Învățarea mașinilor este un domeniu interesant de studiat și pe bună dreptate. Este peste tot în jurul nostru în această lume modernă. De la feed-ul Facebook la Google Maps pentru navigare, învățarea automată își găsește aplicarea în aproape fiecare aspect al vieții noastre.

Este destul de înspăimântător și interesant să ne gândim cum ar fi fost viața noastră fără utilizarea învățării automate. De aceea, devine destul de important să înțelegem ce este învățarea automată, aplicațiile sale și importanța sa. pentru a vă ajuta să înțelegeți acest subiect, voi oferi răspunsuri la câteva întrebări relevante despre învățarea automată.

Dar înainte de a răspunde la aceste întrebări, este important să cunoaștem mai întâi istoria învățării automate.

Un scurt istoric al învățării automate

Ați putea crede că învățarea automată este un subiect relativ nou, dar nu, conceptul de învățare automată a apărut în 1950, când Alan Turing (da, cel din Imitation Game) a publicat o lucrare în care răspundea la întrebarea „Pot gândi mașinile?”.

În 1957, Frank Rosenblatt a proiectat prima rețea neuronală pentru computere, care acum se numește în mod obișnuit modelul Perceptron.

În 1959, Bernard Widrow și Marcian Hoff au creat două modele de rețele neuronale numite Adeline, care putea detecta modele binare și Madeline, care putea elimina ecoul pe liniile telefonice.

În 1967, a fost scris Algoritmul Nearest Neighbor, care a permis calculatoarelor să folosească o recunoaștere foarte elementară a tiparelor.

Gerald DeJonge, în 1981 a introdus conceptul de învățare bazată pe explicații, în care un calculator analizează datele și creează o regulă generală pentru a elimina informațiile neimportante.

În timpul anilor 1990, lucrările privind învățarea automată au trecut de la o abordare bazată pe cunoaștere la o abordare bazată mai mult pe date. În această perioadă, oamenii de știință au început să creeze programe pentru calculatoare care să analizeze cantități mari de date și să tragă concluzii sau să „învețe” din rezultate. Care, în cele din urmă, peste timp, după mai multe evoluții, s-a formulat în epoca modernă a învățării automate.

Să urmăriți blogul despre Întrebări de interviu privind învățarea automată dacă doriți să știți care sunt câteva întrebări importante de interviu privind învățarea automată.

Acum că știm despre originea și istoria ml, să începem prin a răspunde la o întrebare simplă – Ce este învățarea automată?

Ce este Machine Learning?

V-ați întrebat vreodată cum de funcția „People you may know” de pe Facebook vă oferă întotdeauna o listă autentică de persoane pe care le cunoașteți în viața reală și cu care ar trebui să vă conectați și pe Facebook? Cum reușește Facebook să știe acest lucru? Cum reușesc să facă această recomandare?

Bine, Machine Learning este un răspuns la această întrebare.

Definiția învățării automate conform lui Tom Mitchell:

„Domeniul învățării automate este preocupat de întrebarea cum să construiască programe de calculator care să se îmbunătățească automat odată cu experiența”

În cuvinte mai simple, învățarea automată este domeniul informaticii care face ca mașina să fie capabilă să învețe singură, fără a fi programată în mod explicit.Ceea ce trebuie remarcat aici este că algoritmii ML pot învăța singuri din experiențele anterioare, la fel ca și oamenii. Atunci când sunt expuși la date noi, acești algoritmi învață, se schimbă și se dezvoltă de la sine, fără a fi nevoie să modificați codul de fiecare dată.

Atunci, practic, ceea ce se întâmplă este că, în loc să scrieți codul de fiecare dată pentru o problemă nouă, pur și simplu furnizați datele algoritmului ml, iar algoritmul/mașina construiește logica și oferă rezultate pe baza datelor date.Inițial, este posibil ca rezultatele obținute să nu fie de mare acuratețe, dar, în timp, acuratețea algoritmilor ml devine mai mare pe măsură ce efectuează în mod continuu sarcini.

Cum funcționează algoritmii de învățare automată?

Argitmii de învățare automată utilizează o varietate de tehnici pentru a gestiona cantități mari de date complexe pentru a lua decizii. Acești algoritmi completează sarcina de a învăța din date cu intrări specifice date mașinii. Este important să înțelegem cum funcționează acești algoritmi și un sistem de învățare automată ca întreg, astfel încât să putem ajunge să cunoaștem modul în care aceștia pot fi utilizați în viitor.

Totul începe cu antrenarea algoritmului de învățare automată prin utilizarea unui set de date de antrenament pentru a crea un model. Atunci când noi date de intrare sunt introduse în algoritmul ML, acesta face o predicție. predicțiile și rezultatele sunt evaluate pentru acuratețe.

