Maskinininlärning är ett spännande område att studera, och det med rätta. Det finns överallt omkring oss i den moderna världen. Från Facebooks flöde till Google Maps för navigering, maskininlärning finner sin tillämpning i nästan alla aspekter av våra liv.

Det är ganska skrämmande och intressant att tänka på hur våra liv skulle ha sett ut utan användningen av maskininlärning. Därför blir det ganska viktigt att förstå vad maskininlärning är, dess tillämpningar och dess betydelse.För att hjälpa dig att förstå detta ämne kommer jag att ge svar på några relevanta frågor om maskininlärning.

Men innan vi svarar på dessa frågor är det viktigt att först känna till maskininlärningens historia.

En kort historia om maskininlärning

Du kanske tror att maskininlärning är ett relativt nytt ämne, men nej, begreppet maskininlärning kom in i bilden 1950, när Alan Turing (ja, han från Imitation Game) publicerade en artikel som svarade på frågan ”Kan maskiner tänka?”.

År 1957 utformade Frank Rosenblatt det första neurala nätverket för datorer, som nu vanligen kallas Perceptronmodellen.

År 1959 skapade Bernard Widrow och Marcian Hoff två neurala nätverksmodeller som kallades Adeline, som kunde upptäcka binära mönster, och Madeline, som kunde eliminera eko på telefonlinjer.

År 1967 skrevs Nearest Neighbor Algorithm som gjorde det möjligt för datorer att använda mycket grundläggande mönsterigenkänning.

Gerald DeJonge introducerade 1981 begreppet förklaringsbaserad inlärning, där en dator analyserar data och skapar en allmän regel för att kassera oviktig information.

Under 1990-talet skiftade arbetet med maskininlärning från en kunskapsbaserad strategi till en mer datadriven strategi. Under denna period började forskare skapa program för datorer för att analysera stora mängder data och dra slutsatser eller ”lära sig” av resultaten. Vilket slutligen övertid efter flera utvecklingar formulerades i den moderna tidsåldern av maskininlärning.

Följ bloggen om maskininlärning Intervjufrågor om du vill veta vad som är några viktiga intervjufrågor om maskininlärning.

Nu när vi vet om ml:s ursprung och historia, låt oss börja med att svara på en enkel fråga – Vad är maskininlärning?

Vad är maskininlärning?

Har du någonsin undrat hur Facebooks funktion ”Personer som du kanske känner” alltid ger dig en verklig lista över personer som du faktiskt känner i verkligheten och som du bör ansluta dig till på Facebook också? Hur vet Facebook om detta? Hur gör de denna rekommendation?

Maskininlärning är ett svar på denna fråga.

Definition av maskininlärning enligt Tom Mitchell:

”Maskinininlärning handlar om hur man kan konstruera datorprogram som automatiskt blir bättre med hjälp av erfarenhet.”

Maskinininlärning är med andra ord ett område inom datavetenskapen som gör att maskinerna kan lära sig på egen hand utan att vara uttryckligen programmerade.Det som bör noteras här är att ML-algoritmer kan lära sig på egen hand från tidigare erfarenheter, precis som människor gör. När de utsätts för nya data lär sig dessa algoritmer, förändras och växer av sig själva utan att du behöver ändra koden varje gång.

Så i princip är det som händer att i stället för att du skriver koden varje gång för ett nytt problem, matar du helt enkelt data till ml-algoritmen och algoritmen/maskinen bygger logiken och ger resultat baserat på de givna data.Till en början är de resultat som erhålls kanske inte särskilt exakta, men med tiden blir ml-algoritmernas noggrannhet högre eftersom de kontinuerligt utför uppgifter.

Hur fungerar algoritmer för maskininlärning?

Algoritmer för maskininlärning använder en mängd olika tekniker för att hantera stora mängder komplexa data för att fatta beslut. Dessa algoritmer slutför uppgiften att lära sig från data med specifika indata som ges till maskinen. Det är viktigt att förstå hur dessa algoritmer och ett system för maskininlärning som helhet fungerar, så att vi kan få veta hur dessa kan användas i framtiden.

Det hela börjar med att maskininlärningsalgoritmen tränas genom att använda en uppsättning träningsdata för att skapa en modell. När nya indata förs in i ML-algoritmen gör den en förutsägelse. förutsägelserna och resultaten utvärderas med avseende på noggrannhet.

Om förutsägelsen inte blir som förväntat tränas algoritmen om och om igen tills det önskade resultatet uppnås. Detta gör det möjligt för ml-algoritmen att lära sig på egen hand och producera ett optimalt svar som successivt ökar i noggrannhet med tiden.

