Koncepti strojnega učenja za začetnike – DATAVERSITY

Strojno učenje (ML), veja umetne inteligence (AI), je v zadnjih letih pridobila veliko pozornosti. ML se osredotoča na usposabljanje računalnikov za učenje iz podatkov s pomočjo algoritmov in modelov za sprejemanje odločitev ali napovedi. Pri tem pristopu usposabljanja strojev ni treba izrecno programirati. Računalniki se učijo iz izkušenj, tako kot ljudje. AI presega ML tako, da vključuje različne tehnike, kot so obdelava naravnega jezika (NLP), računalniški vid in robotika. Njegov namen je ustvariti inteligentne stroje, ki lahko simulirajo človeško vedenje in samostojno opravljajo kompleksne naloge. Razumevanje osnovnih konceptov strojnega učenja je bistvenega pomena za vsakogar, ki ga ta področja zanimajo, saj imajo ogromen potencial pri preoblikovanju panog, kot so zdravstvo, finance, transport in drugo. 

In ML, stroji analizirajo zelo velike nabore podatkov, da prepoznajo vzorce, trende in razmerja v podatkih. Ta zmogljivost, ki temelji na podatkih, pomaga strojem sprejemati informirane odločitve ali narediti natančne napovedi. 

Vloga podatkov v strojnem učenju

Podatki služijo kot temelj, na katerem se gradijo modeli in napovedujejo. Tehnike predprocesiranja, kot so čiščenje, transformacija in normalizacija podatkov, zagotavljajo njihovo primernost za analizo. Ekstrakcija funkcij igra ključno vlogo pri ML z identifikacijo ustreznih atributov ali značilnosti v naboru podatkov, ki prispevajo k natančnim napovedim. Ta postopek vključuje izbiro ali preoblikovanje spremenljivk, ki najbolje predstavljajo osnovne vzorce v podatkih.

Koncepti predhodne obdelave podatkov 

Predobdelava podatkov igra ključno vlogo pri izboljšanju natančnosti in zanesljivosti modelov ML. V tem koraku se neobdelani podatki očistijo z odstranitvijo napak in nedoslednosti, nato pa se pripravijo v obliki, primerni za nadaljnjo analizo. Drug pomemben korak pri predhodni obdelavi podatkov je obdelava manjkajoče vrednosti. Manjkajoči podatki lahko povzročijo pristranskost in vplivajo na natančnost modela. Ti koraki predprocesiranja zagotavljajo, da učni algoritmi delujejo, kot se pričakuje. 

Drug pomemben korak je skaliranje funkcij, kjer se spremenljivke prilagodijo tako, da preprečijo, da bi nekatere lastnosti prevladale nad drugimi, s čimer se zagotovi poštena predstavitev funkcij v modelu. 

Poleg tega kategorične spremenljivke pogosto zahtevajo kodiranje v numerične predstavitve za združljivost z algoritmi ML. Za pretvorbo kategoričnih spremenljivk v smiselne številske vrednosti se običajno uporabljajo tehnike, kot sta kodiranje z enim pritiskom ali kodiranje z oznako. Poleg tega lahko odstopanja izkrivljajo delovanje modela; zato se za njihovo identifikacijo in ustrezno obravnavanje uporabljajo metode odkrivanja izstopajočih vrednosti. 

Na splošno natančna predhodna obdelava podatkov zagotavlja, da modeli ML prejmejo čiste, dosledne in zanesljive vnose. To ne samo izboljša natančnost, temveč omogoča tudi boljšo posplošitev pri napovedovanju nevidnih podatkov. 

Koncepti podatkovnega usposabljanja: nadzorovano in nenadzorovano učenje

ML algoritmi lahko usposablja modele po dveh primarnih metodah: nadzorovano učenje in nenadzorovano učenje. Pri nadzorovanem učenju se model uči iz označenih podatkov, kjer je vsak primer povezan s svojim pravilnim rezultatom.

Po drugi strani pa nenadzorovano učenje Metoda temelji na "neoznačenih podatkih", kjer so na voljo samo vhodne funkcije. Cilj je odkriti inherentne strukture ali vzorce znotraj podatkov brez vnaprej določenih oznak. Ta pristop je uporaben za naloge, kot je združevanje podobnih primerkov skupaj ali zmanjšanje dimenzij. 

Ne glede na izbrani pristop, podatki o usposabljanju igra ključno vlogo pri strojnem učenju. Visokokakovostni nabori podatkov so bistveni za gradnjo robustnih modelov, ki jih je mogoče dobro posplošiti na nevidene primere. Poleg podatkov o usposabljanju igra inženiring funkcij ključno vlogo pri cevovodih ML. Vključuje preoblikovanje neobdelanih vhodnih funkcij v ustreznejšo predstavitev, ki zajame pomembne informacije o obravnavanem problemu.

