Mašininio mokymosi iššifravimas: išsamus vadovas pradedantiesiems

Mašininis mokymasis (MM) sparčiai transformavosi iš futuristinės koncepcijos į apčiuopiamą jėgą, formuojančią pramonės šakas visame pasaulyje. Nuo individualizuotų rekomendacijų el. prekybos platformose Azijoje iki sukčiavimo aptikimo sistemų Europos bankuose, MM keičia mūsų gyvenimą ir darbą. Šio vadovo tikslas – dekonstruoti mašininį mokymąsi, pateikiant aiškų ir prieinamą įvadą į jo pagrindinius principus pasaulinei auditorijai, neatsižvelgiant į jų techninį išsilavinimą.

Kas yra mašininis mokymasis?

Iš esmės, mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto (DI) dalis, kuri orientuojasi į kompiuterių galimybę mokytis iš duomenų, nebūnant aiškiai užprogramuotiems. Užuot remdamiesi iš anksto apibrėžtomis taisyklėmis, MM algoritmai identifikuoja modelius, daro prognozes ir laikui bėgant gerina savo veikimą, kai yra veikiami daugiau duomenų.

Pagalvokite apie tai kaip apie vaiko mokymą. Jūs neteikiate jam griežto instrukcijų rinkinio kiekvienam galimam scenarijui. Vietoj to, jūs parodote jam pavyzdžius, pateikiate atsiliepimus ir leidžiate jam mokytis iš savo patirties. Mašininio mokymosi algoritmai veikia panašiai.

Pagrindinės mašininio mokymosi sąvokos

Norint naršyti mašininio mokymosi pasaulyje, būtina suprasti šias pagrindines sąvokas:

Duomenys: Kuro tipas, kuris maitina MM algoritmus. Tai gali būti bet kas – nuo klientų operacijų įrašų iki medicinos vaizdų ar jutiklių rodmenų iš pramoninės įrangos.
Savybės: Individualūs duomenų atributai ar charakteristikos, kurias algoritmas naudoja prognozėms daryti. Pavyzdžiui, prognozuojant būsto kainas, savybės gali apimti kvadratūrą, miegamųjų skaičių ir vietą.
Algoritmai: Specifiniai matematiniai modeliai, kurie mokosi iš duomenų. Skirtingi algoritmai tinka skirtingiems problemų tipams.
Modelis: Apmokytas algoritmo atvaizdas, galintis daryti prognozes pagal naujus, nematytus duomenis.
Mokymas: Duomenų tiekimo į algoritmą procesas, kad jis galėtų išmokti modelius ir ryšius.
Testavimas: Apmokyto modelio veikimo įvertinimas pagal atskirą duomenų rinkinį, siekiant įvertinti jo tikslumą ir apibendrinimo gebėjimus.

Mašininio mokymosi tipai

Mašininio mokymosi algoritmai paprastai skirstomi į tris pagrindinius tipus:

1. Prižiūrimas mokymasis

Prižiūrimo mokymosi metu algoritmas mokosi iš pažymėtų duomenų, o tai reiškia, kad kiekvienas duomenų taškas yra susietas su atitinkamu išvesties arba tiksliniu kintamuoju. Tikslas yra išmokti funkciją, kuri gali tiksliai susieti įvestis su išvestimis. Tai tarsi mokytis su mokytoju, kuris pateikia teisingus atsakymus.

Pavyzdys: Prognozavimas, ar el. paštas yra šlamštas, ar ne, atsižvelgiant į tokias savybes kaip siuntėjo adresas, temos eilutė ir turinys. Pažymėti duomenys susidėtų iš el. laiškų, jau klasifikuotų kaip šlamštas arba ne šlamštas.

