Mašininis mokymasis pradedantiesiems: dirbtinio intelekto supratimas be programavimo žinių

Dirbtinis intelektas (DI) ir, konkrečiau, mašininis mokymasis (MM), transformuoja pramonės šakas visame pasaulyje. Nuo sveikatos priežiūros ir finansų iki transporto ir pramogų, DI iš esmės keičia tai, kaip mes gyvename ir dirbame. Tačiau DI pasaulis gali atrodyti bauginantis, ypač tiems, kurie neturi programavimo žinių. Šis išsamus vadovas skirtas demistifikuoti mašininį mokymąsi, suteikiant aiškų supratimą apie jo pagrindines sąvokas, pritaikymus ir ateities tendencijas, nereikalaujant jokios kodavimo patirties.

Kas yra mašininis mokymasis?

Iš esmės, mašininis mokymasis yra DI poaibis, kuris orientuojasi į tai, kad kompiuteriai galėtų mokytis iš duomenų be aiškaus programavimo. Vietoj to, kad remtųsi griežtai užkoduotomis taisyklėmis, MM algoritmai nustato dėsningumus, daro prognozes ir laikui bėgant gerina savo tikslumą per patirtį. Pagalvokite apie tai kaip apie vaiko mokymą: pateikiate pavyzdžius, siūlote atsiliepimus, o vaikas palaipsniui išmoksta atpažinti ir suprasti naujas sąvokas.

Pagrindiniai skirtumai: tradicinis programavimas vs. mašininis mokymasis

• Tradicinis programavimas: Pateikiate kompiuteriui taisykles ir duomenis, ir jis pateikia atsakymą.
• Mašininis mokymasis: Pateikiate kompiuteriui duomenis ir atsakymą, ir jis išmoksta taisykles.

Mašininio mokymosi tipai

Mašininio mokymosi algoritmus galima plačiai suskirstyti į tris pagrindines kategorijas:

1. Prižiūrimas mokymasis: Algoritmas mokosi iš pažymėtų duomenų, kur teisingas atsakymas jau žinomas. Tai tarsi mokymasis su mokytoju, kuris teikia atsiliepimus.
2. Neprižiūrimas mokymasis: Algoritmas mokosi iš nepažymėtų duomenų, kur teisingas atsakymas nepateikiamas. Algoritmas turi pats atrasti dėsningumus ir ryšius. Tai tarsi naujos teritorijos tyrinėjimas be žemėlapio.
3. Stiprinamasis mokymasis: Algoritmas mokosi per bandymus ir klaidas, gaudamas atlygį arba baudas už savo veiksmus. Tai tarsi šuns dresavimas su skanėstais.

Pagrindinės sąvokos paaiškintos paprastai

Išskaidykime keletą esminių mašininio mokymosi sąvokų prieinamu būdu:

• Duomenys: Žaliava, kuri maitina mašininio mokymosi algoritmus. Duomenys gali būti bet kas – nuo teksto ir vaizdų iki skaičių ir jutiklių rodmenų.
• Algoritmas: Instrukcijų rinkinys, kurio kompiuteris laikosi mokydamasis iš duomenų. Yra daug skirtingų tipų algoritmų, kiekvienas tinkamas skirtingoms užduotims.
• Modelis: Mašininio mokymosi algoritmo išvestis, apmokius ją duomenimis. Modelis gali būti naudojamas prognozėms ar sprendimams priimti naudojant naujus duomenis.
• Savybės: Konkrečios duomenų charakteristikos arba atributai, kuriuos algoritmas naudoja mokydamasis. Pavyzdžiui, vaizdų atpažinime savybės gali apimti kraštus, kampus ir spalvas.
• Apmokymas: Duomenų tiekimo algoritmui procesas, siekiant sukurti modelį.
• Prognozė: Mašininio mokymosi modelio išvestis, kai jam pateikiami nauji duomenys.
• Tikslumas: Priemonė, kaip gerai veikia mašininio mokymosi modelis.

