Johdanto koneoppimiseen

Koneoppiminen (ML) on algoritmien kehittämisen taito ilman erillistä ohjelmointia. Kahden viimeksi kuluneen vuosikymmenen aikana on syntynyt tietoja eksabyyttejä ja suurin osa teollisuudesta on digitalisoitu kokonaan. Koneoppimisen (ML) algoritmit käyttävät tätä olemassa olevaa tietoa ennakoivien mallien kehittämiseen ja useiden aikaa vievien tehtävien automatisointiin.

Katsotaan kuinka ML-algoritmit eroavat ohjelmoiduista logiikkapohjaisista algoritmeista:

Loogiseen algoritmiin virtaus on hyvin määritelty ja tunnettu etukäteen, mutta tosielämän skenaarioita (kuten kuvan luokittelu) on useita, joissa logiikkaa ei voida määritellä. Tällaisissa tapauksissa koneoppiminen on osoittautunut erittäin hyödylliseksi. Koneoppimistekniikat ottavat syöttöparametrejä ja odotettua vertailulähtötietoa ja luovat logiikan, joka otetaan sitten käyttöön tuotannossa.

Koneoppinnan perusteet:

Koneoppiminen jaetaan seuraaviin luokkiin:

1. Ohjattu koneoppiminen

Ohjattu ML-algoritmi ottaa tulotiedot (ominaisuudet) yhdessä tulosignaalilla merkityn datan kanssa. Niitä käytetään enimmäkseen luokittelu- ja regressiotehtävissä.

Luokittelu:

  • Lainan kelpoisuuspäätös : Automatisoi lainan hyväksymisprosessi käyttämällä aiempia tietoja, joiden parametrit ovat kuten ikä, tulot, koulutus, kaupunki jne., Jotta voidaan päättää, voidaanko hakijan laina hyväksyä.

Regressio:

  • Talon hinnan ennustaminen: Ennusta talon hinta käyttämällä ominaisuuksia, kuten talon koko, talon ikä, huoneiden lukumäärä, sijainti jne.

2. Ohjaamaton koneoppiminen

Valvomattomat ML-tekniikat eivät vaadi mitään leimattua dataa, ja niitä käytetään tietojen ryhmittelyyn eri segmentteihin syöttöominaisuuksien perusteella.

Esimerkki: Jos haluat jakaa 100 ihmisen ryhmän 5 klusteriin, syöttöominaisuuksiin voivat kuulua kiinnostuksen kohteet, harrastukset, sosiaaliset yhteydet jne.

Koneoppimisen sovellukset

Viime vuosikymmenen aikana koneoppimisen käyttöönotto on muuttanut useita toimialoja, mukaan lukien terveydenhuolto, sosiaalinen media, digitaalinen markkinointi, kiinteistöt, logistiikka, toimitusketju ja valmistus. Näiden alojen varhaiset muuttajat ovat jo saaneet merkittäviä voittoja. Koneoppimisen ja verkkotunnuksen lisäksi ammattitaitoisen työvoiman kysyntä kasvaa.

Seuraavassa on muutamia sovelluksia, joissa ML-tekniikoilla on ollut merkittävä rooli:

  • Roskapostin luokitus:

Postin luokittelu roskapostiksi / ei roskapostiksi merkittyjen vastausten avulla käyttämällä esimerkiksi viestin sisältöä, mainosviesteissä käytettyä sanastoa, lähettäjän sähköpostiosoitetta, lähettäjän IP-osoitetta, hyperlinkkien käyttöä, numerovälimerkkejä jne.

  • Syövän havaitseminen:

ML: tä käytetään yhä enemmän terveydenhuollossa diagnooseissa ja jopa syövän havaitsemisessa käyttämällä aiempien potilaiden lääketieteellisiä tietoja. Rintasyövän havaitsemiseksi harjoitusalgoritmi ottaa syötteinä kuten tuumorin koon, säteen, kaarevuuden ja kehän. Tulosteessa saamme todennäköisyyden, onko kasvain pahanlaatuinen vai ei.

  • Myyntiennuste :

Yhä useampi myyjä digitoi tietueitaan, monet heistä ovat alkaneet käyttää koneoppimisen työkaluja ennustamaan tietyn tavaran myynnin tietyllä viikolla, jotta he voivat varastossa riittävästi varastota. Johdanto Koneoppimistekniikoihin käytettäisiin panoksia edellisen vuoden myynnistä eri esineille ja löydettäisiin malleja vuodenaikojen vaihteluille ja annettaisiin erityisiä ennusteita tiettyjen tuotteiden myynnistä. Voimme myös tunnistaa heikosti toimivat tuotteet myynnin suhteen.

  • Kasvojen tunnistus:

Olet todennäköisesti huomannut ladatessasi kuvia Facebookiin, että se merkitsee ystäväsi kasvot heidän nimiin. Taustassa kone / syvän oppimisen algoritmit tekevät tämän työn. Samaa perustietoa koneoppimisperiaatteista käytetään myös kasvojentunnistukseen, jossa syötetyn kasvokuvan syöttö tapahtuu ja hermoverkot koulutetaan luokittelemaan nämä kuvat.

