A gépi tanulás egy nagyon izgalmas terület, és joggal. Ebben a modern világban mindenhol jelen van körülöttünk. A Facebook hírfolyamától kezdve a Google Maps navigációs alkalmazásáig a gépi tanulás az életünk szinte minden területén megtalálja az alkalmazását.

Meglehetősen ijesztő és érdekes belegondolni, hogy milyen lenne az életünk a gépi tanulás használata nélkül. Ezért válik meglehetősen fontossá, hogy megértsük, mi is az a gépi tanulás, az alkalmazásai és a jelentősége.

A téma megértése érdekében választ adok néhány lényeges kérdésre a gépi tanulással kapcsolatban.

De mielőtt válaszolnánk ezekre a kérdésekre, először is fontos, hogy megismerjük a gépi tanulás történetét.

A gépi tanulás rövid története

Azt gondolhatnánk, hogy a gépi tanulás viszonylag új téma, de nem, a gépi tanulás fogalma 1950-ben került a képbe, amikor Alan Turing (igen, az az Imitation Game-ből) publikált egy tanulmányt, amelyben választ adott a “Gondolkodhatnak-e a gépek?” kérdésre.

1957-ben Frank Rosenblatt megtervezte az első számítógépes neurális hálózatot, amelyet ma általánosan Perceptron-modellnek neveznek.

1959-ben Bernard Widrow és Marcian Hoff két neurális hálózati modellt készített, az Adeline-t, amely képes volt bináris minták felismerésére, és a Madeline-t, amely képes volt a telefonvonalak visszhangjának kiküszöbölésére.

1967-ben megírták a Nearest Neighbor algoritmust, amely lehetővé tette a számítógépek számára, hogy nagyon alapvető mintafelismerést alkalmazzanak.

Gerald DeJonge 1981-ben bevezette a magyarázat alapú tanulás fogalmát, amelyben a számítógép elemzi az adatokat, és általános szabályt alkot a lényegtelen információk elvetésére.

A gépi tanulással kapcsolatos munka az 1990-es években a tudásvezérelt megközelítésről az adatvezérelt megközelítésre váltott. Ebben az időszakban a tudósok olyan programokat kezdtek el készíteni a számítógépek számára, amelyek nagy mennyiségű adatot elemeznek, és következtetéseket vonnak le, vagy “tanulnak” az eredményekből. Ami végül több fejlesztés után túlórában fogalmazódott meg a gépi tanulás modern korában.

Kövesse a Gépi tanulás interjúkérdések blogot, ha tudni szeretné, melyek a fontos gépi tanulással kapcsolatos interjúkérdések.

Most, hogy ismerjük a ml eredetét és történetét, kezdjük egy egyszerű kérdés megválaszolásával – Mi a gépi tanulás?

Mi a gépi tanulás?

Gondolkodott már azon, hogy a Facebook “Emberek, akiket ismerhetsz” funkciója mindig valódi listát ad azokról az emberekről, akiket a való életben valóban ismer, és akikkel a Facebookon is érdemes kapcsolatba lépnie? Honnan tudja ezt a Facebook? Hogyan csinálják ezt az ajánlást?

Nos, a gépi tanulás erre a kérdésre ad választ.

A gépi tanulás definíciója Tom Mitchell szerint:

“A gépi tanulás területe azzal a kérdéssel foglalkozik, hogyan lehet olyan számítógépes programokat készíteni, amelyek a tapasztalattal automatikusan fejlődnek.”

Egyszerűbben szólva a gépi tanulás az informatikának az a területe, amely a gépet önálló tanulásra teszi képessé anélkül, hogy kifejezetten programoznák.Itt azt kell megjegyezni, hogy az ML algoritmusok képesek maguktól tanulni a múltbeli tapasztalatokból, akárcsak az emberek. Amikor új adatokkal találkoznak, ezek az algoritmusok maguktól tanulnak, változnak és fejlődnek anélkül, hogy Önnek minden egyes alkalommal módosítania kellene a kódot.

