Concepte de învățare automată pentru începători – DATAVERSITY

Învățarea automată (ML), o ramură a inteligenței artificiale (AI), a câștigat o atenție semnificativă în ultimii ani. ML se concentrează pe antrenarea computerelor pentru a învăța din date, cu ajutorul algoritmilor și modelelor, pentru a lua decizii sau predicții. În această abordare de formare, mașinile nu trebuie să fie programate în mod explicit. Calculatoarele învață din experiență, la fel ca oamenii. AI depășește ML, cuprinzând diverse tehnici, cum ar fi procesarea limbajului natural (NLP), viziunea computerizată și robotica. Acesta își propune să creeze mașini inteligente care pot simula comportamentul uman și pot îndeplini sarcini complexe în mod autonom. Înțelegerea conceptelor de bază ale învățării automate este esențială pentru oricine este interesat de aceste domenii, deoarece acestea dețin un potențial imens în transformarea industriilor precum sănătatea, finanțele, transporturile și multe altele. 

In ML, mașinile analizează seturi de date foarte mari pentru a identifica modele, tendințe și relații în cadrul datelor. Această capacitate bazată pe date ajută mașinile să ia decizii informate sau să facă predicții precise. 

Rolul datelor în învățarea automată

Datele servesc drept fundație pe care se construiesc modelele și se fac predicțiile. Tehnicile de preprocesare precum curățarea, transformarea și normalizarea datelor asigură adecvarea acestora pentru analiză. Extragerea caracteristicilor joacă un rol vital în ML prin identificarea atributelor sau caracteristicilor relevante din setul de date care contribuie la predicții precise. Acest proces implică selectarea sau transformarea variabilelor care reprezintă cel mai bine tiparele de bază ale datelor.

Concepte de preprocesare a datelor 

Preprocesare de date joacă un rol esențial în îmbunătățirea acurateței și fiabilității modelelor ML. În acest pas, datele brute sunt curățate prin eliminarea erorilor și inconsecvențele și apoi sunt pregătite într-un format potrivit pentru analize ulterioare. Un alt pas important în preprocesarea datelor este manipularea valori lipsă. Datele lipsă pot introduce părtinire și pot afecta acuratețea modelului. Acești pași de preprocesare asigură că algoritmii de învățare funcționează așa cum se așteaptă. 

Un alt pas important este scalarea caracteristicilor, unde variabilele sunt ajustate pentru a preveni ca anumite caracteristici să le domine pe altele, asigurând astfel o reprezentare corectă a caracteristicilor în cadrul modelului. 

În plus, variabilele categoriale necesită adesea codificare în reprezentări numerice pentru compatibilitate cu algoritmii ML. Tehnici precum codarea one-hot sau codificarea etichetelor sunt utilizate în mod obișnuit pentru a converti variabilele categorice în valori numerice semnificative. În plus, valorile aberante pot distorsiona performanța modelului; prin urmare, metodele de detectare a valorii aberante sunt aplicate pentru a le identifica și trata în mod corespunzător. 

În general, preprocesarea precisă a datelor asigură că modelele ML primesc intrări curate, consecvente și fiabile. Acest lucru nu numai că îmbunătățește acuratețea, ci și permite o generalizare mai bună atunci când faceți predicții pe date nevăzute. 

Concepte de instruire a datelor: Învățare supravegheată și nesupravegheată

Algoritmi ML poate antrena modele prin două metode principale: învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată. În învățarea supravegheată, modelul învață din datele etichetate în care fiecare exemplu este asociat cu rezultatul său corect.

Pe de altă parte, învățare nesupravegheată metoda se bazează pe „date neetichetate”, unde sunt disponibile doar caracteristicile de intrare. Scopul este de a descoperi structuri sau modele inerente în cadrul datelor fără etichete predefinite. Această abordare este utilă pentru sarcini precum gruparea instanțelor similare împreună sau reducerea dimensionalității. 

Indiferent de abordarea aleasă, date de instruire joacă un rol esențial în învățarea automată. Seturile de date de înaltă calitate sunt esențiale pentru construirea de modele robuste, capabile să se generalizeze bine la exemple nevăzute. Pe lângă datele de instruire, ingineria caracteristicilor joacă, de asemenea, un rol vital în conductele ML. Aceasta implică transformarea caracteristicilor de intrare brute într-o reprezentare mai potrivită care captează informații semnificative despre problema în cauză.