Realaus pasaulio mašininio mokymosi taikymai

Mašininis mokymasis jau daro įtaką daugeliui mūsų gyvenimo aspektų. Štai keletas pavyzdžių:

• Rekomendavimo sistemos: „Netflix“ rekomenduoja filmus, kurie jums galėtų patikti, atsižvelgiant į jūsų peržiūrų istoriją. „Amazon“ siūlo produktus, kuriuos galbūt norėsite įsigyti, atsižvelgiant į jūsų ankstesnius pirkinius. Tai puikūs rekomendavimo sistemų, pagrįstų mašininiu mokymusi, pavyzdžiai.
• Šlamšto filtrai: El. pašto paslaugų teikėjai naudoja mašininį mokymąsi, kad nustatytų ir filtruotų šlamšto el. laiškus, apsaugodami jūsų pašto dėžutę nuo nepageidaujamų pranešimų.
• Sukčiavimo aptikimas: Bankai ir kredito kortelių bendrovės naudoja mašininį mokymąsi, kad aptiktų apgaulingus sandorius, apsaugodami jus nuo finansinių nuostolių.
• Medicininė diagnostika: Mašininis mokymasis naudojamas ligoms diagnozuoti, medicininiams vaizdams analizuoti ir individualizuoti gydymo planus. Pavyzdžiui, DI algoritmai gali analizuoti rentgeno nuotraukas, kad aptiktų ankstyvus vėžio požymius.
• Savarankiškai vairuojantys automobiliai: Autonominės transporto priemonės remiasi mašininiu mokymusi, kad suvoktų savo aplinką, naviguotų keliais ir išvengtų kliūčių. Tokios įmonės kaip „Tesla“ ir „Waymo“ yra šios technologijos priešakyje.
• Natūralios kalbos apdorojimas (NLP): Tai leidžia kompiuteriams suprasti ir apdoroti žmogaus kalbą. Pavyzdžiai apima pokalbių robotus, balso asistentus (pvz., „Siri“ ir „Alexa“) ir kalbos vertimo įrankius. Pavyzdžiui, „Google Translate“ naudoja sudėtingus mašininio mokymosi modelius, kad verstų kalbas realiuoju laiku.
• Prognozuojamas techninis aptarnavimas: Pramonės šakos naudoja mašininį mokymąsi, kad numatytų, kada įranga greičiausiai suges, leisdamos joms proaktyviai planuoti techninę priežiūrą ir išvengti brangių prastovų. Pagalvokite apie oro linijas, prognozuojančias variklio gedimus, remiantis jutiklių duomenimis.

Dirbtinio intelekto supratimas be kodavimo: platformos be kodo ir su mažu kodu

Gera žinia ta, kad jums nereikia būti programuotoju, norint pasinaudoti mašininio mokymosi galia. Vis daugiau platformų be kodo ir su mažu kodu daro DI prieinamą visiems.

Platformos be kodo: Šios platformos leidžia kurti ir diegti mašininio mokymosi modelius naudojant vizualią sąsają, nerašant jokio kodo. Jūs tiesiog nuvelkate ir numetate komponentus, sujungiate juos ir apmokate savo modelį duomenimis.

Platformos su mažu kodu: Šios platformos reikalauja šiek tiek kodavimo, tačiau jos teikia iš anksto sukurtus komponentus ir šablonus, kurie žymiai sumažina kodo, kurį reikia parašyti, kiekį.

