Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein kleines Anwendungsgebiet der künstlichen Intelligenz, in dem Maschinen automatisch aus den Operationen und der Finesse lernen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Aufgrund der gesammelten Daten arbeiten die Maschinen in der Regel daran, die Computerprogramme so zu verbessern, dass sie mit der erforderlichen Ausgabe übereinstimmen. Aufgrund dieser Fähigkeit einer Maschine, selbstständig zu lernen, ist eine explizite Programmierung dieser Computer nicht erforderlich. Es ist schon überall in unser Leben eingedrungen, ohne dass wir es wussten. Praktisch jede Maschine, die wir verwenden, und die Maschinen mit fortschrittlicher Technologie, die wir in den letzten zehn Jahren erleben, haben maschinelles Lernen zur Verbesserung der Produktqualität integriert. Einige Beispiele für maschinelles Lernen sind selbstfahrende Autos, erweiterte Websuchen und Spracherkennung.
Das Hauptziel des Menschen ist es, den Lernalgorithmus der Maschinen so zu entwickeln, dass die Maschinen automatisch lernen können, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Das Lernen hängt von den eingegebenen Daten ab, bei denen Maschinen einige Muster und Trends beobachten und erkennen. Mit jedem neuen Datenpunkt verbessert sich das Verständnis der Maschine und die Ausgabe wird angeglichener und zuverlässiger. Die Daten können numerische Werte, direkte Erfahrungen, Bilder usw. sein, was auch dazu beiträgt, wie wir mit Hilfe des maschinellen Lernens mit Problemen umgehen, die wir beheben wollten. Es gibt auch verschiedene Arten von Ansätzen für maschinelles Lernen, je nachdem, welche Art von Ausgabe Sie benötigen.
Unterschied zwischen konventioneller Programmierung und maschinellem Lernen
Konventionelle Programmierung = Logik ist programmiert + Daten werden eingegeben + Logik wird auf den Daten ausgeführt + Ausgang
Maschinelles Lernen = Daten werden eingegeben + Erwartete Ausgabe wird eingegeben + Führen Sie es auf der Maschine aus, um den Algorithmus von Eingabe zu Ausgabe zu trainieren. Kurz gesagt, lassen Sie es seine eigene Logik erstellen, um von Eingabe zu Ausgabe zu gelangen. + Ausgebildeter Algorithmus, der für Testdaten zur Vorhersage verwendet wird
Methoden des maschinellen Lernens
Wir haben vier Haupttypen von Methoden des maschinellen Lernens, die auf der Art des Lernens basieren, die wir von den Algorithmen erwarten:
1. Betreutes maschinelles Lernen
Überwachte Lernalgorithmen werden verwendet, wenn die Ausgabe klassifiziert oder gekennzeichnet ist. Diese Algorithmen lernen aus den in der Vergangenheit eingegebenen Daten, die als Trainingsdaten bezeichnet werden, und führen ihre Analyse durch. Mithilfe dieser Analyse können zukünftige Ereignisse neuer Daten innerhalb der bekannten Klassifizierungen vorhergesagt werden. Die genaue Vorhersage von Testdaten erfordert große Datenmengen, um die Muster hinreichend zu verstehen. Der Algorithmus kann weiter trainiert werden, indem die Trainingsausgaben mit tatsächlichen verglichen werden und die Fehler zur Modifikation der Algorithmen verwendet werden.
Beispiel aus dem wirklichen Leben:
- Bildklassifizierung - Der Algorithmus basiert auf der Zuführung von beschrifteten Bilddaten. Ein Algorithmus wird trainiert und es wird erwartet, dass der Algorithmus im Fall des neuen Bildes es korrekt klassifiziert.
- Marktvorhersage - Dies wird auch als Regression bezeichnet. Historische Geschäftsmarktdaten werden dem Computer zugeführt. Mit Analyse- und Regressionsalgorithmus wird abhängig von Variablen ein neuer Preis für die Zukunft prognostiziert.
Kommen wir zu den nächsten Haupttypen von Methoden des maschinellen Lernens.
2. Unüberwachtes maschinelles Lernen
Unüberwachte Lernalgorithmen werden verwendet, wenn uns die endgültigen Ergebnisse nicht bekannt sind und die Klassifizierung oder gekennzeichneten Ergebnisse nicht zur Verfügung stehen. Diese Algorithmen untersuchen und generieren eine Funktion, um vollständig verborgene und unbeschriftete Muster zu beschreiben. Daher gibt es keine korrekte Ausgabe, sondern es werden die Daten untersucht, um unbekannte Strukturen in unbeschrifteten Daten auszugeben.
