Mašīnmācīšanās iesācējiem: Izpratne par MI bez programmēšanas zināšanām

Mākslīgais intelekts (MI) un, konkrētāk, mašīnmācīšanās (MM) pārveido nozares visā pasaulē. Sākot ar veselības aprūpi un finansēm līdz transportam un izklaidei, MI revolucionizē veidu, kā mēs dzīvojam un strādājam. Bet MI pasaule var šķist biedējoša, īpaši tiem, kuriem nav programmēšanas zināšanu. Šī visaptverošā rokasgrāmata ir paredzēta, lai atklātu mašīnmācīšanās noslēpumus, sniedzot skaidru izpratni par tās pamatkoncepcijām, pielietojumiem un nākotnes tendencēm, neprasot nekādu kodēšanas pieredzi.

Kas ir mašīnmācīšanās?

Būtībā mašīnmācīšanās ir MI apakšnozare, kas koncentrējas uz to, lai datori spētu mācīties no datiem, nebūdami tieši ieprogrammēti. Tā vietā, lai paļautos uz stingri kodētiem noteikumiem, MM algoritmi identificē modeļus, veic prognozes un laika gaitā uzlabo savu precizitāti, balstoties uz pieredzi. Iedomājieties to kā bērna mācīšanu: jūs sniedzat piemērus, piedāvājat atgriezenisko saiti, un bērns pakāpeniski iemācās atpazīt un saprast jaunas koncepcijas.

Galvenās atšķirības: Tradicionālā programmēšana pret mašīnmācīšanos

• Tradicionālā programmēšana: Jūs nodrošināt datoram noteikumus un datus, un tas sniedz atbildi.
• Mašīnmācīšanās: Jūs nodrošināt datoram datus un atbildi, un tas iemācās noteikumus.

Mašīnmācīšanās veidi

Mašīnmācīšanās algoritmus var plaši iedalīt trīs galvenajās kategorijās:

1. Uzraudzītā mācīšanās: Algoritms mācās no iezīmētiem datiem, kur pareizā atbilde jau ir zināma. Tas ir kā mācīšanās ar skolotāju, kurš sniedz atgriezenisko saiti.
2. Neuzraudzītā mācīšanās: Algoritms mācās no neiezīmētiem datiem, kur pareizā atbilde nav sniegta. Algoritmam pašam ir jāatklāj modeļi un attiecības. Tas ir kā jaunas teritorijas izpēte bez kartes.
3. Pastiprinājuma mācīšanās: Algoritms mācās, izmantojot izmēģinājumu un kļūdu metodi, saņemot atlīdzību vai sodus par savām darbībām. Tas ir kā suņa apmācība ar gardumiem.

Pamatkoncepcijas, izskaidrotas vienkārši

Sadalīsim dažas būtiskas mašīnmācīšanās koncepcijas pieejamā veidā:

• Dati: Izejmateriāls, kas darbina mašīnmācīšanās algoritmus. Dati var būt jebkas – no teksta un attēliem līdz skaitļiem un sensoru rādījumiem.
• Algoritms: Instrukciju kopums, ko dators izpilda, lai mācītos no datiem. Pastāv daudz dažādu algoritmu veidu, katrs piemērots dažādiem uzdevumiem.
• Modelis: Mašīnmācīšanās algoritma rezultāts pēc tam, kad tas ir apmācīts ar datiem. Modeli pēc tam var izmantot, lai veiktu prognozes vai pieņemtu lēmumus par jauniem datiem.
• Pazīmes: Datu specifiskās īpašības vai atribūti, ko algoritms izmanto, lai mācītos. Piemēram, attēlu atpazīšanā pazīmes varētu būt malas, stūri un krāsas.
• Apmācība: Process, kurā dati tiek padoti algoritmam, lai izveidotu modeli.
• Prognoze: Mašīnmācīšanās modeļa izvade, kad tam tiek doti jauni dati.
• Precizitāte: Mērs, kas nosaka, cik labi darbojas mašīnmācīšanās modelis.

