Introduksjon til maskinlæring

Machine learning (ML) er en kunst å utvikle algoritmer uten eksplisitt programmering. I løpet av de siste to tiårene har eksabyte med data blitt generert, og de fleste av næringene er blitt fullstendig digitalisert. Disse eksisterende dataene brukes av maskinlæringsalgoritmer for å utvikle prediktive modeller og automatisere flere tidkrevende oppgaver.

La oss se hvordan ML-algoritmer skiller seg fra programmerte logikkbaserte algoritmer:

For en logisk basert algoritme er flyt definert og kjent på forhånd, men det er flere virkelige scenarier (for eksempel bildeklassifisering) der logikk ikke kan defineres. I slike tilfeller har maskinlæring vist seg å være ekstremt nyttig. Maskinlæringsteknikker tar inputparametere og forventede referanseproduktdata og genererer logikk som deretter blir distribuert i produksjon.

Hovedkomponenter i introduksjon til maskinlæring:

Læring av maskiner er delt inn i følgende kategorier:

1. Veiledet maskinlæring

Overvåket ML-algoritme tar inndata (funksjoner) sammen med utdata merkede data ved inngangen. De brukes mest til klassifiserings- og regresjonsoppgaver.

Klassifisering:

  • Beslutning om lånekvalifisering : Automatiser lånegodkjenningsprosessen ved å bruke tidligere data med parametere som alder, inntekt, utdanning, by osv. For å avgjøre om søkerens lån kan godkjennes.

regresjon:

  • Priser for huspriser: Forutsi huspris ved å bruke funksjoner som husstørrelse, husets alder, antall rom, lokalitet osv.

2. Uovervåket maskinlæring

Ikke-overvåket ML-teknikker krever ingen merkede data og brukes til å gruppere data i forskjellige segmenter basert på inputfunksjoner.

Eksempel: For å adskille en gruppe på 100 personer i 5 klynger, kan inputfunksjoner omfatte interesser, hobbyer, sosiale forbindelser, etc.

Bruksområder for maskinlæring

I løpet av det siste tiåret har introduksjon til maskinlæring forvandlet flere bransjer, inkludert helsevesen, sosiale medier, digital markedsføring, eiendom, logistikk, forsyningskjede og produksjon. Tidlige bevegere i disse bransjene har allerede høstet betydelig fortjeneste. Det er et økende behov for en dyktig arbeidskraft med maskinlæring sammen med domenekunnskap.

Følgende er noen få bruksområder der ML-teknikker har spilt en betydelig rolle:

  • Spam-post-klassifisering:

For å klassifisere post som spam / ikke spam ved bruk av merkede svar med bruk av data som meldingsinnhold, bruk av ordforråd som brukes i salgsfremmende e-poster, avsenderens e-postadresse, avsender IP, bruk av hyperkoblinger, nummerstatasjoner, etc.

  • Kreftoppdagelse:

ML blir i økende grad brukt i helsevesenet til diagnose og til og med for påvisning av kreft ved bruk av medisinske data for tidligere pasienter. For brystkreftdeteksjon tar treningsalgoritmen innspill som tumorstørrelse, radius, krumning og omkrets som input. Ved utgangen får vi sannsynligheten for at svulsten er ondartet eller ikke.

  • Salgsprediksjon :

Stadig flere leverandører digitaliserer postene sine, mange av dem har begynt å bruke maskinlæringsverktøy for å forutsi salg av den aktuelle varen i en gitt uke, slik at de kan lagerføre en tilstrekkelig mengde varelager. Innføring i maskinlæringsteknikker vil ta innspill fra forrige års salg for forskjellige varer og finne mønstre for sesongvariasjoner og gi spesifikke forutsigelser for salg av visse varer. Vi kan også identifisere produkter med lav ytelse når det gjelder salg.

  • Ansiktsgjenkjenning:

Du har sannsynligvis observert mens du lastet opp bilder på Facebook at den merker vennens ansikter til navnene deres. I backend-maskinen / dyp læringsalgoritmer gjør denne jobben. Den samme grunnleggende introduksjonen til maskinlæringsprinsipper brukes også til ansiktsgjenkjenning, der innmatede ansiktsbilder mates og nevrale nettverk blir opplært til å klassifisere disse bildene.