Koncepti algoritmov ML: napovedno modeliranje, nevronske mreže in globoko učenje 

Na področju strojnega učenja algoritmi tvorijo hrbtenico ustvarjanja inteligentnih sistemov, ki so sposobni sprejemati natančne napovedi in odločitve. Napovedno modeliranje je temeljni koncept v ML, ki vključuje uporabo zgodovinskih podatkov za izdelavo modelov za napovedovanje prihodnjih rezultatov. Z analizo vzorcev in razmerij v podatkih nam napovedni modeli omogočajo informirano napovedovanje novih, nevidenih primerov.     

Nevronske mreže, poseben razred algoritmov, ki natančno posnemajo strukturo in delovanje človeških možganov. Nevronske mreže, ki so sestavljene iz med seboj povezanih vozlišč ali »nevronov«, delujejo izjemno dobro pri prepoznavanju zapletenih vzorcev in pridobivanju pomembnih vpogledov iz ogromnih količin podatkov. Izkazali so se kot zelo učinkoviti na različnih področjih, kot so prepoznavanje slik, obdelava naravnega jezika in sistemi priporočil. 

Globoko učenje (DL) je a podmnožica nevronskih mrež ki je v zadnjih letih pridobil izjemno popularnost zaradi svoje izjemne zmogljivosti pri zahtevnih nalogah. Vključuje usposabljanje nevronskih mrež s postopno razkritimi plastmi (od tod tudi izraz »globoko«), da se omogoči hierarhično »pridobivanje znanja« iz neobdelanih podatkov. To omogoča modelom DL, da se samodejno naučijo zapletenih funkcij brez eksplicitnega inženiringa funkcij. 

S poglabljanjem v tehnike napovednega modeliranja, raziskovanjem notranjega delovanja nevronskih mrež in razumevanjem moči pristopov DL lahko začetniki pridobijo dragocen vpogled v to, kako algoritmi poganjajo rešitve ML. 

Koncepti ocenjevanja uspešnosti modela: preobremenitev, prenizko prileganje, navzkrižno preverjanje, matrika zmede in krivulja Roc 

Ocenjevanje zmogljivost modela je ključni korak v procesu ML. Ta podtema bo raziskala več pomembnih konceptov, povezanih z ocenjevanjem uspešnosti modela. 

Med fazo usposabljanja model prilagodi svoje notranje parametre, da zmanjša napake med predvidenimi rezultati in dejanskimi ciljnimi vrednostmi. Ta proces, znan kot »optimizacija« ali »prilagajanje«, omogoča modelu, da svoje učenje posploši na nevidene primere. Zato je bistvenega pomena oceniti uspešnost usposobljenega modela na nevidnih podatkih, da ocenimo njegovo sposobnost natančnega napovedovanja v realnih scenarijih. Tu pridejo v poštev podatki o testiranju. Testni podatki delujejo kot neodvisen nabor podatkov, ki ni bil uporabljen med usposabljanjem, vendar vsebuje podobne vzorce in porazdelitve.

Prekomerno opremljanje se zgodi, ko je model preveč zapleten – zajemanje nepomembnih vzorcev iz podatkov o usposabljanju. Ta vrsta modelov ne deluje dobro na novih podatkih. Nezadostno prilagajanje je ravno nasprotno – zgodi se, ko je model preveč preprost, da bi zajel osnovne vzorce v podatkih, kar vodi v slabo delovanje.  

Navzkrižno preverjanje se uporablja za oceno uspešnosti modela na nevidnih podatkih. To vključuje razdelitev nabora podatkov na več podnaborov ter nato iterativno usposabljanje in preizkušanje modela na podnaborih podatkov.      

Meritve, kot so točnost, natančnost, priklic in rezultat F1, zagotavljajo vpogled v to, kako dobro se modeli posplošujejo na nove ali nevidene podatke. Razumevanje teh konceptov bo začetnikom omogočilo, da učinkovito ocenijo svoje modele ML in sprejmejo informirane odločitve glede njihove uspešnosti. 

Ekstrakcija funkcij in inženiring funkcij: primeri iz resničnega življenja

En tak primer je NLP, kjer pridobivanje ustreznih funkcij iz besedilnih podatkov je ključnega pomena. Pri analizi razpoloženja je na primer mogoče izluščiti funkcije, kot so pogostost besed, oznake za del govora ali leksikone razpoloženja, da usposobimo model za razvrščanje besedila kot pozitivno ali negativno. 

