Algorytmy machine learning – co warto o nich wiedzieć?

Sztuczna inteligencja staje się coraz popularniejsza w wielu gałęziach biznesu. Jest ona ściśle powiązana z dziedziną, jaką jest machine learning, czyli uczenie maszynowe. Co warto o nim wiedzieć? Przedstawiamy kilka informacji, które przybliżą Ci, czym są modele machine learning!

⠀

⠀

Co to jest machine learning?

⠀

Samo uczenie maszynowe, czyli machine learning,wykazuje związki ze sztuczną inteligencją, jednak nie jest tym samym. Uczenie maszynowe to jedynie aplikacja SI, która stanowi proces wykorzystywania matematycznych modeli danych w celu udzielenia pomocy komputerowi w nauce konkretnych działań bez bezpośrednich instrukcji. Dzięki temu maszyny mogą uczyć się oraz udoskonalać samodzielnie, jedynie w oparciu o nabywane doświadczenie.

⠀

Model uczenia maszynowego to plik, który został stworzony do rozpoznawania pewnych typów wzorów. Tworzenie modelu polega na oparciu go o konkretne dane, z których zostanie wyprowadzony algorytm będący wzorem zachowania i nauki dla maszyny. Po wytrenowaniu konkretnego modelu może on zostać użyty na danych, z którymi wcześniej nie miał styczności. Maszyna na podstawie istniejącego algorytmu wyciągnie wnioski, a także sformułuje spostrzeżenia na temat udostępnionych jej nowych danych.

⠀

Machine learning to zaawansowana technologia, która ma swoje wykorzystanie w wielu sytuacjach. Wiąże się to z faktem, że dobre scenariusze i algorytmy mają wspólne zastosowania. Zazwyczaj uczenie maszynowe wchodzi w grę kiedy:

⠀

• jednoznaczny opis rozwiązania lub kryteriów do podjęcia konkretnej decyzji jest niemożliwy;
• wiąże się z powtarzalną decyzją lub oceną, którą można zautomatyzować i niezbędne do tego są spójne wyniki;
• możliwe jest opisanie sytuacji i odwzorowanie jej za pomocą oznaczonych danych lub istniejących przykładów.

⠀

Jaki jest związek uczenia maszynowego ze sztuczną inteligencją?

⠀

⠀

Komputery wykorzystujące artificial intelligence mogą nie tylko w pewnym stopniu myśleć jak człowiek, ale i wykonywać niektóre zadania samodzielnie. Machine learning natomiast to sposób, w jaki system danego komputera opracowuje analizy wykonane przez siebie.

⠀

Jedną z procedur wykorzystywanych do uczenia komputera imitowania zachowań i rozumowania człowieka są sieci neuronowe. Są to sekwencje algorytmów, które zostały stworzone na podstawie sposobu funkcjonowania ludzkiego mózgu. Dzięki uczeniu głębokiemu, czyli deep learning, sieć nieuronowa ułatwia systemowi osiągnąć możliwości artificial intelligence. To właśnie ta kwestia łączy AI i ML. Różnica pomiędzy nimi dotyczy jedynie sposobów, w jaki współpracują ze sobą te dwa rozwiązania. 

⠀

Związek uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji można opisać w kilku krokach. Pierwszym z nich jest kreowanie artificial intelligence za pomocą machine learning oraz innych technik. Później modele uczenia maszynowego są tworzone za pomocą badań wzorców danych. Analitycy po otrzymaniu modeli optymalizują je na podstawie wzorców danych. Ostatni krok jest powtarzany i udoskonalany do momentu, kiedy dokładność wyników stanie się na tyle wysoka, aby sprostać wszystkim zadaniom do wykonania.

⠀

Techniki machine learning

⠀

Algorytmy uczenia maszynowego zazwyczaj wykorzystują do działania jedną z trzech technik. Algorytmy używają parametrów, które opierają się na danych wgranych podczas szkolenia, czyli podzbiorze danych, który reprezentuje okazalszy ich zestaw. Jeżeli zostaną one poszerzone o nowe dane, będą lepiej reprezentować rzeczywistość, przez co ostatecznie algorytm ustali precyzyjniejsze wyniki. Jakie techniki uczenia maszynowego są najczęściej spotykane?