Concepte de algoritm ML: modelare predictivă, rețele neuronale și învățare profundă 

În domeniul ML, algoritmii formează coloana vertebrală a creării de sisteme inteligente capabile să facă predicții și decizii precise. Modelarea predictivă este un concept fundamental în ML care implică utilizarea datelor istorice pentru a construi modele pentru a prognoza rezultatele viitoare. Analizând tiparele și relațiile din cadrul datelor, modelele predictive ne permit să facem predicții informate despre cazuri noi, nevăzute.     

Rețele neuronale, o clasă specială de algoritmi, imită îndeaproape structura și funcționarea creierului uman. Constând din noduri interconectate sau „neuroni”, rețelele neuronale au rezultate excepționale în recunoașterea tiparelor complexe și în extragerea de informații semnificative din cantități mari de date. S-au dovedit a fi extrem de eficiente în diferite domenii, cum ar fi recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural și sistemele de recomandare. 

Învățarea profundă (DL) este a subset de rețele neuronale care a câștigat o popularitate extraordinară în ultimii ani datorită performanței sale remarcabile la sarcini dificile. Aceasta implică antrenarea rețelelor neuronale cu straturi dezvăluite progresiv (de unde termenul „profund”) pentru a permite „câștigarea de cunoștințe” ierarhică din datele brute. Acest lucru permite modelelor DL ​​să învețe automat caracteristici complexe fără inginerie explicită a caracteristicilor. 

Prin explorarea tehnicilor de modelare predictivă, explorarea funcționării interioare a rețelelor neuronale și înțelegerea puterii abordărilor DL, începătorii pot obține informații valoroase despre modul în care algoritmii conduc soluțiile ML. 

Concepte de evaluare a performanței modelului: supraadaptare, subadaptare, validare încrucișată, matrice de confuzie și curbă Roc 

evaluarea performanța modelului este un pas crucial în procesul ML. Acest subtopic va explora câteva concepte importante legate de evaluarea performanței modelului. 

În timpul fazei de antrenament, modelul își ajustează parametrii interni pentru a minimiza erorile dintre rezultatele prezise și valorile țintă reale. Acest proces, cunoscut sub numele de „optimizare” sau „potrivire”, permite modelului să-și generalizeze învățarea la exemple nevăzute. Astfel, este vital să se evalueze performanța modelului antrenat pe date nevăzute pentru a evalua capacitatea acestuia de a face predicții precise în scenarii din lumea reală. Aici intervin datele de testare. Datele de testare acționează ca un set de date independent care nu a fost folosit în timpul antrenamentului, dar conține modele și distribuții similare.

Suprapunere apare atunci când un model este prea complex – captând modele irelevante din datele de antrenament. Acest tip de modele nu funcționează bine pe datele noi. Underfitting este exact opusul – se întâmplă atunci când un model este prea simplu pentru a capta modelele subiacente în date, ceea ce duce la performanțe slabe.  

Validare încrucișată este utilizat pentru a evalua performanța unui model pe date nevăzute. Aceasta implică împărțirea setului de date în mai multe subseturi și apoi antrenarea și testarea modelului pe subseturile de date în mod iterativ.      

Valori precum acuratețea, precizia, reamintirea și scorul F1 oferă informații despre cât de bine se generalizează modelele la date noi sau nevăzute. Înțelegerea acestor concepte va permite începătorilor să-și evalueze eficient modelele ML și să ia decizii informate cu privire la performanța lor. 

Extragerea caracteristicilor și ingineria caracteristicilor: exemple din viața reală

Un astfel de exemplu este în NLP, unde extragerea caracteristicilor relevante din datele text este crucială. În analiza sentimentelor, de exemplu, caracteristici precum frecvența cuvintelor, etichetele parțial de vorbire sau lexiconele sentimentelor pot fi extrase pentru a antrena un model pentru a clasifica textul ca pozitiv sau negativ. 

În aplicațiile de viziune computerizată, extragerea caracteristicilor este esențială pentru recunoașterea obiectelor și modelelor din imagini. Rețelele neuronale convoluționale (CNN) folosesc adesea modele pre-antrenate precum VGGNet sau ResNet pentru a extrage caracteristici semnificative din imagini înainte de antrenamentul pentru sarcini specifice, cum ar fi detectarea obiectelor sau clasificarea imaginilor. 