V aplikacijah za računalniški vid je ekstrakcija funkcij bistvena za prepoznavanje predmetov in vzorcev v slikah. Konvolucijske nevronske mreže (CNN) pogosto uporabljajo vnaprej usposobljene modele, kot sta VGGNet ali ResNet, da izločite pomembne funkcije iz slik pred usposabljanjem za posebne naloge, kot je zaznavanje predmetov ali klasifikacija slik. 

Drug primer iz resničnega življenja je mogoče najti v sistemih za odkrivanje goljufij. Za učinkovito odkrivanje goljufivih transakcij so različne funkcije oblikovane na podlagi zgodovine transakcij, vključno s pogostostjo transakcij, neujemanjem lokacije, nenavadnimi vzorci nakupovanja in anomalijami naslovov IP. 

V zdravstvenih aplikacijah igra inženiring funkcij pomembno vlogo. Tveganje za bolezni srca je na primer mogoče predvideti z uporabo podatkov o bolnikih, kot so starost, krvni tlak, ravni holesterola in kadilske navade. Te spremenljivke so skrbno izbrane in oblikovane v pomembne značilnosti, ki zajemajo ustrezno medicinsko znanje.    

Priporočilni sistemi in odkrivanje nepravilnosti: primeri iz resničnega življenja  

V današnji digitalni dobi so priporočilni sistemi postali sestavni del našega vsakdana. Ti sistemi igrajo ključno vlogo pri izboljšanju uporabniške izkušnje, od prilagojenih filmskih priporočil na pretočnih platformah do ciljanih predlogov izdelkov na spletnih mestih za e-trgovino. Z uporabo algoritmov ML sistemi za priporočila analizirajo ogromne količine podatkov za natančno predvidevanje uporabniških preferenc. 

Eden vidnih primerov priporočilnih sistemov je sodelovalno filtriranje, ki predlaga elemente na podlagi preferenc in vedenja podobnih uporabnikov. Ta tehnika je spremenila način odkrivanja nove vsebine in spodbudila občutek personalizacije v sicer prenatrpanem spletnem svetu. 

Drug fascinanten vidik strojnega učenja so algoritmi za odkrivanje nepravilnosti. Ti algoritmi so odlični pri prepoznavanju odstopanj od pričakovanih vzorcev ali vedenj v naboru podatkov. Od odkrivanja goljufij pri finančnih transakcijah do odkrivanja vdorov v omrežje pri kibernetski varnosti igra odkrivanje anomalij ključno vlogo pri zaščiti pred zlonamernimi dejavnostmi. 

Z uporabo tehnik, kot so združevanje v gruče, statistično modeliranje in nevronske mreže, lahko algoritmi za odkrivanje anomalij prepoznajo odstopanja in anomalije, ki bi lahko ostale neopažene s tradicionalnimi metodami, ki temeljijo na pravilih. Zaradi te zmožnosti so neprecenljivo orodje za izboljšanje varnostnih ukrepov v različnih panogah.

Na področju strojnega učenja, analiza časovnih vrst ima ključno vlogo, saj nam omogoča pridobivanje dragocenih vpogledov iz podatkov, ki se razvijajo skozi čas. Ta veja statistike se osredotoča na razumevanje in napovedovanje vzorcev v zaporednih podatkih, zaradi česar je nepogrešljivo orodje za različne aplikacije v resničnem življenju. Eno vidnih področij, kjer ima analiza časovnih vrst ključno vlogo, je finančno napovedovanje. 

Z analizo preteklih cen delnic ali menjalnih tečajev lahko modeli ML napovejo prihodnje trende in pomagajo vlagateljem pri sprejemanju odločitev na podlagi informacij. Podobno je pri napovedovanju prodaje razumevanje preteklih prodajnih vzorcev bistveno za napovedovanje prihodnjega povpraševanja in optimizacijo upravljanja zalog. 

Druga pomembna uporaba je na področju znanosti o okolju. Analiza časovnih vrst nam pomaga razumeti podnebne vzorce s preučevanjem temperaturnih nihanj, ravni padavin ali celo indeksov kakovosti zraka v daljših obdobjih. Z ugotavljanjem trendov in sezonskosti v teh naborih podatkov lahko raziskovalci podajo natančne napovedi o vplivih podnebnih sprememb in ustrezno vodijo oblikovalce politik. 

Poleg tega ima analiza časovnih vrst svoj pomen tudi v zdravstvu. Z analizo bolnikovih vitalnih znakov skozi čas ali preučevanjem vzorcev napredovanja bolezni lahko zdravstveni delavci postavijo boljše diagnoze in natančneje napovejo izide bolezni. 

Na splošno je analiza časovnih vrst sestavni del aplikacij ML na različnih področjih. 

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.dataversity.net/machine-learning-concepts-for-beginners/