Nasz świat zmienia się dzięki postępowi technologicznemu, a uczenie się maszynowe jest na pierwszym planie. Jest to jeden z czynników wpływających na sposób, w jaki maszyny wykonują zadania. Dzięki uczeniu się przez maszyny możemy wykonywać różne podstawowe i złożone codzienne zadania. Zastosowania uczenia maszynowego obejmują rozpoznawanie głosu, przesiewanie obrazu, itp. Ta dziedzina nauk obliczeniowych pomaga interpretować i analizować strukturę i wzór danych w celu wykonania złożonych zadań. Te złożone zadania często wymagają podejmowania decyzji, rozumowania i uczenia się.

Mówiąc prościej, można wprowadzić wiele danych do algorytmu systemu. Następnie system przeanalizuje te dane i zidentyfikuje wzór i strukturę danych w celu podjęcia decyzji. Co więcej, algorytm będzie wykorzystywał nowe wyniki w celu usprawnienia procesu podejmowania decyzji w przyszłości. Poniżej znajdują się różne typy algorytmu uczenia maszynowego:

Rodzaje algorytmu uczenia maszynowego według stylu uczenia się

  1. Nauka nadzorowana

Dzięki tej metodzie algorytmu uczenia się, szkolisz swoją maszynę, udzielając właściwych odpowiedzi na dane. Oznacza to, że wszystkie dane mają dokładne odpowiedzi. W nadzorowanej nauce potrzebujesz profesjonalisty lub opiekuna z wysokimi umiejętnościami w zakresie nauk o danych, aby wykonywać zadania szkoleniowe. Możesz przewidzieć niewidoczne dane, dostarczając maszynie oznaczone dane w procesie szkolenia.

Ten algorytm uczenia się jest podobny do instytucji edukacyjnych, w których nauczyciel przekazuje Ci wiedzę na dany temat. A Ty zaczynasz odkrywać więcej na ten temat na własną rękę.

Jak działa system

Powiedzmy, że chcesz stworzyć algorytm, który powie Ci, jak długo będziesz podróżował z biura do pracy. Musisz dostarczyć swojemu systemowi następujące informacje:

  • Trasa
  • Ruch na tej trasie
  • Pora dnia
  • Warunki pogodowe

Po otrzymaniu przez system tych informacji jako danych wejściowych, może on określić, ile czasu trzeba będzie na dotarcie do domu. Dane wejściowe to dane, które podajesz lub które system otrzymuje za pośrednictwem przypisanego przez Ciebie źródła. Twój system obliczy te informacje za pomocą algorytmu i dostarczy Ci dane wyjściowe. Tak więc podczas nadzorowanej nauki, maszyna musi natychmiast zebrać dane i warunki i przeanalizować wynik.

  1. Nauka bez nadzoru

Nienadzorowane uczenie się nie wymaga interwencji człowieka w celu dostarczenia referencji i danych. System będzie zbierał dane z nieznanych źródeł, analizował je i generował wyniki. Nie jest możliwe przeszkolenie tego typu maszyn – te typy maszyn pomagają odkryć nieznane wzorce i struktury danych. Rezultat może być czasem kiepski niż nadzorowane uczenie się, ale nie ma sposobu na odnalezienie dokładności danych wyjściowych.

Jak działa system

Ponieważ ten rodzaj uczenia maszynowego nie wymaga danych oznaczonych etykietą, zakodowane dane i algorytm współpracują ze sobą dla wyjścia. Celem uczenia się bez nadzoru jest poznanie ukrytych wzorców i trendów. Na przykład, jeśli prowadzisz fabrykę, która produkuje chipy komputerowe. Musisz utrzymywać różne czynniki, takie jak temperatura, wilgotność i wibracje, aby uniknąć awarii chipów. Odkryłeś jednak, że coraz więcej chipów ulega awarii. Aby znaleźć przyczynę i kombinację czynników, które wpływają na produkcję, możesz użyć nienadzorowanego algorytmu klastrowania.

  1. Uczenie się na wpół nadzorowane

Jak sama nazwa wskazuje, ten rodzaj uczenia się maszynowego jest mieszanką uczenia się maszynowego nadzorowanego i bez nadzoru. W tej metodzie uczenia podaje się etykiety niektórych danych z systemu, podczas gdy niektóre dane nie są etykietowane. Głównym zadaniem tego systemu uczenia się jest kategoryzowanie danych nieoznaczonych etykietami poprzez analizę danych oznaczonych etykietami.

