Машинное обучение: введение
Компьютеры продвинулись во многих отношениях с момента их создания, и, возможно, наиболее важным аспектом является вычислительная мощность, которую они обеспечивают. Именно это увеличение в конечном итоге позволяет использовать решения для машинного обучения. Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта, которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение привносит новые методы в различные аспекты бизнеса и во многие отрасли. Это дает возможность автоматизировать ручные и повторяющиеся задачи и улучшить процесс принятия решений.
ML vs AI
Вы слышали шумиху, но, возможно, вы спрашиваете себя, что такое машинное обучение? И чем он отличается от ИИ?
ML — это тип компьютерной программы или алгоритма, способный обучаться, анализируя данные (входные данные) и вырабатывая решение (выходные данные). Что делает алгоритмы машинного обучения ценными, так это циклы обратной связи — хорошо спроектированный алгоритм продолжает учиться на новых входных данных, чтобы повысить точность решения, которое он предлагает. Например, алгоритмы машинного обучения в рекрутинге используются для оценки личности кандидатов, их соответствия работе и резюме. ML — это, по сути, статистика и корреляции, используемые для прогнозирования. Эти прогнозы становятся более точными по мере того, как в систему подается больше входных данных.
3 вида машинного обучения
1. Контролируемое обучение
При обучении с учителем алгоритму предоставляется набор правильно помеченных пар примеров ввода/вывода для обучения. Двумя основными типами контролируемого обучения являются регрессия и классификация. Регрессия включает прогнозирование количества путем выяснения того, какие функции важны для результата. Классификация включает в себя отнесение наблюдений к разным категориям.
Это позволяет задавать вопросы в трех форматах. Двухклассовая классификация (A или B?), многоклассовая классификация (A, B или C?) и обнаружение аномалий (это ненормально?). Используя эти классификации, вы можете задавать и отвечать на такие вопросы, как; Это изображение кошки или собаки? Каково настроение этого твита? Или эти показания давления нетипичны?
2. Неконтролируемое обучение
В то время как обучение с учителем находит закономерности в наборах данных, где мы знаем правильные ответы, обучение без учителя находит закономерности в наборах данных, где мы их не знаем. Неконтролируемое обучение позволяет нам задавать вопросы о том, как организованы данные и как их сжать. Это достигается с помощью таких методов, как кластеризация и уменьшение размерности. Например, веб-сайты по недвижимости могут группировать свои списки жилья по районам, чтобы пользователям было легче ориентироваться в списках.
Неконтролируемое обучение позволяет нам ответить на два типа вопросов:
Как организованы эти данные?
Как мы можем представить эти данные в сжатом формате?
3. Обучение с подкреплением
При обучении с подкреплением мы не предоставляем машине примеры правильных пар ввода-вывода, но мы предоставляем машине метод количественной оценки ее производительности в виде сигнала вознаграждения. Машина пробует кучу разных вещей и вознаграждается, когда что-то получается хорошо. Обучение с подкреплением полезно в случаях, когда пространство решений огромно или бесконечно, и обычно применяется в случаях, когда машину можно рассматривать как агента, взаимодействующего со своей средой. Алгоритм, который может играть в видеоигры, является примером обучения с подкреплением.
Обучение с подкреплением — это все действия, которые может предпринять машина. Алгоритм RL выбирает действие на основе факторов, которым он научился совершать действия с высоким вознаграждением. Этот процесс был вдохновлен тем, как люди и крысы реагируют на награды и наказания. Это делает RL потрясающим для автоматизированных систем. Например, воздушная система может научиться предварительно охлаждать верхние этажи офисного здания до того, как днем станет слишком жарко и потребуется больше времени для охлаждения. Это экономит деньги в долгосрочной перспективе, поскольку система потребляет меньше электроэнергии, потому что она работает и работает меньше.
Здесь, в Blue Orange, мы использовали ML для автоматизации проверки резюме, составления списка и оценки кандидатов, изучая резюме существующих сотрудников. Во-первых, мы использовали алгоритм машинного обучения для обработки естественного языка, чтобы превратить неструктурированный текст резюме в реляционные данные. Затем мы создали еще один алгоритм машинного обучения, который обучался на предыдущих сотрудниках, чтобы узнать, какие точки данных резюме (входные данные) коррелируют с успешными сотрудниками, чтобы создать краткий список квалифицированных кандидатов на должность (выходные данные). Вместо того, чтобы просто сканировать ключевые слова, мы можем делать прогнозные предложения по найму для HR. Кроме того, для фирм, которые используют оцифрованные интервью, мы можем использовать технологию машинного обучения для оценки личности кандидатов и их соответствия работе, изучая выражение лица и выбор слов успешных кандидатов.
По мере того, как технологии все больше интегрируются в нашу повседневную жизнь, потребность в сборе, хранении и анализе данных, которые у нас есть, будет только возрастать. Сейчас это может показаться пугающим, но при дальновидности машинное обучение может использоваться предприятиями любого размера во всех отраслях. Итак, позвольте нам приручить данные вашего бизнеса и заставить их работать на вас.
Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать, чем мы можем помочь!