Az alapvetően tehát az történik, hogy ahelyett, hogy Ön minden egyes alkalommal megírná a kódot egy új problémához, Ön egyszerűen betáplálja az adatokat az ml algoritmusnak, az algoritmus/gép pedig felépíti a logikát és eredményeket ad az adott adatok alapján.Kezdetben a kapott eredmények nem biztos, hogy nagy pontosságúak, de idővel az ml algoritmusok pontossága egyre nagyobb lesz, mivel folyamatosan végzi a feladatokat.

Hogyan működnek a gépi tanulási algoritmusok?

A gépi tanulási algoritmusok különböző technikákat használnak nagy mennyiségű összetett adat kezelésére, hogy döntéseket hozzanak. Ezek az algoritmusok a gépnek adott konkrét bemeneti adatokból való tanulás feladatát végzik el. Fontos megérteni, hogyan működnek ezek az algoritmusok és egy gépi tanulási rendszer egésze, hogy megismerhessük, hogyan lehet ezeket a jövőben felhasználni.

A gépi tanulási algoritmus kiképzésével kezdődik, egy modell létrehozásához egy képzési adathalmaz felhasználásával. Amikor új bemeneti adatok kerülnek az ML algoritmushoz, az előrejelzést készít. a jóslatokat és az eredményeket a pontosság szempontjából értékelik.

Ha az előrejelzés nem a vártnak megfelelő, az algoritmust újra és újra betanítják, amíg a kívánt kimenetet el nem éri. Ez lehetővé teszi, hogy a ml algoritmus magától tanuljon, és optimális választ adjon, amelynek pontossága idővel fokozatosan növekszik.

A kívánt pontossági szint elérése után a gépi tanulási algoritmust bevetik.Hadd magyarázzam el egy egyszerű példával, hogyan működik a gépi tanulás:

Amikor a Google keresőben az “oroszlános képek” kifejezésre keresünk (ahogy az alábbi képen látható), a Google hihetetlenül jól hozza a releváns találatokat, de hogyan éri el a Google ezt a feladatot?

• A Google először nagy mennyiségű példát (adathalmazt) kap “LION” feliratú képekből.
• Ezután a gépi tanulási algoritmus olyan pixel- és színmintákat keres, amelyek segítenek megjósolni, hogy a képen “LION” látható-e.
• Először a Google számítógépei véletlenszerűen találgatják, hogy milyen minták alkalmasak arra, hogy egy LION képet azonosítsanak.
• Ha hibázik, akkor egy sor kiigazítást végeznek annak érdekében, hogy az algoritmus helyesen találjon.
• A végén a minták ilyen gyűjteményét megtanulja egy nagy számítógépes rendszer, amelyet az emberi agy mintájára modelleznek, és amely, miután betanították, képes helyesen azonosítani és pontos eredményeket hozni az Oroszlán-képekről a Google keresőben.

Ha ön lenne a felelős egy olyan gépi tanuló algoritmus létrehozásáért, amely megpróbálja azonosítani az oroszlánok és a tigrisek közötti képeket. Hogyan fogsz hozzá?

Az első lépés az lenne, ahogy fentebb elmagyaráztam, hogy összegyűjtünk egy nagyszámú címkézett képet, amelyeken az oroszlánokat “LION”, a tigriseket pedig “TIGER” jelöli.Ezután betanítjuk a számítógépet, hogy keressen mintákat a képeken az oroszlánok és a tigrisek azonosítása érdekében.

Amikor a gépi tanulási modell be van tanítva, különböző képeket adhatunk neki(input), hogy megnézzük, képes-e helyesen azonosítani az oroszlánokat és a tigriseket külön-külön. Ahogy a fenti képen látható, a betanított gépi tanulási modell helyesen azonosítja az ilyen lekérdezéseket.

Most, hogy már tudjuk, hogyan működik a gépi tanulási algoritmus, merüljünk el egy kicsit mélyebben ebben a témában, és vizsgáljuk meg a gépi tanulás különböző típusait.

