvyn parantamiseksi. Tämä edellyttää mallin hyperparametrien säätämistä.
8. Käyttöönotto:
Kun malli on koulutettu ja viritetty, sitä voidaan ottaa käyttöön tuotantoympäristössä uuden datan ennustamiseksi. Tämä vaihe edellyttää mallin integroimista olemassa olevaan ohjelmistojärjestelmään tai uuden järjestelmän luomista mallille.
9. Valvonta ja ylläpito:
Lopuksi on tärkeää seurata mallin suorituskykyä tuotantoympäristössä ja suorittaa huoltotehtäviä tarpeen mukaan. Tämä sisältää tietojen ajautumisen tarkkailun, mallin tarpeen mukaan kouluttautumisen ja mallin päivittämisen sitä mukaa, kun uutta tietoa tulee saataville.
Koneoppimisen tyypit
- ympäristön kannalta Valvottu koneoppiminen
- Valvomaton koneoppiminen
- Vahvistuskoneoppiminen
1. Valvottu koneoppiminen:
Valvottu oppiminen on koneoppimisen tyyppi, jossa algoritmia opetetaan tunnistetulla tietojoukolla. Se oppii yhdistämään syöteominaisuudet kohteisiin merkittyjen harjoitustietojen perusteella. Valvotussa oppimisessa algoritmi on varustettu syöttöominaisuuksilla ja vastaavilla lähtötunnisteilla, ja se oppii yleistämään tästä tiedosta ennustaakseen uutta, näkymätöntä dataa.
Ohjattua oppimista on kahta päätyyppiä:
- Regressio : Regressio on eräänlainen valvottu oppiminen, jossa algoritmi oppii ennustamaan jatkuvia arvoja syöteominaisuuksien perusteella. Regression tulostunnisteet ovat jatkuvia arvoja, kuten osakekurssit ja asuntojen hinnat. Koneoppimisen eri regressioalgoritmit ovat: lineaarinen regressio, polynomiregressio, harjanteinen regressio, päätöspuuregressio, satunnainen metsäregressio, tukivektoriregressio jne.
- 2. Valvomaton koneoppiminen:
Valvomaton oppiminen on koneoppimisen tyyppi, jossa algoritmi oppii tunnistamaan datassa olevia malleja ilman, että sitä koulutetaan nimenomaisesti merkittyjen esimerkkien avulla. Ohjaamattoman oppimisen tavoitteena on löytää tiedon taustalla oleva rakenne tai jakauma.
Ohjaamatonta oppimista on kahta päätyyppiä:
- Klusterointi : Klusterialgoritmit ryhmittelevät samanlaiset datapisteet yhteen niiden ominaisuuksien perusteella. Tavoitteena on tunnistaa tietopisteiden ryhmät tai klusterit, jotka ovat samankaltaisia toistensa kanssa, mutta eroavat muista ryhmistä. Joitakin suosittuja klusterointialgoritmeja ovat K-means, hierarchical clustering ja DBSCAN.
- Mittasuhteiden vähentäminen: Dimensioiden vähentämisalgoritmit vähentävät syötemuuttujien määrää tietojoukossa säilyttäen samalla mahdollisimman suuren osan alkuperäisestä tiedosta. Tämä on hyödyllistä tietojoukon monimutkaisuuden vähentämiseksi ja sen visualisoinnin ja analysoinnin helpottamiseksi. Joitakin suosittuja ulottuvuuden vähentämisalgoritmeja ovat pääkomponenttianalyysi (PCA), t-SNE ja automaattiset kooderit.
3. Vahvistuskoneoppiminen
Vahvistusoppiminen on eräänlainen koneoppiminen, jossa agentti oppii olemaan vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa suorittamalla toimia ja vastaanottamalla palkkioita tai rangaistuksia toimiensa perusteella. Vahvistusoppimisen tavoitteena on oppia politiikka, joka on kartoitus tiloista toimiin, joka maksimoi odotetun kumulatiivisen palkkion ajan myötä.
Vahvistusoppimista on kahta päätyyppiä:
- Mallipohjainen vahvistusoppiminen: Mallipohjaisessa vahvistusoppimisessa agentti oppii ympäristön mallin, mukaan lukien tilojen väliset siirtymän todennäköisyydet ja kuhunkin tila-toiminto-pariin liittyvät palkkiot. Agentti käyttää sitten tätä mallia toimintansa suunnittelemiseen maksimoidakseen odotetun palkkionsa. Joitakin suosittuja mallipohjaisia vahvistusoppimisalgoritmeja ovat Value Iteration ja Policy Iteration.
- Malliton vahvistusoppiminen : Mallivapaassa vahvistusoppimisessa agentti oppii politiikan suoraan kokemuksesta rakentamatta nimenomaisesti ympäristömallia. Agentti on vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa ja päivittää käytäntöään saamiensa palkkioiden perusteella. Joitakin suosittuja mallivapaita vahvistusoppimisalgoritmeja ovat Q-Learning, SARSA ja Deep Reinforcement Learning.
Koneoppimisen tarve:
Koneoppiminen on tärkeää, koska sen avulla tietokoneet voivat oppia tiedoista ja parantaa suorituskykyään tietyissä tehtävissä ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu. Tämä kyky oppia tiedoista ja mukautua uusiin tilanteisiin tekee koneoppimisesta erityisen hyödyllisen tehtäviin, joihin liittyy suuria tietomääriä, monimutkaista päätöksentekoa ja dynaamisia ympäristöjä.