Dažniausiai naudojami algoritmai:

Linijinė regresija: Naudojama nuolatinių verčių, tokių kaip akcijų kainos ar pardavimo rodikliai, prognozavimui. Pavyzdys: nekilnojamojo turto vertės prognozavimas tokiuose miestuose kaip Mumbajus ar Tokijas, atsižvelgiant į tokius veiksnius kaip vieta, dydis ir patogumai.
Loginė regresija: Naudojama dvinarėms rezultatams prognozuoti, pavyzdžiui, ar klientas spustelės reklamą, ar ne. Pavyzdys: klientų nutekėjimo prognozavimas telekomunikacijų įmonėms Brazilijoje ar Pietų Afrikoje.
Sprendimų medžiai: Naudojami tiek klasifikavimo, tiek regresijos problemoms, kuriant medžio struktūrą, atspindinčią sprendimus ir rezultatus. Pavyzdys: medicininė diagnozė – naudojant paciento simptomus nustatyti konkrečios ligos tikimybę.
Atramos vektorių mašinos (AVM): Naudojamos klasifikavimo problemoms, randant optimalią ribą, kuri atskiria skirtingas duomenų klases. Pavyzdys: vaizdo atpažinimas – skirtingų tipų gyvūnų vaizdų klasifikavimas.
Naivus Bajeso metodas: Tikimybinis klasifikatorius, pagrįstas Bajeso teorema, dažnai naudojamas teksto klasifikavimui ir šlamšto filtravimui. Pavyzdys: klientų atsiliepimų sentimentų analizė įvairiomis kalbomis.
Atsitiktinis miškas: Ansamblio mokymosi metodas, apjungiantis kelis sprendimų medžius, siekiant pagerinti tikslumą ir patikimumą.

2. Neprižiūrimas mokymasis

Neprižiūrimo mokymosi metu algoritmas mokosi iš nepažymėtų duomenų, o tai reiškia, kad nėra iš anksto apibrėžtų išvesties ar tikslinių kintamųjų. Tikslas – atrasti paslėptus modelius, struktūras ar ryšius duomenyse. Tai tarsi tyrinėti naują aplinką be gido.

Pavyzdys: Klientų skirstymas į skirtingas grupes pagal jų pirkimo elgesį. Nepažymėti duomenys susidėtų iš klientų operacijų įrašų be jokių iš anksto apibrėžtų segmentų.

Dažniausiai naudojami algoritmai:

Klasterizavimas: Panašių duomenų taškų grupavimas kartu. Pavyzdys: klientų segmentavimas, skirtas tikslinėms rinkodaros kampanijoms visame pasaulyje. Pirkimo modelių analizė skirtinguose regionuose, siekiant pritaikyti reklamos pastangas.
Dimensijų mažinimas: Savybių skaičiaus mažinimas, išsaugant svarbią informaciją. Pavyzdys: vaizdo suspaudimas arba savybių pasirinkimas didelių dimensijų duomenų rinkiniuose.
Asociacijų taisyklių kasyba: Ryšių tarp elementų duomenų rinkinyje atradimas. Pavyzdys: rinkos krepšelio analizė – produktų, kurie dažnai perkami kartu prekybos centruose įvairiose šalyse, identifikavimas.
Pagrindinių komponentų analizė (PKA): Statistinė procedūra, kuri naudoja ortogonalųjį transformavimą, kad galimų koreliuotų kintamųjų stebėjimų rinkinys būtų konvertuotas į linijiniu būdu nekoreliuotų kintamųjų, vadinamų pagrindiniais komponentais, reikšmių rinkinį.

3. Stiprinamasis mokymasis

Stiprinamojo mokymosi metu agentas mokosi priimti sprendimus aplinkoje, kad padidintų atlygį. Agentas sąveikauja su aplinka, gauna grįžtamąjį ryšį atlygio ar baudų forma ir atitinkamai koreguoja savo veiksmus. Tai tarsi šuns dresavimas su skanėstais ir bausmėmis.

Pavyzdys: Roboto mokymas įveikti labirintą. Agentas gautų atlygį už tikslo pasiekimą ir baudą už kliūčių užgaišimą.

