Vad är maskininlärning?
Maskininlärning är ett litet applikationsområde inom artificiell intelligens där maskiner automatiskt lär sig av operationerna och finesser sig för att ge bättre resultat. Baserat på de insamlade uppgifterna tenderar maskinerna att arbeta med att förbättra datorprogrammen i linje med den erforderliga utgången. På grund av maskinens förmåga att lära sig på egen hand krävs ingen tydlig programmering av dessa datorer. Det har redan sipprat in i våra liv överallt utan att vi vet. Praktiskt taget varje maskin vi använder och de avancerade teknologimaskinerna som vi bevittnar under det senaste decenniet har införlivat maskininlärning för att förbättra kvaliteten på produkterna. Några exempel på maskininlärning är självkörande bilar, avancerade webbsökningar, taligenkänning.
Människans huvudsakliga mål är att utveckla maskinens inlärningsalgoritm på ett sätt som hjälper maskinerna att lära sig automatiskt utan någon form av mänsklig ingripande. Lärandet är beroende av de data som matas in, där maskiner observerar och känner igen vissa mönster och trender. Med varje ny datapunkt förbättras maskinens förståelse och utdata är mer anpassade och pålitliga. Uppgifterna kan vara numeriska värden, direkta upplevelser, bilder osv. Vilket också bidrar till hur vi närmar oss alla problem vi ville fixa med hjälp av maskininlärning. Det finns också olika typer av maskininlärningsmetoder baserade på vilken typ av output du behöver.
Skillnaden mellan konventionell programmering och maskininlärning
Konventionell programmering = Logik är programmerad + Data matas in + Logik körs på data + Output
Maskininlärning = Data matas in + Förväntad utgång matas in + Kör dem på maskinen för att träna algoritmen från ingång till utgång, kort sagt, låt den skapa sin egen logik att nå från ingång till utgång + Tränad algoritm som används på testdata för förutsägelse
Maskininlärningsmetoder
Vi har fyra huvudtyper av maskininlärningsmetoder baserade på vilken typ av inlärning vi förväntar oss av algoritmerna:
1. Handledd maskininlärning
Övervakade inlärningsalgoritmer används när utgången klassificeras eller märks. Dessa algoritmer lär sig från tidigare data som matas in, kallas som träningsdata, kör sin analys och använder denna analys för att förutsäga framtida händelser av ny data inom de kända klassificeringarna. Den exakta förutsägelsen av testdata kräver stora data för att ha en tillräcklig förståelse för mönstren. Algoritmen kan utbildas vidare genom att jämföra träningsutgångarna med faktiska och använda felen för modifiering av algoritmerna.
Exempel på verkligt liv:
- Bildklassificering - Algoritmen dras från matning med märkta bilddata. En algoritm tränas och det förväntas att algoritmen klassificerar den korrekt när det gäller den nya bilden.
- Marknadsförutsägelse - Det kallas också regression. Historisk affärsmarknadsinformation matas till datorn. Med analys- och regressionsalgoritmen förutses nytt pris för framtiden beroende på variabler.
Låt oss gå till nästa huvudtyper av maskininlärningsmetoder.
2. Oövervakad maskininlärning
Oövervakade inlärningsalgoritmer används när vi inte är medvetna om de slutliga utgångarna och klassificeringen eller märkta utgångarna inte står till vårt förfogande. Dessa algoritmer studerar och genererar en funktion för att beskriva helt dolda och omärkta mönster. Därför finns det ingen korrekt utgång, men den studerar data för att ge ut okända strukturer i omärkt data.
Exempel på verkligt liv:
- Clustering - Data med liknande egenskaper uppmanas att gruppera tillsammans med algoritmen, denna gruppering kallas cluster. Dessa visar sig vara användbara i studien av dessa grupper som kan tillämpas på hela data i ett kluster mer eller mindre.
- Data med hög dimension - Data med hög dimension är normalt inte lätt att arbeta med. Med hjälp av okontrollerat lärande blir visualisering av data med hög dimension möjlig
- Generativa modeller - När din algoritm har analyserat och kommit med sannolikhetsfördelningen för ingången, kan den användas för att generera ny data. Detta visar sig vara till stor hjälp vid data som saknas.
3. Lärande för förstärkning av maskiner
Denna typ av maskininlärningsalgoritm använder testmetoden och felmetoden för att kasta ut output baserat på funktionens högsta effektivitet. Utgången jämförs för att ta reda på fel och feedback som matas tillbaka till systemet för att förbättra eller maximera dess prestanda. Modellen är försedd med belöningar som i grund och botten är återkoppling och straff i sin verksamhet medan de utför ett visst mål.
4. Seminövervakad maskininlärning
Dessa algoritmer utför normalt märkta och ommärkta data, där den ommärkta datamängden är stor jämfört med märkta data. Eftersom det fungerar med både och mellan övervakade och oövervakade inlärningsalgoritmer, kallas därför semi-supervised machine learning. System som använder dessa modeller tycks ha förbättrat inlärningssäkerhet.
Exempel - Ett bildarkiv kan bara innehålla några av dess data märkta, t.ex. Hund, katt, mus och ett stort antal bilder förblir omärkta.
Modeller baserade på typen av output från algoritmerna
Nedan är de typer av maskininlärningsmodeller baserade på vilken typ av output vi förväntar oss av algoritmerna:
1. Klassificering
Det finns en indelning av klasser av ingångarna, systemet producerar en modell från träningsdata där det tilldelar nya ingångar till en av dessa klasser
Det faller under paraplyet av övervakat lärande. Verkliga exempel kan vara skräppostfiltrering, där e-postmeddelanden är den ingång som klassificeras som "skräppost" eller "inte skräppost".
2. Regression
Regressionsalgoritm är också en del av övervakad inlärning men skillnaden är att utgångarna är kontinuerliga variabler och inte diskreta.
Exempel - Förutsäga huspriser med tidigare data
3. Minskning av dimensionen
Denna typ av maskininlärning är relaterad till analyser av ingångar och reducerar dem till endast relevanta sådana som ska användas för modellutveckling. Funktionsval dvs. ingångsval och extraktion av funktioner är ytterligare ämnen som behövs för att överväga för bättre förståelse av dimensionalitetsminskning.
På grundval av ovanstående olika tillvägagångssätt finns det olika algoritmer som ska beaktas. Några mycket vanliga algoritmer är linjär och logistisk regression, K-närmaste grannar, beslutsträd, stödvektormaskiner, slumpmässig skog etc. Med hjälp av dessa algoritmer kan komplexa beslutsproblem ha en känsla av riktning baserad på en enorm mängd data . För att uppnå denna noggrannhet och möjligheter krävs extra resurser samt tid. Maskininlärning som används tillsammans med artificiell intelligens och annan teknik är effektivare för att bearbeta information.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till typer av maskininlärning. Här diskuterade vi konceptet, olika metoder och olika typer av modeller för algoritmer. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Maskininlärningstekniker
- Vad är djupt lärande
- Vad är maskininlärning?
- Introduktion till maskininlärning
- Hyperparameter-maskininlärning