Platformų be kodo/su mažu kodu MM pavyzdžiai

• „Google Cloud AutoML“: Mašininio mokymosi produktų rinkinys, leidžiantis apmokyti pasirinktinius modelius su minimaliu kodavimu.
• „Microsoft Azure Machine Learning Studio“: Debesų pagrindu sukurta platforma, teikianti vizualią sąsają mašininio mokymosi modeliams kurti ir diegti.
• „Amazon SageMaker Canvas“: Mašininio mokymosi paslauga be kodo verslo analitikams, leidžianti jiems patiems kurti tikslias mašininio mokymosi prognozes – nerašant kodo ir nereikalaujant mašininio mokymosi patirties.
• „DataRobot“: Automatizuota mašininio mokymosi platforma, kuri supaprastina mašininio mokymosi modelių kūrimo ir diegimo procesą.
• „Create ML“ („Apple“): Sistema, leidžianti kūrėjams kurti pasirinktinius mašininio mokymosi modelius naudojant vizualią sąsają „Xcode“ viduje.

Šios platformos dažnai teikia patogias sąsajas, iš anksto sukurtus algoritmus ir automatizuotą modelių apmokymą, todėl ne programuotojams lengviau pradėti naudotis mašininiu mokymusi.

Pradžia su mašininiu mokymusi (be kodavimo)

Štai žingsnis po žingsnio vadovas, kaip pradėti naudotis mašininiu mokymusi, net jei neturite programavimo žinių:

1. Nustatykite problemą: Pradėkite nuo problemos, kurią norite išspręsti naudojant mašininį mokymąsi, nustatymo. Į kokius klausimus norite atsakyti? Kokias prognozes norite padaryti?
2. Surinkite duomenis: Surinkite duomenis, kurių jums reikia norint apmokyti savo mašininio mokymosi modelį. Jūsų duomenų kokybė ir kiekis yra labai svarbūs norint sukurti tikslų modelį.
3. Pasirinkite platformą: Pasirinkite mašininio mokymosi platformą be kodo arba su mažu kodu, kuri atitinka jūsų poreikius ir įgūdžių lygį.
4. Paruoškite savo duomenis: Išvalykite ir paruoškite savo duomenis apmokymui. Tai gali apimti dublikatų pašalinimą, trūkstamų reikšmių tvarkymą ir teisingą duomenų formatavimą. Daugelis platformų be kodo siūlo įmontuotus duomenų paruošimo įrankius.
5. Apmokykite savo modelį: Naudokite platformą apmokyti savo mašininio mokymosi modelį savo duomenimis. Eksperimentuokite su skirtingais algoritmais ir nustatymais, kad rastumėte geriausią modelį savo problemai.
6. Įvertinkite savo modelį: Įvertinkite savo modelio veikimą naudodami tokius rodiklius kaip tikslumas, tikslumas ir atkūrimas.
7. Įdiekite savo modelį: Įdiekite savo modelį, kad galėtumėte daryti prognozes su naujais duomenimis.
8. Stebėkite ir tobulinkite: Nuolat stebėkite savo modelio veikimą ir prireikus atlikite koregavimus, kad pagerintumėte jo tikslumą.

Etiniai svarstymai mašininiame mokymesi

Mašininiam mokymuisi tampant vis labiau paplitusiam, labai svarbu atsižvelgti į etines DI pasekmes. Štai keletas pagrindinių etinių svarstymų:

• Šališkumas: Mašininio mokymosi modeliai gali įamžinti ir sustiprinti šališkumą, esantį duomenyse, kuriais jie apmokomi. Svarbu užtikrinti, kad jūsų duomenys būtų įvairūs ir reprezentatyvūs, kad būtų išvengta šališkų rezultatų. Pavyzdžiui, buvo įrodyta, kad veido atpažinimo sistemos yra mažiau tikslios spalvotiesiems žmonėms dėl šališkų apmokymo duomenų.
• Skaidrumas: Gali būti sunku suprasti, kaip mašininio mokymosi modelis priima savo sprendimus, todėl trūksta skaidrumo. Tai gali būti problematiška jautriose srityse, tokiose kaip paskolų patvirtinimas ir baudžiamoji justicija.
• Privatumas: Mašininio mokymosi modeliams dažnai reikia didelio duomenų kiekio, o tai gali kelti susirūpinimą dėl privatumo. Svarbu apsaugoti neskelbtinus duomenis ir užtikrinti, kad jie būtų naudojami atsakingai.
• Atskaitomybė: Kas atsakingas, kai mašininio mokymosi modelis padaro klaidą? Svarbu nustatyti aiškias atskaitomybės linijas, kad būtų sprendžiama potenciali žala, kurią sukelia DI sistemos.