  • Tekstklassifisering:

Med økende befolkning på nettet, har det blitt obligatorisk for nettsider / sosiale medieselskaper som Twitter, Facebook og Quora å distribuere tekstklassifiseringssystemer. Twitter / Quora bruker dette for å identifisere hatkommentarer / -innlegg. Noen nyhetsselskaper bruker også tekstklassifiseringsalgoritmer for å gruppere nyhetsartikler som er like.

  • Lyd / stemmetolkning:

Noen gang lurt på hvordan enheter som Alexa, Siri, Google blir intelligente dag for dag når de skal forstå lyddata på forskjellige språk med forskjellige aksenter. En enorm mengde data er opplært i disse enhetene til introduksjon til maskinlæringsteknikker, noe som gjør det mulig.

  • Bedrageriets deteksjonssystemer:

ML-baserte svindelavdekningssystemer er distribuert av flere e-handelsselskaper for å identifisere kunder som lager falske ordrer og også eliminere leverandører som selger forfalskede produkter på plattformen. Banknæringer og andre oppstart av finansiell teknologi er veldig avhengige av ML-teknikker for å oppdage svindeltransaksjoner

  • Anbefalingsmotorer

Netflix bruker uovervåket ML for å anbefale filmer, mens Amazon bruker det for å anbefale produkter å kjøpe.

Fordeler

  • Automatiser tidkrevende oppgaver:

ML-baserte applikasjoner har automatisert flere oppgaver som beslutningsprosesser på lavt nivå, dataregistrering, telesamtaler, lånegodkjenningsprosesser.

  • Kostnadsbesparende:

Når algoritmen er utviklet og satt den i produksjon, kan den føre til betydelig kostnadsbesparelse ettersom menneskelig arbeidskraft og beslutninger er minimale.

  • Gjennomgangstid:

For mye bruk er total tid av største viktighet. ML har vært i stand til å redusere tiden i domener som bilforsikringskrav der brukeren laster opp bilder og forsikringsbeløpet blir beregnet. Det har også hjulpet e-handelsbedrifter med å håndtere avkastning på solgt lager.

  • Datadrevet beslutningstaking:

Ikke bare selskaper, men mange regjeringer er avhengige av at ML tar beslutninger når de skal bestemme hvilke prosjekter de skal investere i og hvordan de eksisterende ressursene skal utnyttes optimalt.

ulemper

  • ML-algoritmer kan være partiske:

Inputdata til ML-algoritmen er mange ganger partisk mot et bestemt kjønn, Race, Country, Caste, etc. Dette resulterer i at ML-algoritmer forplanter uønskede skjevheter i beslutningsprosessen. Dette har blitt observert i noen applikasjoner som distribuerte ML-lignende opptaksprosess for skole / høyskole og anbefalinger om sosiale medier.

  • Krev store data for å oppnå akseptabel nøyaktighet:

Mens folk enkelt kan lære for små datasett, krever introduksjon til maskinlæring enorme datamengder for noen applikasjoner for å oppnå tilstrekkelig nøyaktighet.

  • Manipulere brukervedtak:

Nylig brukte Cambridge Analytica, et analytikafirma ML-algoritmer på sosiale medier for å målrette og påvirke velgernes beslutning.

  • Foreløpig kan introduksjon til maskinlæringsalgoritmen være godt egnet for fremtiden:

ML-teknikk som er trent på dagens datasett, er kanskje ikke godt egnet for fremtiden, da inngangsfordeling kan endre seg betydelig over tid. Et av motforholdene for å få bukt med dette er å trene modell med jevne mellomrom.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til Introduksjon til maskinlæring. Her har vi diskutert maskinlæring med de grunnleggende poengene og kjennetegnene ved introduksjon til maskinlæring. Du kan også se på følgende artikler:

  1. Maskinlæringsteknikker
  2. Machine Learning vs Neural Network
  3. Karrierer i maskinlæring
  4. Forskjellen mellom Big Data Vs Machine Learning
  5. Hyperparameter maskinlæring

Kategori:

Tips for Excel