Koneoppimiskonsepteja aloittelijoille – DATAVERSITY

Koneoppiminen (ML), tekoälyn (AI) haara, on saanut viime vuosina merkittävää huomiota. ML keskittyy tietokoneiden kouluttamiseen oppimaan datasta algoritmien ja mallien avulla tekemään päätöksiä tai ennusteita. Tässä koulutuslähestymistavassa koneiden ei tarvitse olla erikseen ohjelmoituja. Tietokoneet oppivat kokemuksesta, aivan kuten ihmisetkin. Tekoäly ylittää ML:n sisältäen erilaisia ​​tekniikoita, kuten luonnollisen kielen käsittelyn (NLP), tietokonenäön ja robotiikan. Sen tavoitteena on luoda älykkäitä koneita, jotka voivat simuloida ihmisen käyttäytymistä ja suorittaa monimutkaisia ​​tehtäviä itsenäisesti. Koneoppimisen peruskäsitteiden ymmärtäminen on välttämätöntä kaikille näistä aloista kiinnostuneille, sillä niillä on valtava potentiaali muuttaa toimialoja, kuten terveydenhuoltoa, rahoitusta, liikennettä ja muita. 

In ML, koneet analysoivat erittäin suuria tietojoukkoja tunnistaakseen mallit, trendit ja suhteet datassa. Tämä dataohjattu ominaisuus auttaa koneita tekemään tietoisia päätöksiä tai tarkkoja ennusteita. 

Datan rooli koneoppimisessa

Data toimii perustana, jolle mallit rakennetaan ja ennusteita tehdään. Esikäsittelytekniikat, kuten tietojen puhdistaminen, muuntaminen ja normalisointi, varmistavat sen soveltuvuuden analysointiin. Ominaisuuden poiminnalla on keskeinen rooli ML:ssä, sillä se tunnistaa tietojoukossa oleellisia attribuutteja tai ominaisuuksia, jotka edistävät tarkkoja ennusteita. Tämä prosessi sisältää muuttujien valitsemisen tai muuntamisen, jotka parhaiten edustavat datan taustalla olevia malleja.

Tietojen esikäsittelyn käsitteet 

Tietojen esikäsittely on keskeinen rooli ML-mallien tarkkuuden ja luotettavuuden parantamisessa. Tässä vaiheessa raakadata puhdistetaan poistamalla virheet ja epäjohdonmukaisuudet ja valmistetaan sitten jatkoanalyysiin sopivaan muotoon. Toinen tärkeä vaihe tietojen esikäsittelyssä on käsittely puuttuvat arvot. Puuttuvat tiedot voivat aiheuttaa harhaa ja vaikuttaa mallin tarkkuuteen. Nämä esikäsittelyvaiheet varmistavat, että oppimisalgoritmit toimivat niin kuin niiden odotetaan toimivan. 

Toinen tärkeä askel on ominaisuuden skaalaus, jossa muuttujia säädetään estämään tiettyjä ominaisuuksia hallitsemasta muita, mikä varmistaa piirteiden oikeudenmukaisen esityksen mallissa. 

Lisäksi kategorialliset muuttujat vaativat usein koodauksen numeerisiksi esityksiksi, jotta ne ovat yhteensopivia ML-algoritmien kanssa. Kategoristen muuttujien muuntamiseen merkityksellisiksi numeerisiksi arvoiksi käytetään yleisesti tekniikoita, kuten one-hot-koodausta tai etikettikoodausta. Lisäksi poikkeamat voivat vääristää mallin suorituskykyä; Tästä syystä poikkeamien havaitsemismenetelmiä käytetään tunnistamaan ja käsittelemään niitä asianmukaisesti. 

Kaiken kaikkiaan tarkka tietojen esikäsittely varmistaa, että ML-mallit saavat puhtaita, johdonmukaisia ​​ja luotettavia syötteitä. Tämä ei ainoastaan ​​paranna tarkkuutta, vaan mahdollistaa myös paremman yleistyksen, kun ennustetaan näkymättömistä tiedoista. 

