Khái niệm học máy cho người mới bắt đầu - DATAVERSITY

Các khái niệm về học máy cho người mới bắt đầu – DATAVERSITY

Dấu thời gian: ngày 25 tháng 2024 năm 3 35:XNUMX sáng
Nút nguồn: 3083817
khái niệm máy họckhái niệm máy học
Zapp2Photo / Shutterstock.com

Học máy (ML), một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), đã thu hút được sự chú ý đáng kể trong những năm gần đây. ML tập trung vào việc đào tạo máy tính học từ dữ liệu, với sự trợ giúp của các thuật toán và mô hình, để đưa ra quyết định hoặc dự đoán. Trong phương pháp đào tạo này, máy móc không cần phải được lập trình rõ ràng. Máy tính học hỏi từ kinh nghiệm, giống như con người. AI vượt xa ML bằng cách bao gồm nhiều kỹ thuật khác nhau như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính và robot. Nó nhằm mục đích tạo ra những cỗ máy thông minh có thể mô phỏng hành vi của con người và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách tự động. Hiểu các khái niệm cơ bản về học máy là điều cần thiết đối với bất kỳ ai quan tâm đến các lĩnh vực này, vì chúng có tiềm năng to lớn trong việc chuyển đổi các ngành như chăm sóc sức khỏe, tài chính, vận tải, v.v. 

In ML, máy phân tích các tập dữ liệu rất lớn để xác định các mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu. Khả năng dựa trên dữ liệu này giúp máy móc đưa ra quyết định sáng suốt hoặc đưa ra dự đoán chính xác. 

Vai trò của dữ liệu trong học máy

Dữ liệu đóng vai trò là nền tảng để xây dựng các mô hình và đưa ra dự đoán. Các kỹ thuật tiền xử lý như làm sạch, chuyển đổi và chuẩn hóa dữ liệu đảm bảo tính phù hợp cho việc phân tích. Trích xuất tính năng đóng một vai trò quan trọng trong ML bằng cách xác định các thuộc tính hoặc đặc điểm có liên quan trong tập dữ liệu góp phần đưa ra dự đoán chính xác. Quá trình này bao gồm việc lựa chọn hoặc chuyển đổi các biến thể hiện tốt nhất các mẫu cơ bản trong dữ liệu.

Khái niệm tiền xử lý dữ liệu 

Tiền xử lý dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của các mô hình ML. Ở bước này, dữ liệu thô được làm sạch bằng cách loại bỏ các lỗi và sự không nhất quán, sau đó được chuẩn bị ở định dạng phù hợp để phân tích thêm. Một bước quan trọng khác trong quá trình tiền xử lý dữ liệu là xử lý giá trị bị mất. Thiếu dữ liệu có thể gây ra sai lệch và ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình. Các bước tiền xử lý này đảm bảo rằng các thuật toán học tập hoạt động như mong đợi. 

Một bước quan trọng khác là chia tỷ lệ đối tượng, trong đó các biến được điều chỉnh để ngăn các đối tượng nhất định lấn át các đối tượng khác, do đó đảm bảo sự thể hiện công bằng của các đối tượng trong mô hình. 

Hơn nữa, các biến phân loại thường yêu cầu mã hóa thành các biểu diễn số để tương thích với thuật toán ML. Các kỹ thuật như mã hóa một lần hoặc mã hóa nhãn thường được sử dụng để chuyển đổi các biến phân loại thành các giá trị số có ý nghĩa. Ngoài ra, các giá trị ngoại lệ có thể làm sai lệch hiệu suất của mô hình; do đó các phương pháp phát hiện ngoại lệ được áp dụng để xác định và xử lý chúng một cách thích hợp. 

Nhìn chung, quá trình tiền xử lý dữ liệu chính xác đảm bảo rằng các mô hình ML nhận được đầu vào rõ ràng, nhất quán và đáng tin cậy. Điều này không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn cho phép khái quát hóa tốt hơn khi đưa ra dự đoán về dữ liệu chưa nhìn thấy. 

