Uczenie maszynowe jest dość ekscytującym polem do badań i słusznie. To wszystko jest wokół nas w tym nowoczesnym świecie. Od Facebook’s feed do Google Maps do nawigacji, uczenie maszynowe znajduje swoje zastosowanie w prawie każdym aspekcie naszego życia.

Jest to dość przerażające i interesujące, aby myśleć o tym, jak nasze życie byłoby bez użycia uczenia maszynowego. Dlatego dość ważne staje się zrozumienie, czym jest uczenie maszynowe, jego zastosowania i znaczenie.Aby pomóc Ci zrozumieć ten temat, podam odpowiedzi na kilka istotnych pytań dotyczących uczenia maszynowego.

Ale zanim odpowiemy na te pytania, ważne jest, aby najpierw poznać historię uczenia maszynowego.

Krótka historia uczenia maszynowego

Można by pomyśleć, że uczenie maszynowe jest stosunkowo nowym tematem, ale nie, koncepcja uczenia maszynowego pojawiła się w 1950 roku, kiedy Alan Turing (tak, ten od Imitation Game) opublikował pracę odpowiadającą na pytanie „Czy maszyny mogą myśleć?”.

W 1957 roku Frank Rosenblatt zaprojektował pierwszą sieć neuronową dla komputerów, która jest obecnie powszechnie nazywana modelem perceptronu.

W 1959 roku Bernard Widrow i Marcian Hoff stworzyli dwa modele sieci neuronowych o nazwie Adeline, które mogły wykrywać wzory binarne i Madeline, które mogły eliminować echo na liniach telefonicznych.

W 1967 roku został napisany algorytm Nearest Neighbor Algorithm, który pozwolił komputerom na użycie bardzo podstawowego rozpoznawania wzorców.

Gerald DeJonge, w 1981 roku wprowadził koncepcję uczenia opartego na wyjaśnieniach, w którym komputer analizuje dane i tworzy ogólną regułę, aby odrzucić nieistotne informacje.

W latach 90. prace nad uczeniem maszynowym przesunęły się z podejścia opartego na wiedzy na podejście bardziej oparte na danych. W tym okresie naukowcy zaczęli tworzyć programy dla komputerów, aby analizować duże ilości danych i wyciągać wnioski lub „uczyć się” na podstawie wyników. Które w końcu nadgodziny po kilku rozwoju sformułowane do nowoczesnej epoki uczenia maszynowego.

Prześledź blog na Machine learning Pytania kwalifikacyjne, jeśli chcesz wiedzieć, jakie są niektóre ważne pytania wywiadu machine learning.

Teraz, gdy wiemy o pochodzeniu i historii ml, zacznijmy od odpowiedzi na proste pytanie – Co to jest uczenie maszynowe?

What is Machine Learning?

Have you ever wondered how Facebook’s 'People you may know’ feature always provide you with a genuine list of people that you actually know in real life and with whom you should connect with on Facebook as well? Skąd Facebook o tym wie? Jak robią tę rekomendację?

Dobrze, uczenie maszynowe jest odpowiedzią na to pytanie.

Definicja uczenia maszynowego według Toma Mitchella:

„Dziedzina uczenia maszynowego zajmuje się pytaniem, jak konstruować programy komputerowe, które automatycznie poprawiają się z doświadczeniem”

W prostszych słowach, uczenie maszynowe jest dziedziną informatyki, która sprawia, że maszyna jest zdolna do uczenia się na własną rękę bez wyraźnego programowania.Należy zauważyć, że algorytmy ML mogą uczyć się samodzielnie na podstawie przeszłych doświadczeń, tak jak ludzie. Kiedy są wystawione na działanie nowych danych, algorytmy te uczą się, zmieniają i rozwijają się same, bez konieczności zmiany kodu za każdym razem.