Tietojen koulutuskonseptit: Ohjattu ja ohjaamaton oppiminen

ML-algoritmit osaa kouluttaa malleja kahdella ensisijaisella menetelmällä: ohjatulla oppimisella ja ohjaamattomalla oppimisella. Ohjatussa oppimisessa malli oppii merkityistä tiedoista, joissa jokainen esimerkki yhdistetään oikeaan tulokseen.

Toisaalta, ohjaamaton oppiminen menetelmä perustuu "merkitsemättömään dataan", jossa vain syöttöominaisuudet ovat käytettävissä. Tavoitteena on paljastaa datan sisäisiä rakenteita tai kuvioita ilman ennalta määritettyjä tunnisteita. Tämä lähestymistapa on hyödyllinen tehtävissä, kuten samankaltaisten ilmentymien klusteroinnissa tai ulottuvuuksien pienentämisessä. 

Riippumatta valitusta lähestymistavasta, harjoitustiedot sillä on keskeinen rooli koneoppimisessa. Laadukkaat tietojoukot ovat välttämättömiä luotettaessa vankkoja malleja, jotka pystyvät yleistämään hyvin näkymättömiin esimerkkeihin. Koulutustietojen lisäksi ominaisuussuunnittelulla on tärkeä rooli ML-putkissa. Se sisältää raakasyöttöominaisuuksien muuntamisen sopivammaksi esitykseksi, joka kaappaa merkityksellistä tietoa käsillä olevasta ongelmasta.

ML-algoritmien käsitteet: ennakoiva mallintaminen, hermoverkot ja syväoppiminen 

ML:n alueella algoritmit muodostavat selkärangan älykkäiden järjestelmien luomiselle, jotka pystyvät tekemään tarkkoja ennusteita ja päätöksiä. Ennustava mallintaminen on ML:n peruskonsepti, jossa käytetään historiallisia tietoja mallien rakentamiseen tulevien tulosten ennustamiseksi. Analysoimalla datassa olevia malleja ja suhteita ennustavat mallit antavat meille mahdollisuuden tehdä tietoisia ennusteita uusista, näkymättömistä tapauksista.     

Neuraaliset verkot, erityinen algoritmien luokka, jäljittelevät tarkasti ihmisaivojen rakennetta ja toimintaa. Yhdistetyistä solmuista tai "neuroneista" koostuvat hermoverkot toimivat poikkeuksellisen hyvin monimutkaisten kuvioiden tunnistamisessa ja merkityksellisten oivallusten poimimisessa valtavista tietomääristä. Ne ovat osoittautuneet erittäin tehokkaiksi eri aloilla, kuten kuvantunnistuksessa, luonnollisen kielen käsittelyssä ja suositusjärjestelmissä. 

Deep learning (DL) on a neuroverkkojen osajoukko joka on saavuttanut valtavan suosion viime vuosina johtuen sen erinomaisesta suorituskyvystä haastavissa tehtävissä. Se sisältää neuroverkkojen koulutuksen asteittain paljastetuilla kerroksilla (tästä syystä termi "syvä"), jotta raakadatasta saadaan hierarkkinen "tietohyöty". Tämän ansiosta DL-mallit voivat automaattisesti oppia monimutkaisia ​​ominaisuuksia ilman erityistä ominaisuussuunnittelua. 

Sukeltamalla ennakoiviin mallinnustekniikoihin, tutkimalla hermoverkkojen sisäistä toimintaa ja ymmärtämällä DL-lähestymistapojen tehoa aloittelijat voivat saada arvokasta tietoa siitä, miten algoritmit ohjaavat ML-ratkaisuja. 

Mallin suorituskyvyn arvioinnin käsitteet: ylisovitus, alisovitus, ristiinvalidointi, hämmennysmatriisi ja roc-käyrä 

Arvioiminen mallin suorituskyky on ratkaiseva vaihe ML-prosessissa. Tässä ala-aiheessa tarkastellaan useita tärkeitä mallin suorituskyvyn arviointiin liittyviä käsitteitä. 