Khái niệm đào tạo dữ liệu: Học có giám sát và không giám sát

Thuật toán ML có thể đào tạo mô hình bằng hai phương pháp chính: học có giám sát và học không giám sát. Trong học có giám sát, mô hình học từ dữ liệu được gắn nhãn trong đó mỗi ví dụ được ghép nối với kết quả chính xác của nó.

Mặt khác, học tập không giám sát phương pháp này dựa vào “dữ liệu không được gắn nhãn”, nơi chỉ có sẵn các tính năng đầu vào. Mục tiêu là khám phá các cấu trúc hoặc mẫu vốn có trong dữ liệu mà không có bất kỳ nhãn nào được xác định trước. Cách tiếp cận này hữu ích cho các tác vụ như phân cụm các trường hợp tương tự lại với nhau hoặc giảm kích thước. 

Bất kể cách tiếp cận được lựa chọn là gì, dữ liệu đào tạo đóng một vai trò quan trọng trong học máy. Bộ dữ liệu chất lượng cao là điều cần thiết để xây dựng các mô hình mạnh mẽ có khả năng khái quát hóa tốt các ví dụ chưa thấy. Ngoài dữ liệu đào tạo, kỹ thuật tính năng cũng đóng một vai trò quan trọng trong quy trình ML. Nó liên quan đến việc chuyển đổi các tính năng đầu vào thô thành một cách biểu diễn phù hợp hơn để nắm bắt thông tin có ý nghĩa về vấn đề đang gặp phải.

Các khái niệm thuật toán ML: Mô hình dự đoán, Mạng thần kinh và Học sâu 

Trong lĩnh vực ML, các thuật toán tạo thành xương sống để tạo ra các hệ thống thông minh có khả năng đưa ra dự đoán và quyết định chính xác. Mô hình dự đoán là một khái niệm cơ bản trong ML liên quan đến việc sử dụng dữ liệu lịch sử để xây dựng các mô hình nhằm dự báo kết quả trong tương lai. Bằng cách phân tích các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu, các mô hình dự đoán cho phép chúng tôi đưa ra những dự đoán sáng suốt về các trường hợp mới, chưa từng thấy.     

Mạng lưới thần kinh, một loại thuật toán đặc biệt, mô phỏng gần giống cấu trúc và hoạt động của bộ não con người. Bao gồm các nút hoặc “nơ-ron” được kết nối với nhau, mạng lưới thần kinh hoạt động cực kỳ hiệu quả trong việc nhận dạng các mẫu phức tạp và rút ra những hiểu biết có ý nghĩa từ lượng dữ liệu khổng lồ. Chúng đã được chứng minh là có hiệu quả cao trong nhiều lĩnh vực khác nhau như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hệ thống đề xuất. 

Học sâu (DL) là một tập hợp con của mạng lưới thần kinh đã trở nên phổ biến rộng rãi trong những năm gần đây do hiệu suất vượt trội của nó trong các nhiệm vụ đầy thách thức. Nó liên quan đến việc đào tạo các mạng lưới thần kinh với các lớp được tiết lộ dần dần (do đó có thuật ngữ “sâu”) để cho phép “thu thập kiến ​​thức” có thứ bậc từ dữ liệu thô. Điều này cho phép các mô hình DL tự động tìm hiểu các tính năng phức tạp mà không cần kỹ thuật tính năng rõ ràng. 

Bằng cách đi sâu vào các kỹ thuật lập mô hình dự đoán, khám phá hoạt động bên trong của mạng lưới thần kinh và hiểu được sức mạnh của các phương pháp tiếp cận DL, những người mới bắt đầu có thể có được những hiểu biết sâu sắc có giá trị về cách thuật toán thúc đẩy các giải pháp ML. 

Các khái niệm đánh giá hiệu suất của mô hình: Trang bị quá mức, Thiếu trang bị, Xác thực chéo, Ma trận nhầm lẫn và Đường cong Roc 

Đánh giá hiệu suất mô hình là một bước quan trọng trong quy trình ML. Chủ đề phụ này sẽ khám phá một số khái niệm quan trọng liên quan đến việc đánh giá hiệu suất của mô hình. 

