Обучение - это универсальный навык, который присущ любому живому организму на планете. Обучение - это приобретение знаний и навыков посредством опыта или учебы. Это то, что нас объединяет и в то же время делает уникальными. Это то, что развивается с течением времени.
Что, если я скажу: «Машины тоже могут учиться»?
Мы живем в удивительное время развития роботизации, искусственного интеллекта и машинного обучения. Машинное обучение по-прежнему довольно новая концепция. Мы можем научить машины тому, как учиться, а некоторые машины могут учиться самостоятельно. Магия!
Эта статья познакомит вас с основами машинного обучения.
Самое главное, что вы должны понять: машины могут предсказывать будущее, основываясь на прошлом.
Что такое машинное обучение
Машинное обучение предполагает, что компьютер распознает шаблоны на примерах, а не программируется с помощью определенных правил. Эти шаблоны содержатся в данных.
Машинное обучение - создание алгоритмов (набора правил), которые учатся на сложных функциях (шаблонах) из данных и делает прогнозы.
Это происходит в 3 этапа:
- Анализ данных
- Нахождение шаблонов
- Предсказание на основе шаблона
Применение машинного обучения
Краткий обзор, где можно использовать машинное обучение
- Здравоохранение: прогнозирование диагнозов пациентов для врачей
- Социальная сеть: прогнозирование совместимости на сайте знакомств
- Финансы: прогнозирование мошеннической деятельности по кредитным картам
- Электронная коммерция: прогнозирование оттока клиентов
- Биология: поиск закономерностей генных мутаций, которые могут вызвать рак
Как машины учатся?
Не хочу вас запутать, поэтому просто скажу, что машины учатся, находя похожие данные в больших массивах данных. Чем больше данных передается машине, тем «умнее» она становится.
Не все данные одинаковы. Представьте, что вы пират и ваша цель - найти клад где-то на острове. Для того, чтобы это сделать, понадобится большое количество информации. Как и данные, эта информация может вести вас либо в правильном направлении, либо в неправильном. Чем точнее полученная информация/данные, тем больше шансов на успех. Поэтому важно учитывать тип данных, с помощью которых будет проходить обучение.
Тем не менее, после достаточного объема данных, машина может делать прогнозы. Машины могут предсказывать будущее до тех пор, пока будущее не будет сильно отличаться от прошлого.
Типы машинного обучения
Существует три основные категории машинного обучения:
Supervised learning (обучение с учителем): Машина учится по выбранным данным. Обычно, данные отмечаются людьми.
Unsupervised learning (обучение без учителя): Машина учится не по выбранным данным. Смысл в том, что среди данных нет «правильного» ответа, машина должна найти зависимость между объектами.
Reinforcement learning (обучение с подкреплением): Машина учится через систему на основе вознаграждения.
1. Supervised learning (обучение с учителем)
Обучение с учителем - наиболее распространенный и изученный тип машинного обучения, ведь легче обучить машину с выбранными данными. В зависимости от того, что вы хотите предсказать, обучение с учителем может использоваться для решения двух типов задач: задача регрессии и задача классификации.
Задача регрессии:
Если вы хотите спрогнозировать непрерывные значения, например, попытаться спрогнозировать стоимость дома или погоду на улице в градусах, используйте регрессию. Этот тип задач не имеет определенного ограничения значений, поскольку значение может быть любым числом без ограничений.
Задача классификации:
Если требуется спрогнозировать дискретные значения, например классифицировать что-либо по категориям, используйте классификацию. Вопрос "Будет ли человек делать покупку", имеет ответ, который попадает в две конкретные категории: да или нет. Число допустимых ответов конечно.
2. Unsupervised learning (обучение без учителя)
Поскольку у машин нет отмеченных данных для обучения, цель машинного обучения без учителя - обнаружение закономерностей в данных и их группировка.
Обучение без учителя решает 2 типа задач: задача кластеризации и задача поиска ассоциациативных правил.
Задача кластеризации:
Обучение без учителя решает задачу кластеризации, находя сходства в данных. Если существует общий кластер или группа, алгоритм будет классифицировать их в определенной форме. Примером этого может быть группировка клиентов на основе их прошлых покупок.
Задача поиска ассоциациативных правил:
Обучение без учителя решает эту задачу, пытаясь понять правила и смысл разных групп. Яркий пример - поиск взаимосвязи между покупками клиентов. Магазины могут узнавать, какие продукты были приобретены вместе и использовать эту информацию для продаж. Одно исследование показало, что есть тесная взаимосвязь между покупкой пива и подгузников. Выяснилось, что мужчины, которые вышли купить подгузники для своих детей, также склонны покупать пиво для себя.
3. Reinforcement learning (обучение с подкреплением)
Этот тип машинного обучения требует использования системы вознаграждения/штрафа. Цель - вознаградить машину, когда она учится правильно, и наказать машину, когда она учится неправильно.
Примеры обучения с подкреплением
Обучение машины, как научиться играть (Chess, Go)
Super Mario как учиться и играть
Я рассказал об основах машинного обучения, тема интересная и перспективная, поэтому не жалейте времени, чтобы изучить подробнее.
Перевод статьи A Beginner’s Guide to Machine Learning от Digital Skynet :)
Комментарий удален модератором