Reālās pasaules mašīnmācīšanās pielietojumi

Mašīnmācīšanās jau ietekmē daudzus mūsu dzīves aspektus. Šeit ir daži piemēri:

• Ieteikumu sistēmas: Netflix iesaka filmas, kas jums varētu patikt, pamatojoties uz jūsu skatīšanās vēsturi. Amazon iesaka produktus, ko jūs varētu vēlēties iegādāties, pamatojoties uz jūsu iepriekšējiem pirkumiem. Šie ir galvenie piemēri ieteikumu sistēmām, ko darbina mašīnmācīšanās.
• Surogātpasta filtri: E-pasta pakalpojumu sniedzēji izmanto mašīnmācīšanos, lai identificētu un filtrētu surogātpasta e-pastus, aizsargājot jūsu iesūtni no nevēlamiem ziņojumiem.
• Krāpšanas atklāšana: Bankas un kredītkaršu kompānijas izmanto mašīnmācīšanos, lai atklātu krāpnieciskus darījumus, aizsargājot jūs no finansiāliem zaudējumiem.
• Medicīniskā diagnostika: Mašīnmācīšanos izmanto, lai diagnosticētu slimības, analizētu medicīniskos attēlus un personalizētu ārstēšanas plānus. Piemēram, MI algoritmi var analizēt rentgena uzņēmumus, lai atklātu agrīnas vēža pazīmes.
• Pašbraucošas automašīnas: Autonomie transportlīdzekļi paļaujas uz mašīnmācīšanos, lai uztvertu apkārtni, pārvietotos pa ceļiem un izvairītos no šķēršļiem. Uzņēmumi, piemēram, Tesla un Waymo, ir šīs tehnoloģijas priekšgalā.
• Dabiskās valodas apstrāde (DVA): Tā ļauj datoriem saprast un apstrādāt cilvēku valodu. Piemēri ietver tērzēšanas botus, balss asistentus (piemēram, Siri un Alexa) un valodu tulkošanas rīkus. Google Translate, piemēram, izmanto sarežģītus mašīnmācīšanās modeļus, lai tulkotu valodas reāllaikā.
• Prognozējošā apkope: Nozaru uzņēmumi izmanto mašīnmācīšanos, lai prognozētu, kad aprīkojums, visticamāk, sabojāsies, ļaujot tiem proaktīvi plānot apkopi un izvairīties no dārgām dīkstāvēm. Iedomājieties aviosabiedrības, kas prognozē dzinēju bojājumus, pamatojoties uz sensoru datiem.

Izpratne par MI bez kodēšanas: Bezkoda un zema koda platformas

Labā ziņa ir tā, ka jums nav jābūt programmētājam, lai izmantotu mašīnmācīšanās spēku. Arvien pieaugošs skaits bezkoda un zema koda platformu padara MI pieejamu ikvienam.

Bezkoda platformas: Šīs platformas ļauj jums veidot un ieviest mašīnmācīšanās modeļus, izmantojot vizuālu saskarni, nerakstot nekādu kodu. Jūs vienkārši velciet un nometiet komponentus, savienojiet tos kopā un apmāciet savu modeli ar datiem.

Zema koda platformas: Šīs platformas prasa nedaudz kodēšanas, bet tās nodrošina iepriekš sagatavotus komponentus un veidnes, kas ievērojami samazina nepieciešamā koda apjomu.