Dacă predicția nu este cea așteptată, algoritmul este antrenat din nou și din nou până când se obține rezultatul dorit. Acest lucru permite algoritmului ml să învețe pe cont propriu și să producă un răspuns optim care va crește treptat în acuratețea în timp.

După ce se obține un nivel dorit de acuratețe, algoritmul de învățare automată este implementat.Permiteți-mi să vă explic cum funcționează învățarea automată cu un exemplu simplu:

Când căutați „Lion images” pe Google Search (așa cum se vede în imaginea de mai jos), Google este incredibil de bun în a aduce rezultate relevante, dar cum reușește Google să îndeplinească această sarcină?

• Google obține mai întâi o cantitate mare de exemple(seturi de date) de fotografii etichetate „LION”.
• Apoi, algoritmul de învățare automată caută modele de pixeli și modele de culori care îl vor ajuta să prezică dacă imaginea este a unui „LEU”.
• La început, computerele Google ghicesc la întâmplare ce tipare sunt bune pentru a identifica o imagine a unui LEU.
• Dacă face o greșeală, atunci se face un set de ajustări pentru ca algoritmul să reușească.
• În cele din urmă, o astfel de colecție de tipare va fi învățată de un sistem informatic mare, modelat după creierul uman, care odată antrenat poate identifica corect și aduce rezultate exacte ale imaginilor cu lei pe Google Search.

Dacă ați fi însărcinat să construiți un algoritm de învățare automată pentru a încerca să identifica imagini între lei și tigri. Cum veți proceda?

Primul pas, așa cum am explicat mai sus, ar fi să adunăm un număr mare de imagini etichetate cu „LION” pentru lei și „TIGRU” pentru tigri.După aceasta, vom antrena calculatorul să caute modele în imagini pentru a identifica lei și respectiv tigri.

După ce modelul de învățare automată a fost antrenat, îi putem da(input) diferite imagini pentru a vedea dacă poate identifica corect leii și tigrii separat. După cum se vede în imaginea de mai sus, un model de învățare automată antrenat poate identifica corect astfel de interogări.

Acum că știm cum funcționează algoritmul de învățare automată, ar trebui să ne scufundăm puțin mai adânc în acest subiect și să explorăm diferite tipuri de învățare automată.

Tipuri de învățare automată

Învățarea automată este împărțită, în linii mari, în trei domenii principale, învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și învățarea prin întărire. Fiecare dintre acestea are o acțiune și un scop specific, producând rezultate deosebite prin utilizarea diferitelor tipuri de date.

Învățarea mecanică supravegheată

Învățarea supravegheată, într-un limbaj simplu, înseamnă antrenarea modelului de învățare mecanică la fel cum un antrenor antrenează un jucător de baseball.În învățarea supravegheată, mașina învață sub îndrumarea unor date etichetate, adică date cunoscute. Aceste date cunoscute sunt introduse în modelul de învățare automată și sunt folosite pentru a-l antrena. Odată ce modelul este antrenat cu un set de date cunoscute, puteți merge mai departe și alimenta modelul cu date necunoscute pentru a obține un nou răspuns.

Învățarea automată nesupravegheată

Învățarea automată nesupravegheată, într-un limbaj simplu, înseamnă că modelul ml este autosuficient în a învăța pe cont propriu.

În învățarea automată nesupravegheată, nu există o astfel de furnizare de date etichetate. Datele de instruire sunt necunoscute sau neetichetate. Aceste date necunoscute sunt introduse în modelul de învățare automată și sunt utilizate pentru a antrena modelul. Modelul încearcă să găsească modele și relații în setul de date prin crearea de clustere în acesta. Trebuie remarcat aici faptul că învățarea nesupravegheată nu este capabilă să adauge etichete la clustere. De exemplu, nu poate spune că acesta este un grup de portocale sau de mango, dar va separa toate portocalele de mango.

Învățarea mecanică de întărire

În acest caz, mașina învață printr-o metodă de încercare. Ori de câte ori modelul prezice sau produce un rezultat, acesta este penalizat dacă predicția este greșită sau recompensat dacă predicția este corectă. Pe baza acestor acțiuni, modelul se antrenează singur.Vreți să știți ce aptitudini sunt necesare pentru a deveni un inginer de învățare automată, urmăriți acest videoclip interactiv privind Aptitudinile necesare pentru a deveni un inginer de învățare automată pentru a afla în detaliu despre aceasta.

După ce am înțeles conceptele de bază și tipurile de învățare automată, cred că acum suntem în poziția corectă pentru a înțelege importanța și aplicațiile sale.

De ce este importantă învățarea automată?

„Așa cum electricitatea a transformat aproape totul în urmă cu 100 de ani, astăzi chiar mi-e greu să mă gândesc la o industrie pe care nu cred că AI o va transforma în următorii ani.” —– Andrew Ng

Cred că majoritatea dintre voi veți fi de acord cu acest lucru. Este destul de greu să ne gândim la orice activitate industrială care poate fi realizată fără utilizarea învățării automate sau a inteligenței artificiale. învățarea automată este importantă datorită gamei sale largi de aplicații și a capacității sale incredibile de a se adapta și de a oferi soluții la probleme complexe în mod eficient, eficace și rapid.