Więc w zasadzie to, co się dzieje, zamiast pisać kod za każdym razem dla nowego problemu, po prostu podajesz dane do algorytmu ML, a algorytm/maszyna buduje logikę i dostarcza wyniki w oparciu o dane.Początkowo uzyskane wyniki mogą nie mieć wysokiej dokładności, ale z czasem dokładność algorytmów ml staje się wyższa, ponieważ stale wykonuje zadania.

Jak działają algorytmy uczenia maszynowego?

Algorytmy uczenia maszynowego wykorzystują różne techniki do obsługi dużych ilości złożonych danych w celu podejmowania decyzji. Algorytmy te wykonują zadanie uczenia się na podstawie danych z określonymi danymi wejściowymi podanymi do maszyny. Ważne jest, aby zrozumieć, jak te algorytmy i system uczenia maszynowego jako całość działają, abyśmy mogli dowiedzieć się, jak mogą one być wykorzystane w przyszłości.

Wszystko zaczyna się od szkolenia algorytmu uczenia maszynowego poprzez użycie zestawu danych szkoleniowych do stworzenia modelu. Kiedy nowe dane wejściowe są wprowadzane do algorytmu ML, dokonuje on predykcji.przewidywania i wyniki są oceniane pod kątem dokładności.

Jeśli przewidywania nie są zgodne z oczekiwaniami, algorytm jest trenowany ponownie i ponownie, aż do uzyskania pożądanych danych wyjściowych. Pozwala to algorytmowi ml uczyć się na własną rękę i produkować optymalną odpowiedź, która będzie stopniowo zwiększać dokładność w czasie.

Po uzyskaniu pożądanego poziomu dokładności, algorytm uczenia maszynowego jest wdrażany.Pozwól mi wyjaśnić, jak działa uczenie maszynowe na prostym przykładzie:

Gdy wyszukujesz „obrazy lwów” w wyszukiwarce Google (jak widać na poniższym obrazku), Google jest niewiarygodnie dobre w dostarczaniu odpowiednich wyników, ale jak Google osiąga to zadanie?

• Google najpierw dostaje dużą ilość przykładów (zbiorów danych) zdjęć oznaczonych jako „LION”.
• Potem algorytm uczenia maszynowego szuka wzorów pikseli i wzorów kolorów, które pomogą mu przewidzieć, czy obraz jest z „LION”.
• Na początku komputery Google’a zgadują losowo, jakie wzory są dobre, aby zidentyfikować obraz LWA.
• Jeśli popełni błąd, wtedy wprowadza się zestaw poprawek, aby algorytm miał rację.
• W końcu, taka kolekcja wzorców zostanie nauczona przez duży system komputerowy wzorowany na ludzkim mózgu, który po przeszkoleniu może poprawnie zidentyfikować i przynieść dokładne wyniki obrazów LWA w wyszukiwarce Google.

Gdybyś był odpowiedzialny za zbudowanie algorytmu uczenia maszynowego, aby spróbować zidentyfikować obrazy między lwami i tygrysami. Pierwszym krokiem, jak wyjaśniłem powyżej, byłoby zebranie dużej liczby oznaczonych obrazów z „LWEM” dla lwów i „TYGRYSEM” dla tygrysów. Następnie wytrenujemy komputer, aby szukał wzorców na obrazach w celu zidentyfikowania odpowiednio lwów i tygrysów.

Gdy model uczenia maszynowego zostanie wytrenowany, możemy dać mu (dane wejściowe) różne obrazy, aby sprawdzić, czy może poprawnie zidentyfikować osobno lwy i tygrysy. Jak widać na powyższym obrazie, wyszkolony model uczenia maszynowego może poprawnie zidentyfikować takie zapytania.

Teraz, gdy wiemy jak działa algorytm uczenia maszynowego, powinniśmy zanurkować nieco głębiej w ten temat i zbadać różne rodzaje uczenia maszynowego.

Typy uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe jest szeroko podzielone na trzy główne obszary, uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie wzmacniające. Każdy z nich ma określone działanie i cel, przynosząc określone wyniki przy użyciu różnych typów danych.