Dirbant su mašininiu mokymusi svarbu žinoti šiuos etinius svarstymus ir imtis veiksmų galimai rizikai sumažinti. Apsvarstykite galimybę įdiegti sąžiningumo metrikas, kad įvertintumėte ir sumažintumėte šališkumą savo modeliuose.

Mašininio mokymosi ateitis

Mašininis mokymasis yra sparčiai besivystanti sritis, o ateitis žada įdomių galimybių. Štai keletas pagrindinių tendencijų, kurias reikia stebėti:

• Paaiškinamas DI (XAI): Pastangos padaryti mašininio mokymosi modelius skaidresnius ir suprantamesnius.
• Federacinis mokymasis: Mašininio mokymosi modelių apmokymas decentralizuotuose duomenų šaltiniuose, išsaugant privatumą.
• Edge AI: Mašininio mokymosi modelių vykdymas kraštiniuose įrenginiuose (pvz., išmaniuosiuose telefonuose, jutikliuose), kad būtų galima greičiau ir efektyviau apdoroti.
• Generatyvinis DI: Mašininio mokymosi naudojimas naujam turiniui generuoti, pvz., vaizdams, tekstui ir muzikai. „DALL-E 2“ ir kiti vaizdų generavimo modeliai yra to pavyzdžiai.
• DI pagrįsta automatizacija: Padidėjusi užduočių automatizacija įvairiose pramonės šakose, didinanti efektyvumą ir produktyvumą.

Šios tendencijos ir toliau formuos mašininio mokymosi ateitį ir jo poveikį visuomenei.

Šaltiniai, kur galite sužinoti daugiau

Štai keletas šaltinių, kurie padės jums tęsti savo mašininio mokymosi kelionę:

• Internetiniai kursai: „Coursera“, „edX“, „Udacity“ ir „DataCamp“ siūlo platų mašininio mokymosi kursų asortimentą pradedantiesiems.
• Knygos: „Praktinis mašininis mokymasis su „Scikit-Learn“, „Keras“ ir „TensorFlow““ autorius Aurélien Géron, „Statistinio mokymosi elementai“ autoriai Hastie, Tibshirani ir Friedman.
• Internetinės bendruomenės: Prisijunkite prie internetinių bendruomenių, tokių kaip „Reddit“ r/MachineLearning ir „Kaggle“, kad susisiektumėte su kitais besimokančiaisiais ir ekspertais.
• Tinklaraščiai ir svetainės: „Towards Data Science“, „Machine Learning Mastery“ ir „Analytics Vidhya“ teikia vertingų įžvalgų ir mokymo programų apie mašininį mokymąsi.
• „YouTube“ kanalai: „StatQuest“, „3Blue1Brown“ ir „Two Minute Papers“ siūlo įtraukiančius mašininio mokymosi sąvokų paaiškinimus.

Išvada

Mašininis mokymasis nebėra sritis, rezervuota programuotojams. Didėjant platformų be kodo ir su mažu kodu populiarumui, kiekvienas dabar gali pasinaudoti DI galia, kad išspręstų problemas ir sukurtų naujų galimybių. Suprasdami pagrindines sąvokas, tyrinėdami realaus pasaulio taikymus ir pasinaudodami turimais ištekliais, galite leistis į savo mašininio mokymosi kelionę ir prisidėti prie šios transformuojančios technologijos. Atminkite, kad reikia atsižvelgti į etines pasekmes ir stengtis atsakingai naudoti DI, kad jis būtų naudingas visai visuomenei. Nebijokite eksperimentuoti, tyrinėti ir mokytis. DI pasaulis nuolat tobulėja, ir visada yra ką naujo atrasti.