Einführung in das maschinelle Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Kunst, Algorithmen zu entwickeln, ohne sie explizit zu programmieren. In den letzten zwei Jahrzehnten wurden exabyte Daten generiert und die meisten Branchen wurden vollständig digitalisiert. Diese vorhandenen Daten werden von ML-Algorithmen (Machine Learning) verwendet, um Vorhersagemodelle zu entwickeln und mehrere zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren.

Sehen wir uns an, wie sich ML-Algorithmen von programmierten logikbasierten Algorithmen unterscheiden:

Für einen logikbasierten Algorithmus ist der Ablauf gut definiert und im Voraus bekannt, es gibt jedoch mehrere reale Szenarien (wie die Bildklassifizierung), in denen die Logik nicht definiert werden kann. In solchen Fällen hat sich maschinelles Lernen als äußerst nützlich erwiesen. Maschinelles Lernen verwendet Eingabeparameter und erwartete Referenzausgabedaten und generiert Logik, die dann in der Produktion eingesetzt wird.

Hauptkomponenten der Einführung in das maschinelle Lernen:

Maschinelles Lernen ist in folgende Kategorien unterteilt:

1. Betreutes maschinelles Lernen

Der überwachte ML-Algorithmus nimmt Eingabedaten (Merkmale) zusammen mit den mit "Ausgabe" gekennzeichneten Daten am Eingang auf. Sie werden hauptsächlich für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben verwendet.

Einstufung:

  • Kreditberechtigungsentscheidung: Automatisieren Sie den Kreditgenehmigungsprozess unter Verwendung früherer Daten mit Parametern wie Alter, Einkommen, Bildung, Stadt usw., um zu entscheiden, ob der Kredit des Antragstellers genehmigt werden kann.

Regression:

  • Vorhersage des Hauspreises : Prognostizieren Sie den Hauspreis mithilfe von Funktionen wie Hausgröße, Alter des Hauses, Anzahl der Zimmer, Ort usw.

2. Unüberwachtes maschinelles Lernen

Unbeaufsichtigte ML-Techniken erfordern keine beschrifteten Daten und werden zum Gruppieren von Daten in verschiedene Segmente basierend auf Eingabemerkmalen verwendet.

Beispiel: Um eine Gruppe von 100 Personen in 5 Cluster zu unterteilen, können Eingabefunktionen Interessen, Hobbys, soziale Verbindungen usw. umfassen.

Anwendungen des maschinellen Lernens

In den letzten zehn Jahren hat die Einführung des maschinellen Lernens verschiedene Branchen verändert, darunter Gesundheitswesen, soziale Medien, digitales Marketing, Immobilien, Logistik, Lieferkette und Fertigung. Early Mover in diesen Branchen haben bereits erhebliche Gewinne erzielt. Es besteht ein wachsender Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften mit maschinellem Lernen und Domänenkenntnissen.

Es folgen einige Anwendungen, bei denen ML-Techniken eine wichtige Rolle gespielt haben:

  • Spam-Mail-Klassifizierung:

Um E-Mails anhand gekennzeichneter Antworten als Spam / Nicht-Spam zu klassifizieren, verwenden Sie Daten wie Nachrichteninhalt, in Werbe-E-Mails verwendetes Vokabular, Absender-E-Mail-Adresse, Absender-IP, Verwendung von Hyperlinks, Satzzeichen usw.

  • Krebserkennung:

ML wird zunehmend im Gesundheitswesen zur Diagnose und sogar zur Erkennung von Krebs eingesetzt, wobei medizinische Daten früherer Patienten verwendet werden. Zur Erkennung von Brustkrebs verwendet der Trainingsalgorithmus Eingaben wie Tumorgröße, Radius, Krümmung und Umfang. Am Ausgang erhalten wir die Wahrscheinlichkeit, ob der Tumor bösartig ist oder nicht.

  • Verkaufsvorhersage :

Eine zunehmende Anzahl von Anbietern digitalisiert ihre Aufzeichnungen. Viele von ihnen haben damit begonnen, maschinelle Lernwerkzeuge zu verwenden, um den Umsatz eines bestimmten Artikels in einer bestimmten Woche vorherzusagen, damit sie eine ausreichende Menge an Inventar vorrätig halten können. Einführung In Techniken des maschinellen Lernens werden Eingaben aus den Verkäufen des Vorjahres für verschiedene Artikel herangezogen, Muster für saisonale Schwankungen ermittelt und spezifische Vorhersagen für den Verkauf bestimmter Artikel gegeben. Wir können auch leistungsschwache Artikel in Bezug auf den Umsatz identifizieren.

  • Gesichtserkennung:

Wahrscheinlich haben Sie beim Hochladen von Bildern auf Facebook festgestellt, dass die Gesichter Ihrer Freunde mit ihren Namen versehen sind. Im Backend machen Machine / Deep Learning Algorithmen diesen Job. Dieselbe grundlegende Einführung in die Prinzipien des maschinellen Lernens wird auch für die Gesichtserkennung verwendet, bei der eingegebene Gesichtsbilder eingespeist und neuronale Netze trainiert werden, um diese Bilder zu klassifizieren.