Nadzorowane uczenie maszyn

Nadzorowane uczenie w prostym języku oznacza szkolenie modelu uczenia maszynowego tak jak trener trenuje batsmana.W nadzorowanym uczeniu, maszyna uczy się pod kierunkiem etykietowanych danych, tj. znanych danych. Te znane dane są podawane do modelu uczenia maszynowego i są używane do jego trenowania. Po wyszkoleniu modelu za pomocą znanego zestawu danych, można przejść dalej i podawać nieznane dane do modelu, aby uzyskać nową odpowiedź.

Nienadzorowane uczenie maszyn

Nienadzorowane uczenie maszyn w prostym języku oznacza, że model ml jest samowystarczalny w uczeniu się na własną rękę.

W nienadzorowanym uczeniu maszyn, nie ma takiego zapewnienia etykietowanych danych. Dane szkoleniowe są nieznane lub nieoznakowane. Te nieznane dane są podawane do modelu uczenia maszynowego i są używane do trenowania modelu. Model próbuje znaleźć wzorce i relacje w zbiorze danych poprzez tworzenie klastrów w nim. Należy tutaj zauważyć, że uczenie bez nadzoru nie jest w stanie dodać etykiet do klastrów. Na przykład, nie może powiedzieć, że jest to grupa pomarańczy lub mango, ale będzie oddzielić wszystkie pomarańcze od mango.

Uczenie maszynowe z wzmocnieniem

W tym, maszyna uczy się z trafienia i metody prób. Kiedykolwiek model przewiduje lub produkuje wynik, jest karany, jeśli przewidywanie jest błędne lub nagradzany, jeśli przewidywanie jest poprawne. Na podstawie tych działań model trenuje sam siebie.Chcesz wiedzieć, jakie umiejętności są wymagane, aby stać się inżynierem uczenia maszynowego, postępuj zgodnie z tym interaktywnym wideo na temat umiejętności wymaganych do zostania inżynierem uczenia maszynowego, aby dowiedzieć się szczegółowo o tym.

Po zrozumieniu podstawowych pojęć i typów uczenia maszynowego, myślę, że teraz jesteśmy we właściwej pozycji, aby zrozumieć jego znaczenie i jego zastosowania.

Dlaczego uczenie maszynowe jest ważne?

„Tak jak elektryczność przekształciła prawie wszystko 100 lat temu, dziś właściwie trudno mi pomyśleć o branży, której moim zdaniem AI nie przekształci w ciągu najbliższych kilku lat.” —– Andrew Ng

Sądzę, że większość z Was się z tym zgodzi. Dość trudno jest myśleć o jakiejkolwiek działalności przemysłowej, która może być wykonywana bez użycia uczenia maszynowego lub sztucznej inteligencji.Uczenie maszynowe jest ważne ze względu na szeroki zakres zastosowań i niesamowitą zdolność do adaptacji i dostarczania rozwiązań złożonych problemów skutecznie, efektywnie i szybko.

Aby lepiej zrozumieć znaczenie uczenia maszynowego, pozwól mi iść do przodu i wymienić niektóre przypadki, w których uczenie maszynowe jest stosowane: silniki rekomendacji online z Facebook, Netflix, Amazon, Apple Siri odpowiadając na twoje pytania, rozpoznawanie twarzy.Jest to dość trudne do myślenia o wykonywaniu wyżej wymienionych zadań bez użycia uczenia maszynowego.

Aplikacje uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe jest wszędzie. Ze względu na szeroki zakres zastosowań uczenia maszynowego, możliwe jest, że można go używać w jeden lub drugi sposób i nawet nie wiesz o tym.Poniżej będę wymieniać kilka zastosowań uczenia maszynowego.