  • Tekstin luokittelu:

Kun väestö kasvaa verkossa, siitä on tullut pakollista verkkosivustoille / sosiaalisen median yrityksille, kuten Twitter, Facebook, Quora, tekstinluokitteluun perustuvien järjestelmien käyttöönotto. Twitter / Quora käyttää tätä vihakommenttien / viestien tunnistamiseen. Jotkut uutistoimistot käyttävät myös tekstiluokittelualgoritmeja ryhmitellä samanlaisia ​​uutisartikkeleita.

  • Ääni / äänitulkkaus:

Aina ihmettelevät, kuinka Alexan, Siri: n kaltaisista laitteista Google tulee älykkäitä päivä päivältä ymmärtämään äänitietoja eri kielillä, joilla on erilaiset korostukset. Näihin laitteisiin koulutetaan valtava määrä tietoa perehdyttämiseen koneoppimistekniikoihin, mikä tekee siitä mahdolliseksi.

  • Petosten havaitsemisjärjestelmät:

Useat verkkokaupan yritykset ottavat käyttöön ML-pohjaisia ​​petosten havaitsemisjärjestelmiä tunnistamaan vääriä tilauksia tekeviä asiakkaita ja eliminoimaan myös väärennettyjä tuotteita myyviä myyjiä alustalla. Pankkitoimialat ja muut finanssitekniikan aloittelijat luottavat suuresti ML-tekniikoihin petoksien havaitsemiseksi

  • Suositusmoottorit

Netflix käyttää valvomattoman ML: n suosittelemaan elokuvia, kun taas Amazon suosittelee tuotteiden ostamista.

edut

  • Automatisoi aikaa vievät tehtävät:

ML-pohjaiset sovellukset ovat automatisoineet useita tehtäviä, kuten matalan tason päätöksenteko, tietojen syöttäminen, puhelut, lainan hyväksymisprosessit.

  • Rahaa säästävä:

Kun algoritmi on kehitetty ja otettu käyttöön tuotannossa, se voi aiheuttaa merkittäviä kustannussäästöjä, koska ihmisen työvoima ja päätöksenteko ovat vähäisiä.

  • Läpimenoaika:

Paljon sovelluksia varten kokonaisaika on ensiarvoisen tärkeä. ML on pystynyt vähentämään aikaa verkkotunnuksilla, kuten autovakuutuskorvausvaatimukset, joissa käyttäjä lataa kuvia ja vakuutussumma lasketaan. Se on myös auttanut verkkokaupan yrityksiä käsittelemään myytyjen varastojen palautuksia.

  • Tietopohjainen päätöksenteko:

Yritysten lisäksi myös monet hallitukset luottavat ML: ään päätöksentekoon päättäessään, mihin hankkeisiin investoidaan ja miten olemassa olevien resurssien optimaalinen hyödyntäminen.

haitat

  • ML-algoritmit voivat olla puolueellisia:

Monta kertaa syöttötiedot ML-algoritmiin on painotettu tiettyyn sukupuoleen, rotuun, maahan, kastiin jne. Tämä johtaa ML-algoritmeihin, jotka levittävät ei-toivottua puolueellisuutta päätöksentekoon. Tämä on havaittu joissain sovelluksissa, joissa otettiin käyttöön ML: n kaltainen koulujen / opiskelijoiden pääsyprosessi ja sosiaalisen median suositukset.

  • Vaatii suuria tietoja hyväksyttävän tarkkuuden saavuttamiseksi:

Vaikka ihmiset voivat oppia helposti pienistä tietojoukoista, joissakin sovelluksissa koneoppimiseen perehdyttäminen vaatii valtavia määriä tietoja riittävän tarkkuuden saavuttamiseksi.

  • Käsittele käyttäjän päätöstä:

Äskettäin Cambridge Analytica, analytiikkayritys, käytti ML-algoritmeja sosiaalisessa mediassa kohdistaakseen ja vaikuttaakseen äänestäjien päätökseen.

  • Tällä hetkellä koneoppimisalgoritmin johdanto voi sopia hyvin tulevaisuuteen:

Nykyisessä tietoaineistossa koulutettu ML-tekniikka ei ehkä sovellu hyvin tulevaisuuteen, koska syöttöjakauma voi muuttua huomattavasti ajan myötä. Yksi vastatoimenpiteistä tämän ratkaisemiseksi on mallin jatkokoulutus määräajoin.

Suositellut artikkelit

Tämä on ollut opas koneoppinnan perusteisiin. Tässä olemme keskustelleet koneoppimisesta koneoppimisen johdannon peruspisteiden ja ominaispiirteiden kanssa. Voit myös tarkastella seuraavia artikkeleita:

  1. Koneoppimistekniikat
  2. Koneoppiminen vs. hermoverkko
  3. Ura koneoppimisessa
  4. Ero isojen tietojen ja koneoppimisen välillä
  5. Hyperparametrinen koneoppiminen

Luokka:

Excel-vinkkejä