Introduktion till maskininlärning

Machine learning (ML) är en konst att utveckla algoritmer utan att uttryckligen programmera. Under de senaste två decennierna har exabyte av data genererats och de flesta industrier har digitaliserats helt. Denna befintliga data används av maskininlärningsalgoritmer för att utveckla prediktiva modeller och automatisera flera tidskrävande uppgifter.

Låt oss se hur ML-algoritmer skiljer sig från programmerade logikbaserade algoritmer:

För en logikbaserad algoritm är flödet väl definierat och känt i förväg men det finns flera verkliga scenarier (t.ex. bildklassificering) där logik inte kan definieras. I sådana fall har maskininlärning visat sig vara mycket användbart. Maskininlärningstekniker tar inputparametrar och förväntad referensutgångsdata och genererar logik som sedan distribueras i produktion.

Huvudkomponenterna i introduktionen till maskininlärning:

Maskininlärning delas in i följande kategorier:

1. Handledd maskininlärning

Övervakad ML-algoritm tar inputdata (funktioner) tillsammans med utgångsmärkta data vid ingången. De används mest för klassificerings- och regressionsuppgifter.

Klassificering:

  • Beslut om låneberättigande : Automatisera lånegodkännandeprocessen med tidigare data med parametrar som ålder, inkomst, utbildning, stad etc. för att avgöra om den sökandes lån kan godkännas.

regression:

  • Husprisförutsägelse: Förutsäga huspris med funktioner som husstorlek, husets ålder, antal rum, ort etc.

2. Oövervakad maskininlärning

Oövervakade ML-tekniker kräver inga märkta data och används för att klustera data i olika segment baserat på inmatningsfunktioner.

Exempel: För att segregera en grupp på 100 personer i 5 kluster kan inputfunktioner inkludera intressen, hobbyer, sociala kontakter etc.

Applications of Machine Learning

Under det senaste decenniet har introduktionen till maskininlärning förvandlat flera branscher, inklusive sjukvård, sociala medier, digital marknadsföring, fastigheter, logistik, leveranskedja och tillverkning. Tidiga förflyttare i dessa branscher har redan skört betydande vinster. Det finns ett växande behov av en skicklig arbetskraft med maskininlärning tillsammans med domänkunskap.

Följande är några tillämpningar där ML-tekniker har spelat en viktig roll:

  • Skräppostklassificering:

För att klassificera e-post som skräppost / inte skräppost med märkta svar med användning av data som meddelanden innehåll, användning av ordförråd som används i reklam e-post, avsändarens e-postadress, avsändarens IP, användning av hyperlänkar, numret punkteringar, etc.

  • Cancerupptäckt:

ML används i allt högre grad inom sjukvården för diagnos och till och med för att upptäcka cancer med medicinsk information för tidigare patienter. För upptäckt av bröstcancer tar träningsalgoritmen input som tumörstorlek, radie, krökning och omkrets som inmatning. Vid utgången får vi sannolikheten om tumören är ondartad eller inte.

  • Försäljningsprediktion :

Allt fler leverantörer digitaliserar sina poster, många av dem har börjat använda maskininlärningsverktyg för att förutsäga försäljningen av den specifika artikeln under en given vecka så att de kan lagra en tillräcklig mängd lager. Introduktion till maskininlärningstekniker skulle få input från föregående års försäljning för olika artiklar och hitta mönster för säsongsvariationer och ge specifika förutsägelser för försäljning av vissa artiklar. Vi kan också identifiera produkter med låg prestanda när det gäller försäljning.

  • Ansiktsigenkänning:

Du har antagligen observerat när du laddar upp bilder på Facebook att det taggar din väns ansikten till deras namn. I backendmaskinen / djup inlärningsalgoritmer gör detta jobb. Samma grundläggande introduktion till maskininlärningsprinciper används också för ansiktsigenkänning, där inmatade ansiktsbilder matas och neurala nätverk tränas för att klassificera dessa bilder.