Koulutusvaiheen aikana malli säätää sisäisiä parametrejaan minimoimaan ennustettujen tulosten ja todellisten tavoitearvojen väliset virheet. Tämä prosessi, joka tunnetaan nimellä "optimointi" tai "sovitus", antaa mallille mahdollisuuden yleistää oppimisensa näkymättömiin esimerkkeihin. Siksi on elintärkeää arvioida koulutetun mallin suorituskykyä näkymättömällä tiedolla, jotta voidaan arvioida sen kykyä tehdä tarkkoja ennusteita todellisissa skenaarioissa. Tässä testaustiedot tulevat esiin. Testausdata toimii itsenäisenä tietojoukona, jota ei käytetty harjoituksen aikana, mutta joka sisältää samanlaisia ​​​​malleja ja jakaumia.

overfitting tapahtuu, kun malli on liian monimutkainen - se kaappaa epäolennaisia ​​​​malleja harjoitustiedoista. Tämäntyyppiset mallit eivät toimi hyvin uusilla tiedoilla. Alisovitus on täsmälleen päinvastainen – se tapahtuu, kun malli on liian yksinkertainen sieppaamaan datan taustalla olevia kuvioita, mikä johtaa huonoon suorituskykyyn.  

Ristiinvalidointi käytetään arvioimaan mallin suorituskykyä näkymättömissä tiedoissa. Tämä edellyttää tietojoukon jakamista useisiin osajoukkoon ja mallin harjoittelua ja testaamista tietoalajoukoilla iteratiivisesti.      

Mittarit, kuten tarkkuus, tarkkuus, muistaminen ja F1-pisteet, antavat käsityksen siitä, kuinka hyvin mallit yleistyvät uuteen tai näkemättömään dataan. Näiden käsitteiden ymmärtäminen antaa aloittelijoille mahdollisuuden arvioida ML-mallejaan tehokkaasti ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä suorituskyvystään. 

Ominaisuuden poiminta ja ominaisuussuunnittelu: Esimerkkejä tosielämästä

Yksi tällainen esimerkki on NLP, jossa asiaankuuluvien ominaisuuksien poimiminen tekstidata on ratkaisevan tärkeää. Tunneanalyysissä voidaan esimerkiksi poimia ominaisuuksia, kuten sanan esiintymistiheys, puheosan tunnisteet tai tunnesanakirjat, jotta malli voidaan kouluttaa luokittelemaan teksti positiiviseksi tai negatiiviseksi. 

Tietokonenäkösovelluksissa piirteiden erottaminen on välttämätöntä kuvien kohteiden ja kuvioiden tunnistamisessa. Konvoluutiohermoverkot (CNN) käyttävät usein esikoulutettuja malleja, kuten VGGNet tai ResNet poimi merkityksellisiä piirteitä kuvista ennen koulutusta tiettyihin tehtäviin, kuten kohteen havaitsemiseen tai kuvien luokitteluun. 

Toinen tosielämän esimerkki löytyy petosten havaitsemisjärjestelmistä. Vilpillisten tapahtumien havaitsemiseksi tehokkaasti, tapahtumahistorian perusteella on suunniteltu erilaisia ​​ominaisuuksia, kuten tapahtumatiheys, sijainnin epäsopivuus, epätavalliset ostotavat ja IP-osoitteen poikkeavuudet. 

Terveydenhuollon sovelluksissa ominaisuussuunnittelulla on merkittävä rooli. Esimerkiksi sydänsairauksien riskiä voidaan ennustaa potilastietojen, kuten iän, verenpaineen, kolesterolitasojen ja tupakointitottumusten, avulla. Nämä muuttujat on valittu huolella ja muotoiltu merkityksellisiksi ominaisuuksiksi, jotka keräävät asiaankuuluvaa lääketieteellistä tietoa.    