  • Textklassifizierung:

Mit der zunehmenden Zahl von Nutzern, die online gehen, ist es für Webseiten- / Social-Media-Unternehmen wie Twitter, Facebook und Quora zur Pflicht geworden, Systeme auf der Basis von Textklassifizierungen einzusetzen. Twitter / Quora verwendet dies, um Hasskommentare / -posts zu identifizieren. Einige Nachrichtenunternehmen verwenden auch Textklassifizierungsalgorithmen, um Nachrichtenartikel zu gruppieren, die ähnlich sind.

  • Audio / Sprachinterpretation:

Überhaupt wundern Sie sich, wie Geräte wie Alexa, Siri und Google Tag für Tag intelligent werden, um Audiodaten in verschiedenen Sprachen mit unterschiedlichen Akzenten zu verstehen. In diesen Geräten wird eine große Datenmenge für die Einführung in die Techniken des maschinellen Lernens geschult, was dies ermöglicht.

  • Betrugserkennungssysteme:

ML-basierte Betrugserkennungssysteme werden von mehreren E-Commerce-Unternehmen eingesetzt, um Kunden zu identifizieren, die gefälschte Bestellungen erstellen, und um Anbieter zu eliminieren, die gefälschte Produkte auf der Plattform verkaufen. Die Bankenbranche und andere Finanztechnologie-Startups verlassen sich in hohem Maße auf ML-Techniken, um Betrugstransaktionen zu erkennen

  • Empfehlungsmotoren

Netflix verwendet unbeaufsichtigtes ML, um Filme zu empfehlen, während Amazon es verwendet, um Produkte zum Kauf zu empfehlen.

Vorteile

  • Automatisieren Sie zeitaufwändige Aufgaben:

ML-basierte Anwendungen haben mehrere Aufgaben automatisiert, wie Entscheidungsfindung auf niedriger Ebene, Dateneingabe, Telefonieren und Kreditgenehmigungsprozesse.

  • Kosteneinsparung:

Sobald der Algorithmus entwickelt und in Betrieb genommen wurde, können erhebliche Kosten eingespart werden, da der Personalaufwand und die Entscheidungsfindung minimal sind.

  • Seitenwechsel:

Für viele Anwendungen ist die Gesamtzeit von größter Bedeutung. ML konnte die Zeit in Bereichen wie Autoversicherungsansprüchen reduzieren, in denen der Benutzer Bilder hochlädt und die Versicherungssumme berechnet wird. Es hat auch E-Commerce-Unternehmen bei der Abwicklung von Retouren verkaufter Waren geholfen.

  • Datengetriebene Entscheidungsfindung:

Nicht nur Unternehmen, sondern viele Regierungen verlassen sich auf ML, um Entscheidungen zu treffen, in welche Projekte sie investieren und wie sie die vorhandenen Ressourcen optimal nutzen können.

Nachteile

  • ML-Algorithmen können voreingenommen sein:

Häufig sind die Eingabedaten für den ML-Algorithmus auf ein bestimmtes Geschlecht, eine bestimmte Rasse, ein bestimmtes Land, eine bestimmte Kaste usw. beschränkt. Dies führt dazu, dass ML-Algorithmen unerwünschte Verzerrungen in den Entscheidungsprozess einfließen lassen. Dies wurde in einigen Anwendungen beobachtet, in denen ML-ähnliche Zulassungsverfahren für Schulen / Hochschulen und Empfehlungen für soziale Medien implementiert wurden.

  • Benötigen Sie große Datenmengen, um eine akzeptable Genauigkeit zu erzielen:

Während Menschen für kleine Datensätze leicht lernen können, erfordert die Einführung in das maschinelle Lernen für einige Anwendungen große Datenmengen, um eine ausreichende Genauigkeit zu erzielen.

  • Benutzerentscheidung manipulieren:

Vor kurzem hat Cambridge Analytica, ein Analyseunternehmen, ML-Algorithmen in sozialen Medien eingesetzt, um die Entscheidung der Wähler zu treffen und zu beeinflussen.

  • Derzeit ist die Einführung in den Algorithmus für maschinelles Lernen möglicherweise gut für die Zukunft geeignet:

Die mit dem aktuellen Datensatz trainierte ML-Technik ist möglicherweise nicht für die Zukunft geeignet, da sich die Eingabeverteilung im Laufe der Zeit erheblich ändern kann. Eine der Gegenmaßnahmen, um dies zu überwinden, besteht darin, das Modell regelmäßig neu zu trainieren.

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Dies war eine Anleitung zur Einführung in das maschinelle Lernen. Hier haben wir maschinelles Lernen mit den grundlegenden Punkten und Merkmalen der Einführung in maschinelles Lernen erörtert. Sie können sich auch folgende Artikel ansehen:

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