Un alt exemplu din viața reală poate fi găsit în sistemele de detectare a fraudelor. Pentru a detecta tranzacțiile frauduloase în mod eficient, diferite caracteristici sunt proiectate pe baza istoricului tranzacțiilor, inclusiv frecvența tranzacțiilor, nepotrivirea locației, modele neobișnuite de achiziție și anomalii ale adresei IP. 

În aplicațiile de asistență medicală, ingineria caracteristicilor joacă un rol semnificativ. De exemplu, riscul de boli de inima poate fi prezis folosind datele pacientului, cum ar fi vârsta, tensiunea arterială, nivelurile de colesterol și obiceiurile de fumat. Aceste variabile sunt atent selectate și proiectate în caracteristici semnificative care captează cunoștințele medicale relevante.    

Sisteme de recomandare și detectarea anomaliilor: exemple din viața reală  

În era digitală de astăzi, sistemele de recomandare au devenit o parte integrantă a vieții noastre de zi cu zi. De la recomandări personalizate de filme pe platformele de streaming până la sugestii de produse direcționate pe site-urile web de comerț electronic, aceste sisteme joacă un rol crucial în îmbunătățirea experienței utilizatorului. Prin folosirea algoritmilor ML, sistemele de recomandare analizează cantități mari de date pentru a prezice cu precizie preferințele utilizatorilor. 

Un exemplu proeminent de sisteme de recomandare este filtrarea colaborativă, care sugerează articole bazate pe preferințele și comportamentele utilizatorilor similari. Această tehnică a revoluționat modul în care descoperim conținut nou, promovând un sentiment de personalizare într-o lume online, altfel copleșitoare. 

Un alt aspect fascinant al învățării automate este algoritmii de detectare a anomaliilor. Acești algoritmi excelează în identificarea abaterilor de la tiparele sau comportamentele așteptate într-un set de date. De la detectarea fraudelor în tranzacțiile financiare până la detectarea intruziunilor în rețea în securitatea cibernetică, detectarea anomaliilor joacă un rol vital în protejarea împotriva activităților rău intenționate. 

Utilizând tehnici precum clustering, modelare statistică și rețele neuronale, algoritmii de detectare a anomaliilor pot identifica valori aberante și anomalii care ar putea trece neobservate de metodele tradiționale bazate pe reguli. Această capacitate le face instrumente de neprețuit pentru îmbunătățirea măsurilor de securitate în diverse industrii.

În domeniul învățării automate, analiza seriilor de timp deține un rol esențial, permițându-ne să extragem informații valoroase din datele care evoluează în timp. Această ramură a statisticii se concentrează pe înțelegerea și predicția tiparelor în datele secvențiale, ceea ce o face un instrument indispensabil pentru diverse aplicații din viața reală. Un domeniu proeminent în care analiza seriilor de timp joacă un rol crucial este prognoza financiară. 

Analizând prețurile istorice ale acțiunilor sau cursurile de schimb valutar, modelele ML pot prognoza tendințele viitoare și pot ajuta investitorii să ia decizii informate. În mod similar, în prognoza vânzărilor, înțelegerea tiparelor de vânzări din trecut este esențială pentru prezicerea cererii viitoare și pentru optimizarea gestionării stocurilor. 

O altă aplicație vitală se află în domeniul științei mediului. Analiza seriilor cronologice ne ajută să înțelegem modelele climatice prin examinarea fluctuațiilor de temperatură, a nivelurilor de precipitații sau chiar a indicilor de calitate a aerului pe perioade îndelungate. Prin identificarea tendințelor și a sezonului în cadrul acestor seturi de date, cercetătorii pot face predicții precise despre impactul schimbărilor climatice și pot ghida factorii de decizie în consecință. 

Mai mult, analiza serii cronologice își găsește semnificația și în domeniul sănătății. Analizând semnele vitale ale pacientului de-a lungul timpului sau studiind tiparele de progresie a bolii, profesioniștii medicali pot face diagnostice mai bune și pot prezice rezultatele bolii cu mai multă precizie. 

În general, analiza seriilor de timp formează o componentă integrală a aplicațiilor ML în diverse domenii. 

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.dataversity.net/machine-learning-concepts-for-beginners/