Suositusjärjestelmät ja poikkeamien havaitseminen: Esimerkkejä tosielämästä  

Nykypäivän digitaaliaikana suositusjärjestelmistä on tullut olennainen osa jokapäiväistä elämäämme. Henkilökohtaisista elokuvasuosituksista suoratoistoalustoilla ja kohdistetuissa tuoteehdotuksissa verkkokauppasivustoilla näillä järjestelmillä on ratkaiseva rooli käyttökokemuksen parantamisessa. Hyödyntämällä ML-algoritmeja suositusjärjestelmät analysoivat valtavia tietomääriä ennustaakseen käyttäjien mieltymyksiä tarkasti. 

Eräs näkyvä esimerkki suositusjärjestelmistä on yhteistyösuodatus, joka ehdottaa kohteita samankaltaisten käyttäjien mieltymysten ja käyttäytymisen perusteella. Tämä tekniikka on mullistanut tavan löytää uutta sisältöä, ja se on edistänyt personoinnin tunnetta muuten ylivoimaisessa verkkomaailmassa. 

Toinen koneoppimisen kiehtova puoli on poikkeamien havaitsemisalgoritmit. Nämä algoritmit ovat erinomaiset tunnistamaan poikkeamat odotetuista malleista tai käyttäytymisestä tietojoukossa. Taloustapahtumien petosten havaitsemisesta kyberturvallisuuden verkkotunkeutumisen havaitsemiseen, poikkeamien havaitseminen on tärkeä rooli haitallisilta toimilta suojautumisessa. 

Käyttämällä tekniikoita, kuten klusterointia, tilastollista mallintamista ja hermoverkkoja, poikkeamien havaitsemisalgoritmit voivat tunnistaa poikkeavuuksia ja poikkeavuuksia, jotka saattavat jäädä huomaamatta perinteisillä sääntöpohjaisilla menetelmillä. Tämä ominaisuus tekee niistä korvaamattomia työkaluja turvatoimien parantamiseen eri toimialoilla.

Koneoppimisen alalla aikasarjojen analyysi on keskeinen rooli, jonka avulla voimme poimia arvokkaita oivalluksia ajan myötä kehittyvistä tiedoista. Tämä tilastotiede keskittyy peräkkäisten tietojen kuvioiden ymmärtämiseen ja ennustamiseen, mikä tekee siitä välttämättömän työkalun erilaisiin tosielämän sovelluksiin. Yksi näkyvä alue, jossa aikasarja-analyysillä on keskeinen rooli, on talousennuste. 

Analysoimalla historiallisia osakehintoja tai valuuttakursseja ML-mallit voivat ennustaa tulevaisuuden trendejä ja auttaa sijoittajia tekemään tietoisia päätöksiä. Vastaavasti myynnin ennustamisessa aiempien myyntimallien ymmärtäminen on välttämätöntä tulevan kysynnän ennustamiseksi ja varastonhallinnan optimoimiseksi. 

Toinen tärkeä sovellusalue on ympäristötieteen ala. Aikasarjaanalyysi auttaa meitä ymmärtämään ilmastomalleja tutkimalla lämpötilan vaihteluita, sademäärää tai jopa ilmanlaatuindeksejä pitkien ajanjaksojen aikana. Tunnistamalla trendejä ja kausivaihteluita näissä aineistoissa tutkijat voivat tehdä tarkkoja ennusteita ilmastonmuutoksen vaikutuksista ja ohjata päätöksentekijöitä sen mukaisesti. 

Lisäksi aikasarjaanalyysi löytää merkityksensä myös terveydenhuollossa. Analysoimalla potilaan elintoimintoja ajan mittaan tai tutkimalla taudin etenemismalleja lääketieteen ammattilaiset voivat tehdä parempia diagnooseja ja ennustaa sairauden tuloksia tarkemmin. 

Kaiken kaikkiaan aikasarjaanalyysi on olennainen osa ML-sovelluksia eri aloilla. 

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.dataversity.net/machine-learning-concepts-for-beginners/