Демистификация машинного обучения: углубленное изучение концепций и приложений

Машинное обучение изменило то, как работают отрасли, используя данные для принятия разумных решений. В этой статье мы рассмотрим машинное обучение.

1. Введение в машинное обучение
— Понимание концепции машинного обучения
— Отличие ИИ, машинного обучения и глубокого обучения
— Отличие машинного обучения от традиционного программирования

2. Жизненный цикл машинного обучения

3. Применение машинного обучения
— Здравоохранение
— Банковское дело
— Рекомендательные системы

4. Типы машинного обучения
— Обучение с учителем
— Обучение без учителя
— Обучение с подкреплением

5. Обучение с учителем: регрессия и классификация
— регрессия
— классификация

6. Обучение без учителя: кластеризация и ассоциация
— кластеризация
— ассоциация

7. Переоснащение и недообучение: уравновешивание сложности модели

8. Компромисс смещения и дисперсии: гибкость модели

9. Заключение

Введение

Машинное обучение означает обучение компьютеров учиться на собственном опыте без явного указания им, что делать. Это позволяет компьютерам анализировать большие объемы данных, находить закономерности и делать прогнозы или принимать решения на основе того, что они узнали. Машинное обучение помогает компьютерам со временем становиться умнее и эффективнее.

Понимание AI, ML и DL: упрощенный обзор

ИИ. Под искусственным интеллектом понимаются машины или компьютерные системы, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, например решение проблем и принятие решений.

ML: машинное обучение — это разновидность ИИ, при которой компьютеры учатся на основе данных и со временем улучшают свою производительность без явного программирования. Это помогает им делать прогнозы или принимать решения на основе закономерностей в данных.

DL. Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, в которой используются искусственные нейронные сети, вдохновленные человеческим мозгом. Это позволяет компьютерам изучать сложные закономерности и делать точные прогнозы или распознавать закономерности в таких областях, как распознавание изображений и речи.

Отличие машинного обучения от традиционного программирования

Машинное обучение существенно отличается от традиционного программирования. В традиционном программировании разработчики дают компьютерам явные инструкции, которым нужно следовать. Но в машинном обучении компьютеры учатся на данных и выясняют свои собственные правила.

Машинное обучение использует алгоритмы, чтобы изучать закономерности из данных и делать прогнозы. Эта способность учиться и адаптироваться позволяет моделям машинного обучения обрабатывать сложные и беспорядочные данные, обнаруживать скрытую информацию и решать сложные проблемы, с которыми традиционное программирование не может легко справиться.

Жизненный цикл машинного обучения

Сбор данных: сбор релевантных данных из различных источников, таких как базы данных, файлы или API, которые будут использоваться для обучения модели.
Предварительная обработка данных: очистка и преобразование собранных данных, чтобы обеспечить их формат, подходящий для алгоритмов машинного обучения. Это может включать обработку пропущенных значений, удаление выбросов и масштабирование или нормализацию функций.
Разработка функций: выбор или создание наиболее информативных функций из доступных данных.
Обучение модели: использование предварительно обработанных данных для обучения модели машинного обучения. Модель учится на входных данных и пытается найти закономерности или сделать прогноз на основе предоставленных примеров.
Оценка модели: оценка производительности обученной модели с использованием показателей оценки. Этот шаг помогает понять, насколько хорошо работает модель и нужны ли какие-либо корректировки или улучшения.
Оптимизация модели. Итерационная точная настройка модели для повышения ее производительности. Это может включать настройку гиперпараметров (настроек, управляющих процессом обучения) или использование различных алгоритмов для поиска наилучшей конфигурации.
Развертывание модели: интеграция обученной модели в производственную среду, где ее можно использовать для прогнозирования новых, невидимых данных.
Мониторинг и обслуживание. Непрерывный мониторинг производительности модели в производственной среде для обеспечения ее точности и надежности.

Машинное обучение используется во многих отраслях. Вот несколько примеров

Здоровье. Машинное обучение помогает врачам диагностировать заболевания, создавать персонализированные планы лечения, находить новые лекарства и наблюдать за пациентами. Врачам могут быть предоставлены модели, которые помогают им при лечении пациентов эффективными лекарствами.

Банковское дело. Машинное обучение используется для обнаружения мошеннических действий, определения кредитного рейтинга и оценки рисков. Это помогает в повышении безопасности и финансовых решений банков.

Системы рекомендаций. Алгоритмы машинного обучения предлагают продукты на основе наших предпочтений, улучшая качество покупок и помогая компаниям продавать больше. Даже предложения фильмов могут быть отличным примером того, что делает Netflix.

Типы машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения можно разделить на разные типы в зависимости от их процессов обучения и целей. Давайте рассмотрим три основные категории: контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением.

Контролируемое обучение

Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором алгоритм учится на размеченных данных. Помеченные данные означают, что каждая точка входных данных связана с правильным выходным или целевым значением. Алгоритм учится сопоставлять входные данные с выходными данными на основе этих помеченных данных.