Trong giai đoạn huấn luyện, mô hình sẽ điều chỉnh các tham số bên trong của nó để giảm thiểu sai sót giữa kết quả đầu ra được dự đoán và giá trị mục tiêu thực tế. Quá trình này, được gọi là "tối ưu hóa" hoặc "phù hợp", cho phép mô hình khái quát hóa việc học của nó thành các ví dụ chưa được nhìn thấy. Vì vậy, điều quan trọng là phải đánh giá hiệu suất của mô hình được đào tạo trên dữ liệu chưa nhìn thấy để đánh giá khả năng đưa ra dự đoán chính xác trong các tình huống thực tế. Đây là nơi dữ liệu thử nghiệm phát huy tác dụng. Dữ liệu kiểm tra hoạt động như một tập dữ liệu độc lập không được sử dụng trong quá trình đào tạo nhưng chứa các mẫu và phân phối tương tự.

trang bị quá mức xảy ra khi một mô hình quá phức tạp – thu thập các mẫu không liên quan từ dữ liệu huấn luyện. Loại mô hình này không hoạt động tốt trên dữ liệu mới. Việc trang bị không đầy đủ thì hoàn toàn ngược lại - nó xảy ra khi một mô hình quá đơn giản để nắm bắt được các mẫu cơ bản trong dữ liệu, dẫn đến hiệu suất kém.  

Xác thực chéo được sử dụng để đánh giá hiệu suất của một mô hình trên dữ liệu chưa nhìn thấy. Điều này bao gồm việc chia tập dữ liệu thành nhiều tập hợp con, sau đó huấn luyện và thử nghiệm mô hình trên các tập hợp con dữ liệu đó một cách lặp đi lặp lại.      

Các số liệu như độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1 cung cấp thông tin chi tiết về mức độ khái quát của các mô hình đối với dữ liệu mới hoặc chưa được xem. Hiểu những khái niệm này sẽ cho phép người mới bắt đầu đánh giá các mô hình ML của họ một cách hiệu quả và đưa ra quyết định sáng suốt về hiệu suất của chúng. 

Trích xuất tính năng và kỹ thuật tính năng: Ví dụ thực tế

Một ví dụ như vậy là trong NLP, nơi trích xuất các tính năng liên quan từ dữ liệu văn bản là rất quan trọng. Ví dụ: trong phân tích cảm xúc, các tính năng như tần số từ, thẻ từ loại hoặc từ vựng cảm xúc có thể được trích xuất để huấn luyện mô hình phân loại văn bản là tích cực hoặc tiêu cực. 

Trong các ứng dụng thị giác máy tính, việc trích xuất đặc điểm là cần thiết để nhận dạng các đối tượng và mẫu trong ảnh. Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) thường sử dụng các mô hình được đào tạo trước như VGGNet hoặc ResNet để trích xuất các tính năng có ý nghĩa từ hình ảnh trước khi huấn luyện các tác vụ cụ thể như phát hiện đối tượng hoặc phân loại hình ảnh. 

Một ví dụ thực tế khác có thể được tìm thấy trong các hệ thống phát hiện gian lận. Để phát hiện các giao dịch gian lận một cách hiệu quả, nhiều tính năng khác nhau được thiết kế dựa trên lịch sử giao dịch, bao gồm tần suất giao dịch, vị trí không khớp, kiểu mua hàng bất thường và địa chỉ IP bất thường. 

Trong các ứng dụng chăm sóc sức khỏe, kỹ thuật tính năng đóng một vai trò quan trọng. Ví dụ, nguy cơ mắc bệnh tim có thể được dự đoán bằng cách sử dụng dữ liệu của bệnh nhân như tuổi tác, huyết áp, mức cholesterol và thói quen hút thuốc. Các biến này được lựa chọn cẩn thận và thiết kế thành các đặc điểm có ý nghĩa nhằm nắm bắt kiến ​​thức y tế liên quan.    