När en önskad nivå av noggrannhet har uppnåtts används algoritmen för maskininlärning.Låt mig förklara hur maskininlärning fungerar med ett enkelt exempel:

När du söker efter ”lejonbilder” på Google Search (som visas i bilden nedan) är Google otroligt duktig på att ta fram relevanta resultat, men hur klarar Google denna uppgift?

• Google får först en stor mängd exempel (datamängder) på foton med beteckningen ”LION”.
• Därefter letar algoritmen för maskininlärning efter mönster av pixlar och färgmönster som hjälper den att förutsäga om bilden är av ”LION”.
• I början gör Googles datorer en slumpmässig gissning av vilka mönster som är bra för att identifiera en bild av en LION.
• Om den gör ett misstag görs en rad justeringar för att algoritmen ska få rätt.
• I slutändan kommer en sådan samling mönster att läras in av ett stort datorsystem som är modellerat efter den mänskliga hjärnan, som när det väl är tränat kan identifiera korrekt och ge korrekta resultat av LÖV-bilder på Google Search.

Om du hade ansvar för att bygga en maskininlärningsalgoritm för att försöka identifiera bilder mellan lejon och tigrar. Hur skulle du gå tillväga?

Det första steget som jag förklarade ovan skulle vara att samla in ett stort antal märkta bilder med ”LION” för lejon och ”TIGER” för tigrar.Därefter tränar vi datorn att leta efter mönster i bilderna för att identifiera lejon respektive tigrar.

När maskininlärningsmodellen har tränats kan vi ge den (input) olika bilder för att se om den kan identifiera lejon och tigrar korrekt separat. Som framgår av bilden ovan kan en tränad maskininlärningsmodell korrekt identifiera sådana förfrågningar.

Nu när vi vet hur en maskininlärningsalgoritm fungerar bör vi dyka lite djupare in i ämnet och utforska olika typer av maskininlärning.

Typer av maskininlärning

Maskininlärning är i stort sett uppdelad i tre huvudområden, övervakad inlärning, oövervakad inlärning och förstärkningsinlärning. Var och en av dessa har en specifik åtgärd och ett specifikt syfte och ger särskilda resultat genom att använda olika typer av data.

Maskininlärning under övervakning

Maskinlärning under övervakning innebär på ett enkelt språk att man tränar maskininlärningsmodellen på samma sätt som en tränare tränar en slagman.

Maskinlärningen under övervakning sker under vägledning av märkta data, det vill säga kända data. Dessa kända uppgifter matas in till modellen för maskininlärning och används för att träna den. När modellen har tränats med en känd uppsättning data kan man gå vidare och mata okända data till modellen för att få ett nytt svar.

Oövervakad maskininlärning

Oövervakad maskininlärning innebär på ett enkelt språk att ml-modellen är självständig när det gäller att lära sig på egen hand.

Inom oövervakad maskininlärning finns det ingen sådan försörjning av märkta data. Träningsdata är okända eller omärkta. Dessa okända data matas in till modellen för maskininlärning och används för att träna modellen. Modellen försöker hitta mönster och relationer i datamängden genom att skapa kluster i den. Det som bör noteras här är att oövervakad inlärning inte kan lägga till etiketter till klustren. Den kan till exempel inte säga att detta är en grupp apelsiner eller mango, men den kommer att separera alla apelsiner från mango.

Maskininlärning med förstärkning

I detta lär sig maskinen genom en hit and trial-metod. Varje gång modellen förutsäger eller producerar ett resultat straffas den om förutsägelsen är felaktig eller belönas om förutsägelsen är korrekt. Baserat på dessa åtgärder tränar modellen sig själv.Vill du veta vilka färdigheter som krävs för att bli maskininlärningsingenjör följer du den här interaktiva videon om färdigheter som krävs för att bli maskininlärningsingenjör för att få detaljerad information om det.

Efter att ha förstått de grundläggande begreppen och typerna av maskininlärning tror jag att vi nu är i rätt position för att förstå dess betydelse och dess tillämpningar.

Varför är maskininlärning viktigt?

”Precis som elektriciteten förvandlade nästan allting för 100 år sedan har jag i dag faktiskt svårt att tänka på en bransch som jag inte tror att AI kommer att förvandla under de närmaste åren.” —– Andrew Ng

Jag tror att de flesta av er håller med om detta. Det är ganska svårt att tänka sig någon industriell verksamhet som kan bedrivas utan användning av maskininlärning eller artificiell intelligens. maskininlärning är viktig på grund av sitt breda tillämpningsområde och sin otroliga förmåga att anpassa sig och tillhandahålla lösningar på komplexa problem på ett effektivt, ändamålsenligt och snabbt sätt.

