3Aug
Strojové učenie, jeho typy a ako funguje
Často nepochopené a známe pod pojmom umelá inteligencia, strojové učenie je proces automatického učenia sa zo skúseností bez predchádzajúceho programovania v systémoch. Strojové učenie sa zameriava na vývoj počítačových programov, ktoré môžu získať prístup k údajom a použiť ich na vzdelávanie alebo učenie sa.
Program strojového učenia začína kurz učenia pozorovaniami alebo údajmi týkajúcimi sa používateľa systému. Program umelej inteligencie využíva pozorovania, ako sú priame skúsenosti a hľadá vzory v údajoch, aby sa na základe týchto zozbieraných údajov v budúcnosti mohli lepšie rozhodovať. Primárnym cieľom strojového učenia je, aby sa počítač učil automaticky bez akejkoľvek formy ľudského zásahu alebo akcií. Počítače sa učia samy a podľa toho sa prispôsobujú údajom, ktoré zbierajú.
Metódy strojového učenia
Programátori implementujú štyri metódy strojového učenia. Tieto sú kategorizované ako pod dohľadom alebo bez dozoru. Tieto metódy zahŕňajú:
Strojové učenie pod dohľadom –
Podľa kontrolovaných algoritmov strojového učenia sa systémy učia a predpovedajú budúce udalosti pomocou údajov získaných v minulosti. Analyzujú údaje zo známeho trénovacieho súboru údajov, po ktorom algoritmus učenia vytvorí odvodenú funkciu na predpovedanie výstupných hodnôt.Strojové učenie bez dozoru – Algoritmy strojového učenia bez dozoru sa používajú, keď informácie nie sú klasifikované ani označené. Učenie bez dozoru sa používa na určenie toho, ako systém určuje alebo opisuje skrytú štruktúru z neoznačených údajov.
Strojové učenie s čiastočným dohľadom – Algoritmy učenia s čiastočným dohľadom sa používajú, keď systém používa na trénovanie označené aj neoznačené údaje. Zvyčajne tieto systémy využívajú malé množstvo označených údajov a veľké množstvo neoznačených údajov. Systémy, ktoré využívajú takéto algoritmy, sú schopné výrazne zlepšiť presnosť učenia. Vo väčšine prípadov sa poloriadené algoritmy používajú vtedy, keď si získané údaje štítkov vyžadujú kvalifikované a relevantné zdroje na ich trénovanie.
Posilnenie strojového učenia – Posilnené strojové učenie sa vzťahuje na metódu strojového učenia, ktorá interaguje s prostredím vytváraním akcií a objavovaním chýb alebo odmien. Hľadanie pokusu a omylu a oneskorená odmena sú najrelevantnejšie charakteristiky posilňovacieho učenia. Táto metóda umožňuje strojom automaticky určiť ideálne správanie v konkrétnom kontexte.
Prečítajte si tiež: Strojové učenie je tento rok veľmi žiadanou prácou
Veci, ktoré by mal každý vedieť o strojovom učení
1. Strojové učenie sa týka procesu učenia sa systému z údajov a následného predpovedania výstupu. Nemá nič spoločné s pojmom umelá inteligencia. Pomocou strojového učenia môže človek vyriešiť neuveriteľné množstvo problémov poskytnutím správnych algoritmov.
2. Pojem strojové učenie sa väčšinou týka údajov a algoritmov. Existujú rôzne pokroky v algoritmoch, ktoré posunuli štúdium strojového učenia ďaleko od miesta, kde vzniklo. Algoritmy však spĺňajú len malé percento požiadaviek, ktoré umožňujú strojové učenie. Kľúčovou zložkou sú dáta. Človek môže mať strojové učenie bez sofistikovaných algoritmov, ale nemôže mať to isté bez dobrých údajov.
3. Strojové učenie trénuje systém zo vzorov v údajoch. Skúma rôzne možné modely, ktoré sú definované parametrami. Ak je však parameter príliš veľký, vytvorí sa model, ktorý bude prepĺňať tréningové dáta, ale nebude zovšeobecňovať. Je prirodzené, že podrobnejšie vysvetlenie si vyžaduje viac matematiky, ale podobne ako iné veci, aj modely by mali byť čo najjednoduchšie.
4. Výstupy produkované strojovým učením sú použiteľnými výstupmi len vtedy, ak sú zadané údaje dobré. Fráza „odpadky dovnútra, odpadky von“ sa často spája so strojovým učením, pretože vhodne charakterizuje kľúčové obmedzenie. Strojové učenie môže objaviť vzorce, ktoré sú prítomné v tréningových dátach. Pre formát strojového učenia pod dohľadom si stroj vyžaduje plnohodnotnú, robustnú kolekciu správne označených údajov.
5. Strojové učenie funguje iba vtedy, keď sú tréningové údaje reprezentatívne. Strojové učenie je zaručené, že bude fungovať len vtedy, ak sú vygenerované dáta rovnaké ako trénovacie dáta. Programátorom sa odporúča, aby svoje modely často preškoľovali, aby sa tréningové údaje a produkčné údaje nestali rovnakými.
O hlbokom učení je na trhu veľký humbuk. Hlboké učenie si tento humbuk získalo pokrokom v širokej škále aplikačných oblastí strojového učenia. Využitím učenia funkcií strojové učenie automatizuje veľa vykonanej práce. Hlboké učenie však nie je strieborná guľka. Je potrebná určitá forma významných investícií vo forme úsilia o čistenie a transformáciu údajov.
Prečítajte si tiež:Prevezme strojové učenie prácu v oblasti informatiky?