Dažniausiai naudojami algoritmai:

Q-mokymasis: Optimalios veiksmo vertės funkcijos, kuri prognozuoja numatomą atlygį už konkretaus veiksmo atlikimą konkrečioje būsenoje, mokymasis.
Gilus Q-tinklas (DQN): Giliojo neuroninio tinklo naudojimas Q-vertės funkcijai sudėtingose aplinkose apytiksliai apskaičiuoti.
SARSA (State-Action-Reward-State-Action): Mokymosi algoritmas, kuris atnaujina Q-vertę, remdamasis veiksmu, kuris iš tikrųjų atliekamas.

Mašininio mokymosi darbo eiga

Norint sukurti sėkmingą mašininio mokymosi modelį, paprastai atliekami šie veiksmai:

Duomenų rinkimas: Atitinkamų duomenų rinkimas iš įvairių šaltinių. Tai gali apimti duomenų rinkimą iš duomenų bazių, interneto šveitimą ar jutiklių naudojimą.
Duomenų apdorojimas: Duomenų valymas, transformavimas ir paruošimas analizei. Tai gali apimti trūkstamų verčių tvarkymą, kraštutinių verčių šalinimą ir duomenų normalizavimą.
Savybių kūrimas: Atitinkamų problemos savybių pasirinkimas, transformavimas ir naujų savybių kūrimas. Tam reikia patirties konkrečioje srityje ir duomenų supratimo.
Modelio pasirinkimas: Tinkamo mašininio mokymosi algoritmo pasirinkimas pagal problemos tipą ir duomenų charakteristikas.
Modelio apmokymas: Algoritmo apmokymas pagal paruoštus duomenis. Tai apima modelio parametrų koregavimą, kad būtų sumažinta paklaida apmokymo rinkinyje.
Modelio įvertinimas: Apmokyto modelio veikimo įvertinimas atskirame bandymo rinkinyje. Tai suteikia apytikslį įvertinimą, kaip gerai modelis bus apibendrintas pagal naujus, nematytus duomenis.
Modelio diegimas: Apmokyto modelio įdiegimas į gamybos aplinką, kur jis gali būti naudojamas prognozėms pagal realius duomenis.
Modelio stebėjimas: Nuolatinis įdiegto modelio veikimo stebėjimas ir jo pakartotinis apmokymas, jei reikia, norint išlaikyti jo tikslumą ir aktualumą.

Mašininio mokymosi taikymas įvairiose pramonės šakose

Mašininis mokymasis taikomas įvairiose pramonės šakose, keičiant įmonių veikimo ir sprendimų priėmimo būdą. Štai keletas pavyzdžių:

Sveikatos priežiūra: Ligos diagnozavimas, paciento rezultatų prognozavimas ir gydymo planų personalizavimas. Pavyzdžiai: mašininio mokymosi naudojimas vėžiui aptikti iš medicininių vaizdų Indijoje, ligoninių pakartotinio priėmimo įvertinimo prognozavimas JAV ir individualizuotos vaistų terapijos kūrimas visame pasaulyje.
Finansai: Sukčiavimo aptikimas, kredito rizikos įvertinimas ir individualizuotų finansinių patarimų teikimas. Pavyzdžiai: sukčiavimo aptikimo sistemos, kurias naudoja bankai Europoje, kreditinio įvertinimo modeliai, kuriuos naudoja skolinimo įstaigos Afrikoje, ir algoritminės prekybos strategijos, kurias taiko investicinės įmonės visame pasaulyje.
Mažmeninė prekyba: Produktų rekomendacijų personalizavimas, kainodaros optimizavimas ir tiekimo grandinės efektyvumo gerinimas. Pavyzdžiai: individualizuotos produktų rekomendacijos el. prekybos platformose Kinijoje, dinaminės kainodaros strategijos, kurias naudoja mažmenininkai Pietų Amerikoje, ir tiekimo grandinės optimizavimo sprendimai, kuriuos naudoja logistikos įmonės visame pasaulyje.
Gamyba: Įrangos gedimų prognozavimas, gamybos procesų optimizavimas ir kokybės kontrolės gerinimas. Pavyzdžiai: prognozinės priežiūros sistemos, naudojamos gamyklose Vokietijoje, proceso optimizavimo sprendimai, naudojami gamybos gamyklose Japonijoje, ir kokybės kontrolės sistemos, naudojamos automobilių gamyklose visame pasaulyje.
Transportas: Eismo srautų optimizavimas, autonominių transporto priemonių kūrimas ir logistikos efektyvumo gerinimas. Pavyzdžiai: eismo valdymo sistemos, naudojamos miestuose visame pasaulyje, autonominio vairavimo technologijos, kurias kuria įmonės JAV ir Kinijoje, ir logistikos optimizavimo sprendimai, kuriuos naudoja laivybos įmonės visame pasaulyje.
Žemės ūkis: Derliaus optimizavimas, orų modelių prognozavimas ir drėkinimo efektyvumo gerinimas. Pavyzdžiai: tiksliosios žemdirbystės metodai, kuriuos naudoja ūkininkai Australijoje, orų prognozavimo modeliai, naudojami žemės ūkio regionuose Afrikoje, ir drėkinimo optimizavimo sistemos, naudojamos vandens trūkumo zonose visame pasaulyje.
Švietimas: Mokymosi patirties personalizavimas, studentų, kuriems gresia pavojus, nustatymas ir administracinių užduočių automatizavimas. Pavyzdžiai: individualizuotos mokymosi platformos, naudojamos mokyklose visame pasaulyje, studentų mokymosi rezultatų prognozavimo modeliai, naudojami universitetuose, ir automatizuotos vertinimo sistemos, naudojamos internetinio mokymosi platformose.

Kaip pradėti dirbti su mašininiu mokymusi

Jei norite sužinoti daugiau apie mašininį mokymąsi, internete ir neprisijungus galima rasti daug išteklių:

Internetiniai kursai: Tokios platformos kaip Coursera, edX ir Udacity siūlo platų mašininio mokymosi kursų asortimentą – nuo įvadinių iki pažangių lygmenų.
Knygos: Daugelis puikių knygų apima mašininio mokymosi pagrindus, pavyzdžiui, „Praktinis mašininis mokymasis su Scikit-Learn, Keras & TensorFlow“ (angl. „Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow“) Aurélien Géron ir „Statistinio mokymosi elementai“ (angl. „The Elements of Statistical Learning“) Hastie, Tibshirani ir Friedman.
Pamokos: Tokios svetainės kaip Towards Data Science, Kaggle ir Analytics Vidhya teikia pamokas, straipsnius ir tinklaraščių įrašus įvairiomis mašininio mokymosi temomis.
Atvirojo kodo įrankiai: „Python“ yra populiariausia programavimo kalba, skirta mašininiam mokymuisi, ir yra daug atvirojo kodo bibliotekų, tokių kaip Scikit-learn, TensorFlow ir PyTorch. R taip pat yra dar vienas populiarus pasirinkimas, ypač statistiniams skaičiavimams.
Bendruomenės: Prisijunkite prie internetinių bendruomenių, pvz., Reddit r/MachineLearning arba Stack Overflow, kad galėtumėte susisiekti su kitais mašininio mokymosi entuziastais ir užduoti klausimus.