⠀

Uczenie nadzorowane

⠀

Technika uczenia nadzorowanego nadaje się do sytuacji, kiedy wiesz, jaki powinien być wynik. Algorytmy tworzą przewidywania biorąc pod uwagę przedstawiony zestaw przykładów razem z etykietami. Załóżmy, że wprowadzasz do urządzenia dane dotyczące corocznego pomiaru populacji miast z ostatnich stu lat i chcesz dowiedzieć się, jak zmieni się ta liczba za pięć lat. Aby uzyskać wynik maszyna wykorzystuje już istniejące w zestawie danych etykiety, a mianowicie: populację, rok oraz miasto.

⠀

Uczenie nienadzorowane

⠀

W tym przypadku dane nie posiadają etykiet. Zadaniem algorytmu jest samodzielne przypisanie ich do zbioru informacji poprzez ich porządkowanie lub opisywanie. Jest to przydatna technika w sytuacji, kiedy nie wiesz, jaki powinien być wynik. Metoda sprawdzi się na przykład wówczas, gdy chcesz stworzyć segmenty klientów, którzy lubią podobne produkty, czy usługi. Dane przekazane maszynie nie posiadają etykiet, przez co maszyna generuje je na podstawie wykrytych podobieństw w danych.

⠀

Uczenie przez wzmacnianie

⠀

Tej techniki używa się w sytuacjach, kiedy maszyny muszą podejmować dużą ilość drobnych decyzji bez żadnych wskazówek ze strony człowieka. Wymaga ona algorytmów, które uczą się samodzielne na podstawie wyników. Najpierw podejmują za ich pomocą decyzję, jaka powinna być następna wykonana przez nie akcja. Następnie, po zrealizowaniu każdej z nich do algorytmu trafiają informacje zwrotne ułatwiające określenie poprawności, niepoprawności lub neutralności danej akcji. Na podstawie uczenia przez wzmacnianie powstają na przykład samochody autonomiczne, które dzięki doświadczeniu i historii wzmocnień uczą się przestrzegania prędkości, trzymania się swojego pasa czy hamowania w odpowiednich momentach.

⠀

Pogrupowanie niektórych algorytmów machine learning ze względu na podobieństwa

⠀

⠀

Algorytmy machine learning pomagają wyłonić odpowiedź na pytania, które zwykle są zbyt skomplikowane, aby można było wnioskować na ten temat z wykorzystaniem analizy ręcznej. Istnieje wiele rodzajów algorytmów uczenia maszynowego, jednak zazwyczaj jej użycie należy do jednej z poniżej wspomnianych kategorii:

⠀

• algorytm regresji – modelowanie, relacja między zmiennymi udoskonalana dzięki mierze błędu w prognozach dokonywanych przez model;
• algorytm oparty na instancjach – problem decyzyjny instancji lub przykładów danych szkoleniowych ważnych lub wymaganych dla modelu;
• algorytm regularyzacyjny – rozszerzenie wprowadzone do innej metody, penalizuje modele ze względu na ich złożoność faworyzując prostsze;
• algorytm drzewa decyzyjnego – konstruuje model decyzji podejmowanych w oparciu o wartości atrybutów danych;
• algorytm Bayesa – stosuje twierdzenie Bayesa do problemów klasyfikacji i regresji;
• algorytm grupowania – opisuje klasę problemu i metod;
• algorytm uczenia reguł asocjacyjnych – wyodrębnia reguły najlepiej wyjaśniające zachodzące relacje;
• algorytm sztucznych sieci neuronowych – inspirowane strukturą biologicznych sieci neuronowych;
• algorytm głębokiego uczenia – nowoczesna aktualizacja powyższej opcji, wykorzystuje obliczenia;
• algorytm redukcji wymiarowości  – korzysta z nieodłącznej struktury danych, jednak w nienadzorowany sposób lub aby opisać i podsumować dane przy mniejszej ilości informacji;
• algorytm zespołu  – złożone z wielu innych modeli niezależnie trenowanych, których prognozy są połączone.

⠀

Podsumowanie

⠀

Sztuczna inteligencja to bardzo obszerne pojęcie, do którego przynależy wiele składowych. Aby zagłębić się w szczegółowe informacje dotyczące dziedziny artificial intelligence,należy bez wątpienia spędzić z nimi mnóstwo czasu. Sam temat modeli i algorytmów uczenia maszynowego jest na tyle szeroki, że mogliśmy ująć we wpisie jedynie najistotniejsze informacje na ten temat. Jeżeli chcesz dowiedzieć się więcej, zapraszamy do sprawdzenia naszej oferty szkolenia machine learning.