För att bättre förstå betydelsen av maskininlärning vill jag räkna upp några exempel där maskininlärning tillämpas: Rekommendationsmotorer online från Facebook, Netflix, Amazon, Apples Siri som svarar på dina frågor, ansiktsigenkänning.Det är ganska svårt för dig att tänka dig att utföra ovan nämnda uppgifter utan att använda maskininlärning.

Användningar av maskininlärning

Maskinininlärning finns överallt. På grund av ett brett utbud av tillämpningar av maskininlärning är det möjligt att du använder det på ett eller annat sätt utan att du ens vet om det. nedan kommer jag att lista några tillämpningar av maskininlärning.

Virtuell personlig assistent: Siri, Alexa, Google några av de vanligaste exemplen på virtuella personliga assistenter. Dessa hjälper till att hitta information när man frågar via röst. Samtidigt som de svarar på din fråga letar dessa personliga assistenter efter information och påminner om dina relaterade frågor eller skickar ett kommando till andra resurser för att samla in information. Maskininlärning är en integrerad del av de personliga assistenternas funktion eftersom de samlar in och förfinar informationen på grundval av dina tidigare frågor. Senare används denna förfinade datamängd för att ge resultat som är skräddarsydda efter dina preferenser.

Ansiktsigenkänning: Du tittar helt enkelt på din telefon och telefonen låses upp. Kameran i telefonen känner igen unika drag och projektioner i ditt ansikte med hjälp av bildbehandling (en del av maskininlärning) för att identifiera att den person som låser upp telefonen inte är någon annan utan du. Hela processen på baksidan är komplicerad men verkar vara en enkel tillämpning av ML på framsidan.

Filter för skräppost i e-post: Hur identifierar din brevlåda automatiskt om det e-postmeddelande du fått är skräppost eller inte? Återigen är det ML som är ansvarig för detta. E-postspamfiltret använder en övervakad maskininlärningsmodell för att filtrera bort skräppost från din brevlåda.

Rekommendationsmotor på en webbplats för e-handel: Har du någonsin undrat hur Amazon eller Flipkart visar relevanta produkter efter att du har gjort ett köp på deras plattform. Detta är ML:s magi.

När en användare köper något från en e-handelswebbplats lagrar den inköpsdata för framtida referens och hittar produkter som med största sannolikhet kommer att köpas av användaren i framtiden. Detta är möjligt tack vare den framtida algoritmmodellen för maskininlärning, som kan identifiera mönster i en given datamängd.

Den maskinella inlärningens andra tillämpningar omfattar:

• Detektering av bedrägerier online
• Sociala medietjänster, t.ex. ”Personer du kanske känner” på Facebook, ”Liknande pins” på Pinterest
• Kundsupport online i.e. Chatbot
• Sökmotorresultatförädling
• Förutsägelser under pendling med hjälp av Google Maps

Förutsättningar för maskininlärning

Om du är intresserad av att lära dig mer om maskininlärning bör några krav vara uppfyllda för att du ska kunna utmärka dig inom detta område. Dessa krav inkluderar:

• Grundläggande kunskaper om programmeringsspråk som Python eller R.
• Goda kunskaper om statistik och sannolikhet
• Förståelse för linjär algebra och kalkyl
• Datamodellering för att hitta variationer och mönster i en given datamängd

Alla ovan nämnda förkunskaper är ett måste för att kunna lära sig maskininlärning.

Om du vill lära dig maskininlärning från grunden kan du kolla in Verzeos certifieringskurs Machine Learning pro degree. Du behöver inte oroa dig för de förutsättningar som nämns ovan eftersom allt kommer att täckas i pro degree-certifieringskursen.Jag hoppas att jag har klarat upp alla dina tvivel om maskininlärning och dess tillämpning.

Om du redan kan maskininlärning och letar efter en praktikplats kan du kolla in Verzeos praktikprogram för maskininlärning.

Om du letar efter andra certifieringskurser inom datavetenskap följer du länkarna nedan:

Certifieringsprogram för webbutveckling med full stack

Certifieringsprogram för artificiell intelligens

Certifieringsprogram för datavetenskap

Och du kan också följa vår webbplats för att utforska de olika praktik- och certifieringsprogram som Verzeo erbjuder.