  • Textklassificering:

Med ökande befolkning på nätet har det blivit obligatoriskt för webbplatser / sociala medieföretag som Twitter, Facebook och Quora att distribuera textklassificerade system. Twitter / Quora använder detta för att identifiera hatkommentarer / inlägg. Vissa nyhetsföretag använder också textklassificeringsalgoritmer för att gruppera nyhetsartiklar som är liknande.

  • Tolkning av ljud / röst:

Någonsin undrar hur enheter som Alexa, Siri, Google blir intelligent dag för dag när de förstår ljuddata på olika språk med olika accenter. En enorm mängd data tränas i dessa enheter för att introducera maskinlärandeteknikerna, vilket gör det möjligt.

  • Bedrägeri detekteringssystem:

ML-baserade bedrägeriedetekteringssystem distribueras av flera e-handelsföretag för att identifiera kunder som skapar falska order och också eliminera leverantörer som säljer förfalskade produkter på plattformen. Bankbranscher och andra finansiella teknikstarter startar enormt på ML-tekniker för att upptäcka bedrägeri

  • Rekommendationsmotorer

Netflix använder unsupervised ML för att rekommendera filmer medan Amazon använder det för att rekommendera produkter att köpa.

fördelar

  • Automatisera tidskrävande uppgifter:

ML-baserade applikationer har automatiserat flera uppgifter som låg beslutsfattande, datainmatning, telesamtal, lån godkännandeprocesser.

  • Kostnadsbesparing:

När algoritmen har utvecklats och tagits i produktion kan den orsaka betydande kostnadsbesparingar eftersom mänsklig arbetskraft och beslutsfattande är minimal.

  • Snittid:

För mycket applikation är total tid av största vikt. ML har kunnat reducera tiden inom domäner som bilförsäkringsanspråk där användaren laddar upp bilder och försäkringsbeloppet beräknas. Det har också hjälpt e-handelsföretag att hantera avkastning på såld lager.

  • Datadriven beslutsfattande:

Inte bara företag utan många regeringar förlitar sig på ML för att fatta beslut för att besluta vilka projekt de ska investera i och hur man utnyttjar befintliga resurser optimalt.

nackdelar

  • ML-algoritmer kan vara partiska:

Många gånger är inmatningsdata till ML-algoritmen partisk mot ett specifikt kön, ras, land, kasta, etc. Detta resulterar i att ML-algoritmer sprider oönskade förspänningar i beslutsprocessen. Detta har observerats i vissa applikationer som distribuerade ML-liknande antagningsprocesser för skolor / högskolor och rekommendationer om sociala medier.

  • Kräv stora data för att uppnå acceptabel noggrannhet:

Medan människor enkelt kan lära sig för små datasätt, för vissa applikationer, kräver introduktion till maskininlärning enorma mängder data för att uppnå tillräcklig noggrannhet.

  • Hantera användarbeslut:

Nyligen använde ett analysföretag Cambridge Analytica ML-algoritmer på sociala medier för att rikta in och påverka väljarnas beslut.

  • För närvarande kan introduktion till maskininlärningsalgoritmen vara väl lämpad för framtiden:

ML-teknik utbildad på nuvarande datasystem kanske inte är väl lämpad för framtiden eftersom inputdistribution kan förändras betydligt över tiden. Ett av motåtgärderna för att övervinna detta är att regelbundet träna upp modellen.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till Introduktion till maskininlärning. Här har vi diskuterat maskininlärning med de grundläggande poäng och egenskaper för introduktion till maskininlärning. Du kan också titta på följande artiklar:

  1. Maskininlärningstekniker
  2. Machine Learning vs Neural Network
  3. Karriärer inom maskininlärning
  4. Skillnaden mellan Big Data vs Machine Learning
  5. Hyperparameter-maskininlärning

Kategori:

Excel-tips