Bezkoda/zema koda MM platformu piemēri

• Google Cloud AutoML: Mašīnmācīšanās produktu komplekts, kas ļauj apmācīt pielāgotus modeļus ar minimālu kodēšanu.
• Microsoft Azure Machine Learning Studio: Mākoņpakalpojumu platforma, kas nodrošina vizuālu saskarni mašīnmācīšanās modeļu veidošanai un ieviešanai.
• Amazon SageMaker Canvas: Bezkoda mašīnmācīšanās pakalpojums biznesa analītiķiem, kas ļauj viņiem pašiem veidot precīzas mašīnmācīšanās prognozes — nerakstot kodu un neprasot mašīnmācīšanās zināšanas.
• DataRobot: Automatizēta mašīnmācīšanās platforma, kas vienkāršo mašīnmācīšanās modeļu veidošanas un ieviešanas procesu.
• Create ML (Apple): Ietvars, kas ļauj izstrādātājiem veidot pielāgotus mašīnmācīšanās modeļus, izmantojot vizuālu saskarni Xcode vidē.

Šīs platformas bieži nodrošina lietotājam draudzīgas saskarnes, iepriekš sagatavotus algoritmus un automatizētu modeļu apmācību, padarot mašīnmācīšanos vieglāk pieejamu ne-programmētājiem.

Kā sākt ar mašīnmācīšanos (bez kodēšanas)

Šeit ir soli pa solim ceļvedis, kā sākt ar mašīnmācīšanos, pat ja jums nav programmēšanas zināšanu:

1. Identificējiet problēmu: Sāciet ar problēmas identificēšanu, ko vēlaties atrisināt ar mašīnmācīšanos. Uz kādiem jautājumiem vēlaties atbildēt? Kādas prognozes vēlaties veikt?
2. Apkopojiet datus: Savāciet datus, kas nepieciešami jūsu mašīnmācīšanās modeļa apmācībai. Jūsu datu kvalitāte un daudzums ir izšķiroši precīza modeļa izveidei.
3. Izvēlieties platformu: Izvēlieties bezkoda vai zema koda mašīnmācīšanās platformu, kas atbilst jūsu vajadzībām un prasmju līmenim.
4. Sagatavojiet datus: Notīriet un sagatavojiet datus apmācībai. Tas var ietvert dublikātu noņemšanu, trūkstošo vērtību apstrādi un datu pareizu formatēšanu. Daudzas bezkoda platformas piedāvā iebūvētus datu sagatavošanas rīkus.
5. Apmāciet savu modeli: Izmantojiet platformu, lai apmācītu savu mašīnmācīšanās modeli ar jūsu datiem. Eksperimentējiet ar dažādiem algoritmiem un iestatījumiem, lai atrastu labāko modeli jūsu problēmai.
6. Novērtējiet savu modeli: Novērtējiet sava modeļa veiktspēju, izmantojot tādus rādītājus kā precizitāte, precīzums un atsaukums.
7. Ieviesiet savu modeli: Ieviesiet savu modeli, lai veiktu prognozes par jauniem datiem.
8. Pārraugiet un uzlabojiet: Nepārtraukti pārraugiet sava modeļa veiktspēju un veiciet nepieciešamās korekcijas, lai uzlabotu tā precizitāti.

Ētiskie apsvērumi mašīnmācīšanā

Tā kā mašīnmācīšanās kļūst arvien izplatītāka, ir ļoti svarīgi apsvērt MI ētiskās sekas. Šeit ir daži galvenie ētiskie apsvērumi:

• Neobjektivitāte: Mašīnmācīšanās modeļi var uzturēt un pastiprināt neobjektivitāti, kas pastāv datos, ar kuriem tie tiek apmācīti. Ir svarīgi nodrošināt, lai jūsu dati būtu daudzveidīgi un reprezentatīvi, lai izvairītos no neobjektīviem rezultātiem. Piemēram, ir pierādīts, ka sejas atpazīšanas sistēmas ir mazāk precīzas attiecībā uz krāsainiem cilvēkiem neobjektīvu apmācības datu dēļ.
• Pārredzamība: Var būt grūti saprast, kā mašīnmācīšanās modelis pieņem lēmumus, kas noved pie pārredzamības trūkuma. Tas var būt problemātiski sensitīvās jomās, piemēram, kredītu apstiprināšanā un krimināltiesībās.
• Privātums: Mašīnmācīšanās modeļiem bieži nepieciešams liels datu apjoms, kas var radīt privātuma bažas. Ir svarīgi aizsargāt sensitīvus datus un nodrošināt, ka tie tiek izmantoti atbildīgi.
• Atbildība: Kurš ir atbildīgs, kad mašīnmācīšanās modelis pieļauj kļūdu? Ir svarīgi noteikt skaidras atbildības līnijas, lai risinātu potenciālo kaitējumu, ko rada MI sistēmas.

