Hva er maskinlæring?
Maskinlæring er et lite bruksområde for kunstig intelligens der maskiner automatisk lærer av driften og gir finesse til å gi bedre ytelse. Basert på dataene som samles inn, har maskinene en tendens til å jobbe med å forbedre dataprogrammene i samsvar med den nødvendige output. På grunn av denne maskinens evne til å lære på egen hånd, er det ikke nødvendig med eksplisitt programmering av disse datamaskinene. Det har allerede sivet inn i livene våre overalt uten at vi visste. Så godt som hver maskin vi bruker og avanserte teknologimaskiner som vi er vitne til i det siste tiåret, har innarbeidet maskinlæring for å forbedre kvaliteten på produktene. Noen eksempler på maskinlæring er selvkjørende biler, avanserte websøk, talegjenkjenning.
Hovedmålet for mennesker er å utvikle læringsalgoritmen til maskinene på en slik måte at den hjelper maskinene til å lære automatisk uten noen form for menneskelig inngripen. Læringen mens avhenger av dataene som mates inn, der maskiner observerer og gjenkjenner noen mønstre og trender. Med hvert nytt datapunkt forbedres forståelsen av maskinen, og utdataene er mer justerte og pålitelige. Dataene kan være numeriske verdier, direkte opplevelser, bilder osv. Som også bidrar til hvordan vi nærmer oss ethvert problem vi ønsket å fikse ved hjelp av maskinlæring. Det er også forskjellige typer tilnærminger til maskinlæring basert på typen utgang du trenger.
Forskjellen mellom konvensjonell programmering og maskinlæring
Konvensjonell programmering = Logikk er programmert + Data er lagt inn + Logikk kjøres på data + Utgang
Maskinlæring = Data er lagt inn + Forventet utgang blir lagt inn + Kjør det på maskinen for å trene algoritmen fra input til output, kort sagt, la den lage sin egen logikk for å nå fra input til output + Trenet algoritme brukt på testdata for prediksjon
Læringsmetoder for maskiner
Vi har fire hovedtyper av maskinlæringsmetoder basert på den typen læring vi forventer av algoritmene:
1. Veiledet maskinlæring
Overvåkte læringsalgoritmer brukes når output er klassifisert eller merket. Disse algoritmene lærer fra tidligere data som er lagt inn, kalt som treningsdata, kjører analysen og bruker denne analysen til å forutsi fremtidige hendelser av eventuelle nye data innen de kjente klassifiseringene. Den nøyaktige prediksjonen av testdata krever store data for å ha en tilstrekkelig forståelse av mønstrene. Algoritmen kan trenes videre ved å sammenligne treningsutgangene med faktiske og bruke feilene for modifisering av algoritmene.
Eksempel på ekte liv:
- Bildeklassifisering - Algoritmen er hentet fra mating med merkede bildedata. En algoritme er opplært og det forventes at algoritmen klassifiserer den i tilfelle av det nye bildet.
- Markedsprediksjon - Det kalles også Regresjon. Historiske data for bedriftsmarkedet mates til datamaskinen. Med analyse og regresjonsalgoritme er ny pris for fremtiden spådd avhengig av variabler.
La oss gå til de neste hovedtyper av maskinlæringsmetoder.
2. Uovervåket maskinlæring
Uovervåket læringsalgoritmer brukes når vi ikke er klar over de endelige resultatene og klassifiseringen eller merkede utgangene ikke står til vår disposisjon. Disse algoritmene studerer og genererer en funksjon for å beskrive helt skjulte og umerkede mønstre. Derfor er det ingen riktig utgang, men den studerer dataene for å gi ut ukjente strukturer i umerkede data.
Eksempel på ekte liv:
- Clustering - Data med lignende trekk blir bedt om å gruppere sammen etter algoritmen, denne grupperingen kalles clusters. Disse viser seg nyttige i studien av disse gruppene som kan brukes på hele dataene i en klynge mer eller mindre.
- Data med høy dimensjon - Data med høy dimensjon er normalt ikke lett å jobbe med. Ved hjelp av uovervåket læring blir visualisering av data med høy dimensjon mulig
- Generative modeller - Når algoritmen din har analysert og kommet med sannsynlighetsfordelingen for inngangen, kan den brukes til å generere nye data. Dette viser seg å være svært nyttig i tilfeller av manglende data.
3. Læring av armeringsmaskiner
Denne typen maskinlæringsalgoritme bruker prøving og feiling metoden for å kvise ut output basert på den høyeste effektiviteten til funksjonen. Produksjonen sammenlignes for å finne ut feil og tilbakemeldinger som føres tilbake til systemet for å forbedre eller maksimere ytelsen. Modellen er utstyrt med belønninger som i utgangspunktet er tilbakemelding og straff i dens operasjoner mens de utfører et bestemt mål.
4. Semi-veiledet maskinlæring
Disse algoritmene utfører normalt merkede og umerkede data, der den umerkede datamengden er stor sammenlignet med merkede data. Som det fungerer med både og i mellom veiledet og uovervåket læringsalgoritmer, kalles derfor semi-supervised machine learning. Systemer som bruker disse modellene, har sett forbedret læringsnøyaktighet.
Eksempel - Et bildearkiv kan bare inneholde noen av dataene som er merket, f.eks. Hund, katt, mus og en stor del av bilder forblir umerkede.
Modeller basert på typen output fra algoritmene
Nedenfor er de typene maskininnlæringsmodeller basert på typen output vi forventer fra algoritmene:
1. Klassifisering
Det er en inndeling av klasser for inngangene, systemet produserer en modell fra treningsdata der det tilordner nye innganger til en av disse klassene
Det faller under paraplyen av veiledet læring. Virkelighetseksempel kan være spamfiltrering, der e-post er input som er klassifisert som "spam" eller "ikke spammet".
2. Regresjon
Regresjonsalgoritme er også en del av veiledet læring, men forskjellen er at utgangene er kontinuerlige variabler og ikke diskrete.
Eksempel - Å forutsi boligpriser ved å bruke tidligere data
3. Dimensjonsreduksjon
Denne typen maskinlæring er relatert til analyser av innganger og reduserer dem til bare relevante de kan brukes til modellutvikling. Funksjonsvalg dvs. inngangsvalg og ekstraksjon av funksjoner er ytterligere temaer som må vurderes for bedre forståelse av dimensjonsreduksjon.
På bakgrunn av de ovennevnte forskjellige tilnærmingene er det forskjellige algoritmer som må vurderes. Noen svært vanlige algoritmer er Lineær og Logistisk Regresjon, K-nærmeste naboer, Beslutningstrær, Støttvektormaskiner, Random Forest, etc. Ved hjelp av disse algoritmene kan komplekse beslutningsproblemer ha en følelse av retning basert på en enorm datamengde . For å oppnå denne nøyaktigheten og mulighetene, kreves det lagt ressurser, så vel som tid. Læring av maskiner brukt sammen med kunstig intelligens og andre teknologier er mer effektiv for å behandle informasjon.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Typer maskinlæring. Her diskuterte vi Concept, Different Method og Different type Model for algoritms. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Maskinlæringsteknikker
- Hva er dyp læring
- Hva er maskinlæring?
- Introduksjon til maskinlæring
- Hyperparameter maskinlæring