A gépi tanulás típusai

A gépi tanulást nagyjából három fő területre osztják: felügyelt tanulás, felügyelet nélküli tanulás és megerősített tanulás. Ezek mindegyike sajátos tevékenységgel és céllal rendelkezik, és különböző típusú adatok felhasználásával bizonyos eredményeket hoz.

Felügyelt gépi tanulás

A felügyelt tanulás egyszerűbben fogalmazva azt jelenti, hogy a gépi tanulási modellt úgy képezzük, mint ahogyan egy edző képezi az ütőjátékost.A felügyelt tanulásban a gép címkézett adatok, azaz ismert adatok vezetésével tanul. Ezeket az ismert adatokat betáplálják a gépi tanulási modellbe, és a modell kiképzéséhez használják. Miután a modellt ismert adatokkal betanítottuk, továbbléphetünk, és ismeretlen adatokat táplálhatunk a modellbe, hogy új választ kapjunk.

Felügyelet nélküli gépi tanulás

A felügyelet nélküli gépi tanulás egyszerűbben fogalmazva azt jelenti, hogy a ml modell önállóan tanul magától.

A felügyelet nélküli gépi tanulásban nincs ilyen megcímkézett adatszolgáltatás. A képzési adatok ismeretlenek vagy címkézetlenek. Ezeket az ismeretlen adatokat táplálják a gépi tanulási modellbe, és a modell betanítására használják. A modell megpróbál mintákat és kapcsolatokat találni az adathalmazban azáltal, hogy klasztereket hoz létre benne. Itt meg kell jegyezni, hogy a felügyelet nélküli tanulás nem képes címkéket hozzáadni a klaszterekhez. Például nem tudja azt mondani, hogy ez egy narancs- vagy mangócsoport, de szétválasztja az összes narancsot a mangótól.

erősítő gépi tanulás

Ezben a gép találat és próba módszerrel tanul. Valahányszor a modell jósol vagy eredményt produkál, büntetést kap, ha a jóslat téves, vagy jutalmat, ha a jóslat helyes. Ezek alapján a modell képzi magát.Szeretné tudni, hogy milyen készségek szükségesek ahhoz, hogy gépi tanuló mérnökké váljon, kövesse ezt az interaktív videót a gépi tanuló mérnökké váláshoz szükséges készségekről, hogy részletesen megismerje.

A gépi tanulás alapfogalmainak és típusainak megértése után azt hiszem, most már megfelelő helyzetben vagyunk ahhoz, hogy megértsük a fontosságát és az alkalmazásait.

Miért fontos a gépi tanulás?

“Ahogyan 100 évvel ezelőtt az elektromosság szinte mindent átalakított, ma már tényleg nehezen tudok olyan iparágat elképzelni, amelyet nem hiszem, hogy a mesterséges intelligencia nem fog átalakítani a következő néhány évben.” —– Andrew Ng

Azt hiszem, ezzel a legtöbben egyetértenek. Elég nehéz olyan ipari tevékenységet elképzelni, amelyet a gépi tanulás vagy a mesterséges intelligencia használata nélkül lehet végezni. a gépi tanulás azért fontos, mert széleskörűen alkalmazható, és hihetetlenül képes alkalmazkodni, valamint hatékonyan, eredményesen és gyorsan megoldást nyújtani összetett problémákra.

A gépi tanulás fontosságának jobb megértéséhez hadd menjek előre és soroljak fel néhány példát, ahol a gépi tanulást alkalmazzák: a Facebook, a Netflix, az Amazon online ajánlómotorjai, az Ön kérdéseire válaszoló Apple Siri, arcfelismerés. elég nehéz elképzelni a fent említett feladatok elvégzését a gépi tanulás használata nélkül.

A gépi tanulás alkalmazásai

A gépi tanulás mindenhol jelen van. A gépi tanulás széleskörű alkalmazásai miatt lehetséges, hogy Ön is használja valamilyen módon, és még csak nem is tud róla. az alábbiakban felsorolom a gépi tanulás néhány alkalmazását.