Strādājot ar mašīnmācīšanos, ir būtiski apzināties šos ētiskos apsvērumus un veikt pasākumus, lai mazinātu potenciālos riskus. Apsveriet iespēju ieviest godīguma metriku, lai novērtētu un mazinātu neobjektivitāti savos modeļos.

Mašīnmācīšanās nākotne

Mašīnmācīšanās ir strauji mainīga joma, un nākotne piedāvā aizraujošas iespējas. Šeit ir dažas galvenās tendences, kurām sekot līdzi:

• Izskaidrojamais MI (XAI): Centieni padarīt mašīnmācīšanās modeļus pārredzamākus un saprotamākus.
• Federatīvā mācīšanās: Mašīnmācīšanās modeļu apmācība uz decentralizētiem datu avotiem, vienlaikus saglabājot privātumu.
• Perifērijas MI (Edge AI): Mašīnmācīšanās modeļu darbināšana perifērijas ierīcēs (piemēram, viedtālruņos, sensoros) ātrākai un efektīvākai apstrādei.
• Ģeneratīvais MI: Mašīnmācīšanās izmantošana jauna satura, piemēram, attēlu, teksta un mūzikas, ģenerēšanai. DALL-E 2 un citi attēlu ģenerēšanas modeļi ir piemēri tam.
• MI darbināta automatizācija: Pieaugoša uzdevumu automatizācija dažādās nozarēs, kas nodrošina lielāku efektivitāti un produktivitāti.

Šīs tendences turpinās veidot mašīnmācīšanās nākotni un tās ietekmi uz sabiedrību.

Resursi papildu mācībām

Šeit ir daži resursi, kas palīdzēs jums turpināt savu mašīnmācīšanās ceļojumu:

• Tiešsaistes kursi: Coursera, edX, Udacity un DataCamp piedāvā plašu mašīnmācīšanās kursu klāstu iesācējiem.
• Grāmatas: "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow" (autors Aurélien Géron), "The Elements of Statistical Learning" (autori Hastie, Tibshirani un Friedman).
• Tiešsaistes kopienas: Pievienojieties tiešsaistes kopienām, piemēram, Reddit's r/MachineLearning un Kaggle, lai sazinātos ar citiem studentiem un ekspertiem.
• Blogi un tīmekļa vietnes: Towards Data Science, Machine Learning Mastery un Analytics Vidhya sniedz vērtīgas atziņas un pamācības par mašīnmācīšanos.
• YouTube kanāli: StatQuest, 3Blue1Brown un Two Minute Papers piedāvā saistošus skaidrojumus par mašīnmācīšanās koncepcijām.

Noslēgums

Mašīnmācīšanās vairs nav tikai programmētājiem rezervēta joma. Ar bezkoda un zema koda platformu parādīšanos ikviens tagad var izmantot MI spēku, lai risinātu problēmas un radītu jaunas iespējas. Izprotot pamatkoncepcijas, izpētot reālās pasaules pielietojumus un izmantojot pieejamos resursus, jūs varat sākt savu mašīnmācīšanās ceļojumu un dot savu ieguldījumu šajā transformējošajā tehnoloģijā. Atcerieties ņemt vērā ētiskās sekas un censties izmantot MI atbildīgi, lai gūtu labumu sabiedrībai kopumā. Nebaidieties eksperimentēt, pētīt un mācīties. MI pasaule nepārtraukti attīstās, un vienmēr ir kaut kas jauns, ko atklāt.