Что такое машинное обучение?

Согласно SAS Institute, Inc., машинное обучение — это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это подмножество искусственного интеллекта (ИИ). ), который фокусируется на идее о том, что системы могут понимать и интерпретировать данные и выявлять закономерности и структуры, позволяющие учиться, рассуждать и принимать решения с минимальным вмешательством человека. Другими словами, машинное обучение позволяет пользователям, таким как мы, скармливать компьютерному алгоритму огромное количество данных и заставлять его анализировать, интерпретировать и давать рекомендации и решения на основе данных. Если алгоритм идентифицирует какие-либо исправления, он может включить эту новую информацию, чтобы улучшить свой процесс принятия решений в будущем.

Алгоритм машинного обучения, также называемый моделью, представляет собой математическое выражение, которое представляет данные в контексте проблемы, особенно в бизнесе. Он направлен на переход от данных к пониманию или обратной связи. Например, если интернет-магазин хочет предвидеть и прогнозировать продажи на следующий квартал, он может захотеть использовать алгоритм машинного обучения, который прогнозирует эти продажи на основе данных о прошлых продажах и другой соответствующей информации.

Чтобы демистифицировать машинное обучение и предложить путь обучения для тех, кто плохо знаком с основными понятиями, давайте рассмотрим несколько различных методов, включая простые описания и примеры для каждого из них.

Несколько методов машинного обучения:

Часто системы машинного обучения делятся на контролируемые и неконтролируемые.

Этот метод дает машинам и программному обеспечению необходимые агенты для автоматического определения и классификации поведения и действий в определенном контексте, чтобы максимизировать его производительность. Агенту требуется простое понимание вознаграждения, чтобы узнать и понять, какое действие предпринять; предпринятое действие является сигналом подкрепления.

Машинное обучение позволяет анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени с большей точностью. Хотя он обычно обеспечивает более быстрые и точные результаты для выявления прибыльных возможностей или опасных рисков, для обучения алгоритма также может потребоваться больше времени и ресурсов. Сочетание машинного обучения с искусственным интеллектом и когнитивными технологиями может иметь огромное значение для создания более эффективных и надежных систем обработки больших объемов информации.

Как работает машинное обучение?

Машинное обучение состоит из трех основных элементов:

  1. Вычислительный алгоритм, который является ядром операции, используемой для получения надежных разрешений, соответствующих ситуации.
  2. Переменные и различные функции, влияющие на решение
  3. Базовые знания, для которых известен ответ, которые информируют и позволяют (обучают) систему учиться

Чтобы протестировать функциональность и скорость алгоритма, модели нужны исходные данные параметров (тестовые данные) для тестирования алгоритма. Затем результат алгоритма (обучение) потребует соответствующих корректировок, пока он не согласуется с известным ответом. Здесь увеличение объема данных — это то, что помогает системе изучать и обрабатывать более сложные вычислительные решения с более высокой скоростью и более высоким качеством.

Итак, почему машинное обучение важно?

С незапамятных времен данные всегда были источником жизненной силы любого амбициозного бизнеса. Эти данные используют исследователи рынка, чтобы адаптировать свои продукты к конкретным потребностям и желаниям своих клиентов/рынка, повышая вероятность того, что люди купят или приобретут услуги компании. Способность принимать решения на основе данных приводит к огромной разнице между тем, чтобы идти в ногу с конкуренцией в вашем бизнесе и отставать еще больше.

Этот возрождающийся интерес к машинному обучению вызван теми же элементами, которые сделали интеллектуальный анализ данных, байесовский анализ, более известным, чем когда-либо прежде. Такие случаи, как растущие объемы и изменения в доступной информации и датах, обеспечивают более точную вычислительную обработку и более эффективное, намного более дешевое и доступное хранилище данных.

Эти вещи заключают в себе возможность быстрого и автоматического создания моделей, которые могут анализировать большие и сложные данные и доставлять их пользователю быстрее и с более точными результатами. Создавая более надежные модели, организация/компания имеет больше шансов классифицировать выгодные возможности или избежать нежелательных рисков. Однако алгоритм все равно может дать сбой, вызывая вредные последствия.

Что требуется для создания отличной модели/системы машинного обучения?

Как и в любой машине, есть определенные вещи, которые оператор должен приобрести, чтобы его система работала гладко и с небольшими сложностями. Вот некоторые требования, необходимые для создания системы машинного обучения:

  1. Возможности подготовки данных
  2. Алгоритмы — базовые и продвинутые
  3. Автоматизация и итерационные процессы
  4. Масштабируемость
  5. Моделирование ансамбля

Первоначально опубликовано на https://www.proweaver.com 12 марта 2020 г.