Hệ thống khuyến nghị và phát hiện bất thường: Ví dụ thực tế  

Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, hệ thống khuyến nghị đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Từ đề xuất phim được cá nhân hóa trên nền tảng phát trực tuyến đến đề xuất sản phẩm được nhắm mục tiêu trên các trang web thương mại điện tử, các hệ thống này đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm người dùng. Bằng cách tận dụng thuật toán ML, hệ thống đề xuất sẽ phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để dự đoán chính xác sở thích của người dùng. 

Một ví dụ nổi bật về hệ thống đề xuất là lọc cộng tác, gợi ý các mục dựa trên sở thích và hành vi của những người dùng tương tự. Kỹ thuật này đã cách mạng hóa cách chúng ta khám phá nội dung mới, nuôi dưỡng cảm giác cá nhân hóa trong một thế giới trực tuyến vốn dĩ đang tràn ngập. 

Một khía cạnh hấp dẫn khác của học máy là thuật toán phát hiện sự bất thường. Các thuật toán này vượt trội trong việc xác định những sai lệch so với các mẫu hoặc hành vi dự kiến ​​trong tập dữ liệu. Từ phát hiện gian lận trong các giao dịch tài chính đến phát hiện xâm nhập mạng trong an ninh mạng, phát hiện bất thường đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ khỏi các hoạt động độc hại. 

Bằng cách sử dụng các kỹ thuật như phân cụm, mô hình thống kê và mạng lưới thần kinh, các thuật toán phát hiện sự bất thường có thể xác định các ngoại lệ và sự bất thường mà các phương pháp dựa trên quy tắc truyền thống có thể không phát hiện được. Khả năng này khiến chúng trở thành công cụ vô giá để tăng cường các biện pháp bảo mật trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Trong lĩnh vực học máy, phân tích chuỗi thời gian giữ vai trò then chốt, cho phép chúng tôi rút ra những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu phát triển theo thời gian. Nhánh thống kê này tập trung vào việc hiểu và dự đoán các mẫu trong dữ liệu tuần tự, khiến nó trở thành một công cụ không thể thiếu cho các ứng dụng thực tế khác nhau. Một lĩnh vực nổi bật mà phân tích chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng là dự báo tài chính. 

Bằng cách phân tích lịch sử giá cổ phiếu hoặc tỷ giá hối đoái, mô hình ML có thể dự báo xu hướng trong tương lai và hỗ trợ các nhà đầu tư đưa ra quyết định sáng suốt. Tương tự, trong dự báo doanh số bán hàng, việc hiểu các mô hình bán hàng trong quá khứ là điều cần thiết để dự đoán nhu cầu trong tương lai và tối ưu hóa việc quản lý hàng tồn kho. 

Một ứng dụng quan trọng khác nằm trong lĩnh vực khoa học môi trường. Phân tích chuỗi thời gian giúp chúng ta hiểu rõ các kiểu khí hậu bằng cách kiểm tra sự biến động của nhiệt độ, lượng mưa hoặc thậm chí chỉ số chất lượng không khí trong thời gian dài. Bằng cách xác định xu hướng và tính thời vụ trong các bộ dữ liệu này, các nhà nghiên cứu có thể đưa ra dự đoán chính xác về tác động của biến đổi khí hậu và hướng dẫn các nhà hoạch định chính sách phù hợp. 

Hơn nữa, phân tích chuỗi thời gian cũng thấy tầm quan trọng của nó trong chăm sóc sức khỏe. Bằng cách phân tích các dấu hiệu sinh tồn của bệnh nhân theo thời gian hoặc nghiên cứu mô hình tiến triển của bệnh, các chuyên gia y tế có thể chẩn đoán tốt hơn và dự đoán kết quả bệnh với độ chính xác cao hơn. 

Nhìn chung, phân tích chuỗi thời gian là một thành phần không thể thiếu của các ứng dụng ML trên nhiều lĩnh vực khác nhau. 

Dấu thời gian:

Thêm từ PHỔ THÔNG DỮ LIỆU