Virtuális személyi asszisztens: Siri, Alexa, Google néhány gyakori példa a virtuális személyi asszisztensekre. Ezek segítenek az információk megtalálásában, ha hangon keresztül kérdezzük őket. A lekérdezés megválaszolása során ezek a személyi asszisztensek információ után kutatva felidézik a kapcsolódó lekérdezéseket, vagy parancsot küldenek más forrásoknak az információgyűjtés érdekében. A gépi tanulás szerves részét képezi a személyi asszisztensek működésének, mivel a korábbi lekérdezések alapján gyűjtik és finomítják az információkat. Később ezt a finomított adathalmazt arra használják, hogy az Ön preferenciáira szabott eredményeket adjanak.

Az arcfelismerés: Ön egyszerűen ránéz a telefonjára, és a telefon feloldódik. A telefon kamerája képfeldolgozással (a gépi tanulás része) felismeri az Ön arcának egyedi vonásait és vetületeit, hogy beazonosítsa, hogy a telefont feloldó személy nem valaki más, hanem Ön. Az egész folyamat a hátsó végén bonyolult, de úgy tűnik, hogy az ML egyszerű alkalmazása az elülső végén.

Email spamszűrő: Hogyan azonosítja a postafiókod automatikusan, hogy a kapott e-mail spam-e vagy sem? Nos, itt is az ML-nek köszönhetjük. Az e-mail spamszűrő egy felügyelt gépi tanulási modellt használ, hogy kiszűrje a spam e-maileket a postafiókjából.

Egy e-kereskedelmi weboldal ajánlómotorja: Gondolkodott már azon, hogy az Amazon vagy a Flipkart hogyan jeleníti meg a releváns termékeket, miután vásárolt a platformjukon. Ez az ML varázsa.

Mihelyt a felhasználó vásárol valamit egy e-kereskedelmi weboldalon, a rendszer tárolja a vásárlási adatokat a jövőbeli referenciákhoz, és megtalálja azokat a termékeket, amelyeket a felhasználó a jövőben nagy valószínűséggel megvásárol. Ez a gépi tanulás jövőbeli algoritmus modelljének köszönhetően lehetséges, amely képes mintákat azonosítani egy adott adathalmazban.

A gépi tanulás néhány további alkalmazása:

• Online csalásfelismerés
• Szociális média szolgáltatások, például “Ismerősök” a Facebookon, “Hasonló pinek” a Pinteresten
• Online ügyfélszolgálat i.pl. Chatbot
• Keresőmotorok találatainak finomítása
• Jóslások ingázás közben a Google Maps segítségével

A gépi tanulás előfeltételei

Ha szeretnél többet megtudni a gépi tanulásról, néhány követelménynek meg kell felelned ahhoz, hogy kitűnj ezen a területen. Ezek a követelmények a következők:

• A programozási nyelvek, például a Python vagy az R alapszintű ismerete.
• A statisztika és a valószínűségszámítás jó ismerete
• A lineáris algebra és a számtan megértése
• Adatmodellezés az eltérések és minták megtalálására egy adott adathalmazban

A fent említett előfeltételek elengedhetetlenek a gépi tanulás elsajátításához.

Ha a nulláról szeretné megtanulni a gépi tanulást, akkor nézze meg a Verzeo gépi tanulás pro diploma tanúsító tanfolyamát. Nem kell aggódnia a fent említett előfeltételek miatt, mivel az összeset lefedik a pro fokozatú tanúsításban. remélem, hogy tisztáztam a gépi tanulással és annak alkalmazásával kapcsolatos összes kétségét.

Ha már ismeri a gépi tanulást, és gyakornoki állást keres, akkor nézze meg a Verzeo gépi tanulási gyakornoki programját.

Ha más minősítő tanfolyamokat keres az informatika területén, kövesse az alábbi linkeket:

Full stack webfejlesztés minősítő program

Mesterséges intelligencia minősítő program

Adattudományi minősítő program

Vagy követheti weboldalunkat is, hogy felfedezze a Verzeo által kínált különféle gyakornoki és minősítő programokat.