Jak działa system

Ponieważ dane oznakowane są drogie, półnadzorowane maszyny do nauki tworzą dane oznakowane z danych nieoznakowanych przy użyciu minimalnych zasobów. Firmy takie jak Google używają SSL do oznaczania swoich danych. System analizuje wzór danych opatrzonych etykietami i używa tego samego wzoru do oznaczania danych, które nie zawierają żadnej etykiety. Na przykład, jeśli chcesz, aby system rozpoznawał ptaki wokół Twojego domu, dodasz zdjęcia ptaków z etykietami. Korzystając z tych oznaczonych danych, system poznaje cechy ptaków, rozpoznając je natychmiast. W przypadku dodania do systemu nowych zdjęć, system będzie rozpoznawał ptaki za pomocą swojego algorytmu.

Rodzaje algorytmu uczenia się maszynowego według podobieństw

Poniżej znajdują się różne inne rodzaje algorytmu uczenia maszynowego, które są powszechnie stosowane:

  1. Algorytm regresji

Algorytm regresji jest rodzajem nadzorowanego uczenia się maszynowego. Algorytm ten działa zgodnie z zależnością pomiędzy wejściem i wyjściem i generuje nowe dane. Na przykład, jeśli chcesz poznać cenę domu, system będzie przewidywał jego cenę w zależności od funkcji, które dostarczasz. Funkcje te mogą obejmować: ile jest sypialni, jaka jest ich powierzchnia, itp. Najbardziej popularnymi algorytmami regresji są:

  • Regresja zwykłych najmniejszych kwadratów (OLSR)
  • Regresja liniowa
  • Regresja logistyczna
  • Regresja stopniowa
  • Wielozmienne linie adaptacyjnej regresji (MARS)
  • Locally Estimated Scatterplot Smoothing (LOESS)

2. Algorytm oparty na pamięci

Inne nazwy dla tego systemu uczenia maszynowego obejmują system oparty na instancjach lub uczenie się leniwe. Algorytm ten będzie porównywał każdy nowy problem z danymi systemu w procesie uczenia się. Na przykład, jeśli chcesz znaleźć kilka e-maili opartych na dowolnym słowie kluczowym lub nazwie nadawcy, algorytm bazujący na pamięci wyszuka w Twojej skrzynce odbiorczej i znajdzie wszystkie e-maile, które zawierają to słowo kluczowe lub pochodzą od konkretnego nadawcy. Najbardziej popularnymi algorytmami opartymi na pamięci są:

  • k-Najbliższy sąsiad (kNN)
  • Kwantyfikacja wektorów uczenia się (LVQ)
  • Mapa samoorganizacyjna (SOM)
  • Lokalne nauczanie ważone (Local Local Weighted Learning – LWL)
  • Obsługa maszyn wektorowych (SVM – Support Vector Machines)

3. Algorytmy regularyzacyjne

Algorytm regulacji upraszcza dane lub problem, pomagając ograniczyć błędy i niedostosowanie. Aby uczynić maszynę bardziej elastyczną, algorytm ten zmniejsza ryzyko przezbrojenia. Algorytm ten sprawi, że maszyna będzie się uczyć, a nie zapamiętywać dane, aby dobrze radzić sobie z niewidzialnymi danymi. Najbardziej popularnymi algorytmami regulującymi są:

  • Regresja grzbietowa
  • Najmniejszy skurcz bezwzględny i operator selekcji (LASSO)
  • Elastyczna sieć
  • Regresja kątowa (LARS)

4. Algorytmy sztucznej sieci neuronowej

Ten algorytm naśladuje wewnętrzne funkcjonowanie ludzkiego mózgu. Mózg zawiera różne sieci neuronowe, które po przetworzeniu przekazują dane z wejścia do wyjścia. Podobnie, ta sama technika warstw wejściowych i wyjściowych może pomóc w szkoleniu maszyn. Algorytmy sztucznej sieci neuronowej również składają się z ukrytej sieci, która oblicza wynik i przenosi go na wyjście.

Wniosek

Uczenie się maszyn to technologia przyszłości, która pomoże w rozwiązaniu wielu przyszłych problemów i zadań. Dane są paliwem każdej branży. Dzięki uczeniu się maszynowemu możemy gromadzić, rozumieć i znajdować nowe trendy i wzorce, aby podejmować lepsze i świadome decyzje. Algorytm uczenia maszynowego może otworzyć nowe drzwi w dziedzinie AI i automatyzacji.