Iššūkiai ir svarstymai

Nors mašininis mokymasis siūlo didžiulį potencialą, svarbu žinoti su jo įgyvendinimu susijusius iššūkius ir svarstymus:

Duomenų kokybė: Mašininio mokymosi modeliai yra tokie geri, kokie yra duomenys, kuriais jie apmokyti. Prasta duomenų kokybė gali lemti netikslias prognozes ir šališkus rezultatus.
Šališkumas ir teisingumas: Mašininio mokymosi algoritmai gali įamžinti ir sustiprinti esamus duomenų šališkumus, o tai lemia nesąžiningus ar diskriminuojančius rezultatus. Labai svarbu spręsti šališkumo problemą ir užtikrinti teisingumą kuriant ir diegiant MM modelius.
Aiškinamumas: Kai kuriuos mašininio mokymosi modelius, ypač gilaus mokymosi modelius, sunku interpretuoti ir suprasti. Tai gali apsunkinti klaidų derinimo procesą, pasitikėjimą kūrimą ir atskaitomybės užtikrinimą.
Privatumas: Mašininio mokymosi modeliai gali atskleisti jautrią informaciją apie asmenis. Svarbu apsaugoti vartotojų privatumą ir laikytis duomenų apsaugos reglamentų, pvz., BDAR ir CCPA.
Etiniai aspektai: Mašininis mokymasis kelia daugybę etinių problemų, tokių kaip darbo vietų praradimas, autonominiai ginklai ir galimas technologijų piktnaudžiavimas. Svarbu atsižvelgti į mašininio mokymosi etines pasekmes ir plėtoti atsakingą DI praktiką.
Perapmokymas: Kai modelis išmoksta per gerai apmokymo duomenis, jis gali prastai veikti pagal naujus, nematytus duomenis. Tai vadinama perapmokymu. Tokie metodai kaip kryžminis patvirtinimas ir reguliavimas gali padėti išvengti perapmokymo.
Skaičiavimo ištekliai: Sudėtingų mašininio mokymosi modelių apmokymas gali reikalauti didelių skaičiavimo išteklių, tokių kaip GPU ir didelis atminties kiekis.

Mašininio mokymosi ateitis

Mašininis mokymasis yra sparčiai besivystanti sritis, turinti šviesią ateitį. Duomenims tampa vis gausesniems ir didėjant skaičiavimo galiai, galime tikėtis dar daugiau naujoviškų mašininio mokymosi programų įvairiose pramonės šakose. Kai kurios pagrindinės tendencijos, į kurias reikia atkreipti dėmesį, yra šios:

Paaiškinamasis DI (PAI): Technologijų kūrimas, kad mašininio mokymosi modeliai būtų skaidresni ir aiškesni.
Federatyvinis mokymasis: Mašininio mokymosi modelių mokymas decentralizuotuose duomenyse tiesiogiai nepasiekiant ar nesidalijant duomenimis.
Automatizuotas mašininis mokymasis (AutoML): Mašininio mokymosi modelių kūrimo ir diegimo proceso automatizavimas.
Kraštinis skaičiavimas: Mašininio mokymosi modelių diegimas kraštiniuose įrenginiuose, tokiuose kaip išmanieji telefonai ir jutikliai, kad būtų galima apdoroti realiuoju laiku ir priimti sprendimus.
DI etika ir valdymas: Pagrindų ir gairių kūrimas atsakingam DI kūrimui ir diegimui.

Išvada

Mašininis mokymasis yra galinga technologija, galinti transformuoti pramonės šakas ir pagerinti gyvenimą visame pasaulyje. Suprasdami pagrindines mašininio mokymosi sąvokas, algoritmus ir programas, galite atskleisti jo potencialą ir prisidėti prie jo atsakingo vystymo ir diegimo. Šis vadovas suteikia tvirtą pagrindą pradedantiesiems ir yra pagrindas tolesniam įdomaus mašininio mokymosi pasaulio tyrinėjimui.

Praktiniai patarimai:

Pradėkite nuo mažos, gerai apibrėžtos problemos, kad įgytumėte praktinės patirties.
Sutelkti dėmesį į duomenų supratimą ir efektyvų jų apdorojimą.
Experimentuokite su skirtingais algoritmais ir vertinimo metrikais.
Prisijunkite prie internetinių bendruomenių ir dalyvaukite „Kaggle“ konkursuose.
Stebėkite naujausius srities tyrimus ir plėtrą.