Wirtualny asystent osobisty: Siri, Alexa, Google niektóre z powszechnych przykładów wirtualnych asystentów osobistych. Te pomagają w znalezieniu informacji, gdy zapytany przez głos. Podczas odpowiadania na zapytanie, te osobiste asystentów „lookout dla informacji przypomina powiązane zapytania lub wysyła polecenie do innych zasobów w celu zebrania informacji. Uczenie maszynowe jest integralną częścią funkcjonowania osobistych asystentów, ponieważ zbierają oni i udoskonalają informacje na podstawie wcześniejszych zapytań. Później ten dopracowany zbiór danych jest wykorzystywany do podawania wyników, które są dostosowane do Twoich preferencji.

Rozpoznawanie twarzy: Po prostu patrzysz na swój telefon, a telefon się odblokowuje. Aparat w telefonie rozpoznaje unikalne cechy i projekcje na twarzy za pomocą przetwarzania obrazu (część uczenia maszynowego), aby zidentyfikować, że osoba odblokowująca telefon nie jest kimś innym, ale Tobą. Cały proces na tylnym końcu jest skomplikowany, ale wydaje się być prostym zastosowaniem ML na froncie.

Filtr spamu poczty elektronicznej: W jaki sposób Twoja skrzynka pocztowa automatycznie identyfikuje, czy otrzymany e-mail jest spamem czy nie? Cóż, również w tym przypadku należy podziękować ML. Filtr antyspamowy poczty elektronicznej wykorzystuje nadzorowany model uczenia maszynowego do odfiltrowania spamu z Twojej skrzynki pocztowej.

Silnik rekomendacji na stronie e-commerce: Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, w jaki sposób Amazon lub Flipkart pokazuje odpowiednie produkty po dokonaniu zakupu z ich platformy. To jest właśnie magia ML.

Po tym, jak użytkownik kupi coś w witrynie e-commerce, przechowuje ona dane o zakupie dla przyszłych odniesień i znajduje produkty, które najprawdopodobniej zostaną zakupione przez użytkownika w przyszłości. Jest to możliwe dzięki modelowi przyszłego algorytmu uczenia maszynowego, który może zidentyfikować wzorce w danym zbiorze danych.

Kilka innych zastosowań uczenia maszynowego obejmuje:

• Wykrywanie oszustw online
• Usługi mediów społecznościowych, takie jak „Ludzie, których możesz znać” na Facebooku, „Podobne szpilki” w Pinterest
• Obsługa klienta online i.e. Chatbot
• Search Engine Result Refining
• Predictions while commuting using Google Maps

Prerequisites for machine learning

Jeśli jesteś zainteresowany dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, kilka wymagań powinny być spełnione, aby być w celu doskonalenia się w tej dziedzinie. Wymagania te obejmują:

• Podstawową znajomość języków programowania, takich jak Python lub R.
• Dobrą znajomość statystyki i prawdopodobieństwa
• Zrozumienie algebry liniowej i rachunku
• Modelowanie danych w celu znalezienia zmian i wzorców w danym zbiorze danych

Wszystkie wyżej wymienione warunki wstępne są koniecznością, aby nauczyć się uczenia maszynowego.

Jeśli chcesz nauczyć się uczenia maszynowego od podstaw, możesz sprawdzić kurs certyfikacyjny Verzeo’s Machine Learning pro degree. Nie musisz się martwić o wymagania wstępne wymienione powyżej, ponieważ wszystko to będzie pokryte w certyfikacji pro degree.Mam nadzieję, że wyjaśniłem wszystkie twoje wątpliwości związane z uczeniem maszynowym i jego zastosowaniem.

Jeśli już znasz uczenie maszynowe i szukasz stażu, możesz sprawdzić program stażowy Verzeo’s Machine Learning Internship.

Jeśli szukasz innych kursów certyfikacyjnych w dziedzinie informatyki, skorzystaj z linków podanych poniżej:

Program certyfikacyjny w zakresie rozwoju sieci

Program certyfikacyjny w zakresie sztucznej inteligencji

Program certyfikacyjny w zakresie nauk o danych

Możesz również śledzić naszą stronę internetową, aby poznać różne programy stażowe i certyfikacyjne oferowane przez Verzeo.