Beispiel aus dem wirklichen Leben:
- Clustering - Daten mit ähnlichen Merkmalen werden vom Algorithmus zur Gruppierung aufgefordert. Diese Gruppierung wird als Cluster bezeichnet. Diese erweisen sich beim Studium dieser Gruppen als hilfreich, die mehr oder weniger auf die gesamten Daten innerhalb eines Clusters angewendet werden können.
- Hochdimensionale Daten - Hochdimensionale Daten sind normalerweise nicht einfach zu verarbeiten. Mit Hilfe von unbeaufsichtigtem Lernen wird die Visualisierung von hochdimensionalen Daten möglich
- Generative Modelle - Sobald Ihr Algorithmus die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Eingabe analysiert und ermittelt hat, können daraus neue Daten generiert werden. Dies erweist sich bei fehlenden Daten als sehr hilfreich.
3. Reinforcement Machine Learning
Diese Art von Algorithmus für maschinelles Lernen verwendet die Trial-and-Error-Methode, um die Ausgabe basierend auf der höchsten Effizienz der Funktion zu erzeugen. Die Ausgabe wird verglichen, um Fehler und Rückmeldungen zu ermitteln, die an das System zurückgespeist werden, um dessen Leistung zu verbessern oder zu maximieren. Das Modell wird mit Belohnungen belohnt, bei denen es sich im Grunde um Feedback und Bestrafungen bei der Ausführung eines bestimmten Ziels handelt.
4. Teilüberwachtes maschinelles Lernen
Diese Algorithmen nehmen normalerweise markierte und unmarkierte Daten vor, wobei die unmarkierte Datenmenge im Vergleich zu markierten Daten groß ist. Da es sowohl mit als auch zwischen überwachten und unbeaufsichtigten Lernalgorithmen funktioniert, spricht man vom semi-überwachten maschinellen Lernen. Systeme, die diese Modelle verwenden, weisen eine verbesserte Lerngenauigkeit auf.
Beispiel - Ein Bildarchiv kann nur einen Teil seiner Daten enthalten, z. Hund, Katze, Maus und ein großer Teil der Bilder bleiben unbeschriftet.
Modelle, die auf der Art der Ausgaben der Algorithmen basieren
Nachfolgend sind die Arten von Modellen für maschinelles Lernen aufgeführt, die auf der Art der von den Algorithmen erwarteten Ausgaben basieren:
1. Klassifizierung
Es gibt eine Unterteilung der Klassen der Eingaben, das System erstellt aus Trainingsdaten ein Modell, in dem es einer dieser Klassen neue Eingaben zuordnet
Es fällt unter das Dach des überwachten Lernens. Ein Beispiel aus der Praxis ist die Spam-Filterung, bei der E-Mails als "Spam" oder "Nicht-Spam" klassifiziert werden.
2. Regression
Der Regressionsalgorithmus ist auch ein Teil des überwachten Lernens, der Unterschied besteht jedoch darin, dass die Ausgaben kontinuierliche Variablen und nicht diskret sind.
Beispiel - Vorhersage der Immobilienpreise anhand vergangener Daten
3. Dimensionsreduktion
Diese Art des maschinellen Lernens bezieht sich auf Analysen von Eingaben und reduziert sie auf nur relevante, die für die Modellentwicklung verwendet werden können. Merkmalsauswahl, dh Eingabeauswahl und Merkmalsextraktion, sind weitere Themen, die für ein besseres Verständnis der Dimensionsreduzierung berücksichtigt werden müssen.
Auf der Grundlage der obigen unterschiedlichen Ansätze sind verschiedene Algorithmen zu berücksichtigen. Einige sehr gebräuchliche Algorithmen sind lineare und logistische Regression, K-nächste Nachbarn, Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen, Random Forest usw. Mit Hilfe dieser Algorithmen können komplexe Entscheidungsprobleme auf der Grundlage einer großen Datenmenge richtungsweisend sein . Um diese Genauigkeit und Möglichkeiten zu erreichen, müssen zusätzliche Ressourcen sowie Zeit bereitgestellt werden. Maschinelles Lernen in Verbindung mit künstlicher Intelligenz und anderen Technologien ist effektiver bei der Verarbeitung von Informationen.
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