Tässä on joitain erityisalueita, joilla koneoppimista käytetään:
- Ennakoiva mallinnus: Koneoppimisen avulla voidaan rakentaa ennakoivia malleja, jotka voivat auttaa yrityksiä tekemään parempia päätöksiä. Koneoppimisen avulla voidaan esimerkiksi ennustaa, mitkä asiakkaat todennäköisimmin ostavat tietyn tuotteen tai ketkä potilaat todennäköisimmin sairastuvat johonkin sairauteen.
- Luonnollisen kielen käsittely: Koneoppimisen avulla rakennetaan järjestelmiä, jotka ymmärtävät ja tulkitsevat ihmisten kieltä. Tämä on tärkeää sovelluksissa, kuten puheentunnistuksessa, chatboteissa ja kielenkäännöksissä.
- Konenäkö: Koneoppimisen avulla rakennetaan järjestelmiä, jotka tunnistavat ja tulkitsevat kuvia ja videoita. Tämä on tärkeää sovelluksissa, kuten itseajavissa autoissa, valvontajärjestelmissä ja lääketieteellisessä kuvantamisessa.
- Petosten havaitseminen: Koneoppimisen avulla voidaan havaita petollinen käyttäytyminen rahoitustapahtumissa, verkkomainonnassa ja muilla aloilla.
- Suositusjärjestelmät: Koneoppimisen avulla voidaan rakentaa suositusjärjestelmiä, jotka ehdottavat käyttäjille tuotteita, palveluita tai sisältöä heidän aiemman käyttäytymisensä ja mieltymyksiensä perusteella.
Kaiken kaikkiaan koneoppimisesta on tullut olennainen työkalu monille yrityksille ja toimialoille, koska sen avulla ne voivat hyödyntää paremmin dataa, parantaa päätöksentekoprosessejaan ja tarjota asiakkailleen yksilöllisempiä kokemuksia.
Koneoppimisen erilaisia sovelluksia
Nyt tässä koneoppimisoppaassa opitaan koneoppimisen sovelluksia:
- Automaatio : Koneoppiminen, joka toimii täysin itsenäisesti millä tahansa alalla ilman ihmisen väliintuloa. Esimerkiksi robotit suorittavat tärkeimmät prosessivaiheet tuotantolaitoksissa.
- Rahoitusteollisuus : Koneoppimisen suosio kasvaa rahoitusalalla. Pankit käyttävät pääasiassa ML:ää löytääkseen kuvioita tiedoista, mutta myös estääkseen petoksia.
- Hallituksen organisaatio : Hallitus käyttää ML:ää yleisen turvallisuuden ja laitosten hallintaan. Otetaan esimerkkinä Kiina sen massiivisen kasvojentunnistuksen kanssa. Hallitus käyttää tekoälyä estääkseen kävelemisen.
- Terveydenhuoltoala : Terveydenhuolto oli yksi ensimmäisistä teollisuudenaloista, joka käytti koneoppimista kuvantunnistuksen kanssa.
- Markkinointi: Tekoälyä käytetään laajasti markkinoinnissa runsaan datan saatavuuden ansiosta. Ennen massadatan aikakautta tutkijat kehittävät edistyneitä matemaattisia työkaluja, kuten Bayesin analyysiä asiakkaan arvon arvioimiseksi. Databuumin myötä markkinointiosasto luottaa tekoälyyn asiakassuhteiden ja markkinointikampanjoiden optimoinnissa.
- Vähittäiskauppa : Koneoppimista käytetään vähittäiskaupassa asiakkaiden käyttäytymisen analysointiin, kysynnän ennustamiseen ja varaston hallintaan. Se auttaa myös jälleenmyyjiä räätälöimään jokaisen asiakkaan ostokokemuksen suosittelemalla tuotteita heidän aiempien ostosten ja mieltymystensä perusteella.
- Kuljetus : Koneoppimista käytetään kuljetusalalla reittien optimointiin, polttoaineen kulutuksen vähentämiseen ja kuljetusjärjestelmien yleisen tehokkuuden parantamiseen. Sillä on myös rooli autonomisissa ajoneuvoissa, joissa ML-algoritmeja käytetään navigointia ja turvallisuutta koskevien päätösten tekemiseen.
Koneoppimisen rajoitukset -
- Koneoppimisen ensisijainen haaste on datan puute tai tietojoukon monimuotoisuus.
- Kone ei voi oppia, jos tietoja ei ole saatavilla. Lisäksi tietojoukko, jossa ei ole monipuolisuutta, vaikeuttaa konetta.
- Koneessa on oltava heterogeeninen, jotta se oppii merkityksellisen näkemyksen.
- On harvinaista, että algoritmi voi poimia tietoa, kun muunnelmia ei ole tai niitä on vähän.
- On suositeltavaa tehdä vähintään 20 havaintoa ryhmää kohden, jotta kone oppii. Tämä rajoitus johtaa huonoon arviointiin ja ennustamiseen.
Johtopäätös
Lopuksi ymmärrystä mitä on koneoppiminen avaa oven maailmaan, jossa tietokoneet eivät vain käsittele tietoja, vaan myös oppivat siitä tehdäkseen päätöksiä ja ennusteita. Se edustaa tietojenkäsittelytieteen ja tilastojen leikkauskohtaa, jonka avulla järjestelmät voivat parantaa suorituskykyään ajan myötä ilman erityistä ohjelmointia. Kun koneoppiminen kehittyy jatkuvasti, sen sovellukset eri toimialoilla lupaavat määritellä uudelleen tapamme, jolla olemme vuorovaikutuksessa teknologian kanssa, tehden siitä paitsi työkalun, myös muuttavan voiman jokapäiväisessä elämässämme.