Pentru a înțelege mai bine importanța învățării automate, permiteți-mi să continui și să enumăr anumite cazuri în care se aplică învățarea automată: motoarele de recomandare online de la Facebook, Netflix, Amazon, Siri de la Apple care răspunde la întrebările dvs., recunoașterea facială. este destul de greu să vă gândiți la realizarea sarcinilor menționate mai sus fără utilizarea învățării automate.

Aplicații ale învățării automate

Învățarea automată este peste tot. Din cauza unei game largi de aplicații ale învățării automate, este posibil să o folosiți într-un fel sau altul și nici măcar nu știți despre asta. în continuare voi enumera câteva aplicații ale învățării automate.

Asistent personal virtual: Siri, Alexa, Google câteva dintre exemplele comune de asistenți personali virtuali. Aceștia ajută la găsirea de informații atunci când sunt întrebați prin voce. În timp ce vă răspund la interogare, acești asistenți personali caută informații reamintește interogările dvs. conexe sau trimite o comandă către alte resurse pentru a colecta informații. Învățarea mecanică este o parte integrantă a funcționării asistenților personali, deoarece aceștia colectează și îmbunătățesc informațiile pe baza interogărilor dumneavoastră anterioare. Ulterior, acest set de date rafinat este utilizat pentru a oferi rezultate adaptate la preferințele dumneavoastră.

Recunoașterea facială: Pur și simplu vă uitați la telefon și telefonul se deblochează. Camera din telefon recunoaște trăsăturile și proiecțiile unice de pe fața dvs. folosind procesarea imaginilor (parte a învățării automate) pentru a identifica faptul că persoana care deblochează telefonul nu este altcineva, ci dvs. Întregul proces din partea din spate este complicat, dar pare a fi o simplă aplicare a ML în partea din față.

Filtrul de spam pentru e-mail: Cum identifică automat căsuța dumneavoastră poștală dacă e-mailul primit este sau nu spam? Ei bine, iarăși aici trebuie să mulțumim pentru ML. Filtrul de spam pentru e-mailuri utilizează un model de învățare automată supravegheată pentru a filtra e-mailurile nedorite din cutia dumneavoastră poștală.

Motor de recomandare pe un site de comerț electronic: V-ați întrebat vreodată cum arată Amazon sau Flipkart produsele relevante după ce faceți o achiziție de pe platforma lor. Aceasta este magia ML.

După ce un utilizator cumpără ceva de pe un site de comerț electronic, acesta stochează datele de achiziție pentru referințe viitoare și găsește produsele care sunt cel mai probabil să fie cumpărate de utilizator în viitor. Acest lucru este posibil datorită modelului de algoritm de învățare automată a viitorului, care poate identifica tipare într-un set de date dat.

Alte aplicații ale învățării automate includ:

• Detectarea fraudei online
• Servicii de social media, cum ar fi „People you may know” pe Facebook, „Similar pins” în Pinterest
• Servicii de asistență clienți online i.e. Chatbot
• Search Engine Result Refining
• Prediciții în timp ce faceți naveta folosind Google Maps

Precondiții pentru machine learning

Dacă sunteți interesat să învățați mai multe despre machine learning, trebuie îndeplinite câteva cerințe pentru a fi pentru a excela în acest domeniu. Aceste cerințe includ:

• Cunoștințe de bază ale limbajelor de programare, cum ar fi Python sau R.
• Cunoștințe bune de statistică și probabilitate
• Înțelegerea algebrei liniare și a calculului
• Modelarea datelor pentru a găsi variații și tipare într-un set de date dat

Toate cerințele prealabile menționate mai sus sunt o necesitate pentru a învăța machine learning.

Dacă doriți să învățați învățarea automată de la zero, puteți consulta cursul de certificare de gradul profesional Machine Learning de la Verzeo. Nu trebuie să vă faceți griji cu privire la condițiile prealabile menționate mai sus, deoarece toate acestea vor fi acoperite în cadrul certificării de grad pro. sper că v-am clarificat toate îndoielile legate de învățarea mașinilor și de aplicarea sa.

Dacă cunoașteți deja învățarea mașinilor și sunteți în căutarea unui stagiu, puteți verifica programul de stagiu de învățare a mașinilor de la Verzeo.

Dacă sunteți în căutarea altor cursuri de certificare în domeniul informaticii, urmați linkurile date mai jos:

Program de certificare în dezvoltare web full stack

Program de certificare în inteligență artificială

Program de certificare în știința datelor

Sau puteți urmări și site-ul nostru pentru a explora diverse programe de stagiu și certificare oferite de Verzeo.

.