При обучении с учителем алгоритм обучается с использованием набора данных, состоящего из пар ввода-вывода. Он учится на примерах, находя закономерности и отношения между входными данными и соответствующими им выходными данными. Алгоритм обобщает обучающие данные, чтобы делать прогнозы или принимать решения по невидимым или будущим данным.
Пример. Если у нас есть набор изображений, помеченных как кошка или собака, алгоритм обучения с учителем может научиться классифицировать новые изображения как кошек или собак на основе шаблонов, которые он обнаруживает в обучающих данных.

Неконтролируемое обучение

Неконтролируемое обучение включает в себя обучение на немаркированных данных, когда алгоритм пытается найти шаблоны, структуры или отношения в данных без предоставления меток или целевых значений. Цель состоит в том, чтобы раскрыть скрытые идеи и обнаружить внутреннюю структуру данных.

Пример. В задаче сегментации клиентов алгоритм обучения без учителя может группировать клиентов в разные сегменты на основе их покупательского поведения и предпочтений, что позволяет использовать соответствующие маркетинговые стратегии.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением предполагает, что агент учится взаимодействовать с окружающей средой, чтобы максимизировать сигнал вознаграждения. Агент учится методом проб и ошибок с помощью механизма обратной связи, получая награды или штрафы в зависимости от своих действий.

Концепция вознаграждений и агентов: при обучении с подкреплением агент выполняет действия в окружающей среде и получает обратную связь в виде вознаграждения или наказания. Цель агента — изучить оптимальную политику, которая представляет собой последовательность действий, приводящих к максимальному совокупному вознаграждению с течением времени.
Пример: автономный робот, обучающийся перемещению по лабиринту, может использовать обучение с подкреплением, чтобы найти кратчайший путь к цели, получая вознаграждение за достижение цели и штрафы за столкновение с препятствиями.

Обучение с учителем можно разделить на две основные категории: регрессия и классификация.

Регрессия

Регрессия — это тип контролируемого обучения, целью которого является прогнозирование непрерывного или числового значения. В регрессии алгоритм изучает взаимосвязь между входными функциями и непрерывной целевой переменной.
Основная цель регрессии — найти функцию, которая отображает входные переменные в непрерывную выходную переменную. Алгоритм учится на помеченных обучающих данных и оценивает взаимосвязь между функциями и целевой переменной.

Примеры алгоритмов регрессии включают линейную регрессию, полиномиальную регрессию, регрессию опорных векторов (SVR) и регрессию случайного леса.
Варианты использования регрессии включают прогнозирование цен на жилье, оценки, оценку показателей продаж и прогнозирование температуры.

Классификация

Классификация — это еще один тип контролируемого обучения, целью которого является прогнозирование дискретных или категориальных меток классов для входных данных. При классификации алгоритм изучает границы решений или закономерности в данных, чтобы назначать входные экземпляры предопределенным классам или категориям.
Основная цель классификации состоит в том, чтобы изучить функцию отображения входных признаков в категориальную выходную переменную. Алгоритм учится на помеченных обучающих данных, где каждый входной экземпляр связан с меткой класса.

Примеры алгоритмов классификации включают логистическую регрессию, деревья решений, случайный лес, машины опорных векторов (SVM) и нейронные сети.
Варианты использования классификации включают обнаружение спама в электронной почте, анализ настроений, диагностику заболеваний, обнаружение мошенничества с кредитными картами и классификацию изображений.

Понимая разницу между регрессией и классификацией в области контролируемого обучения, вы можете выбрать подходящий алгоритм в зависимости от характера вашей проблемы и типа целевой переменной, с которой вы работаете.

Обучение без учителя можно разделить на две основные категории: кластеризация и ассоциация.

Кластеризация

Кластеризация — это тип обучения без учителя, целью которого является обнаружение присущих шаблонов или группировок в данных без каких-либо предварительных знаний о метках классов. Алгоритмы кластеризации направлены на разделение набора данных на значимые подгруппы или кластеры на основе сходства точек данных.
Основная цель кластеризации — выявить сходства между точками данных в одном кластере и различия между разными кластерами. Алгоритмы кластеризации объединяют точки данных, которые больше похожи друг на друга, чем на те, что находятся в других кластерах.

Примеры алгоритмов кластеризации включают кластеризацию k-средних, иерархическую кластеризацию.
Варианты использования кластеризации включают сегментацию клиентов, кластеризацию документов и обнаружение аномалий.

Ассоциация

Ассоциативный анализ — это еще один тип обучения без учителя, целью которого является обнаружение интересных взаимосвязей или ассоциаций между переменными в большом наборе данных. Правила ассоциации помогают выявить общие закономерности, зависимости между различными элементами.
Основная цель ассоциативного анализа — найти отношения между элементами в наборе данных и определить, как часто они встречаются вместе. Эти отношения часто выражаются в виде правил «если-то», когда наличие одного элемента подразумевает наличие другого.

Примеры алгоритмов ассоциации включают алгоритм Apriori и алгоритм Eclat.
Варианты использования анализа ассоциаций включают анализ потребительской корзины (например, поиск ассоциаций между товарами, которые часто покупаются вместе) и системы рекомендаций.

Переоснащение и недообучение: баланс сложности модели и обобщения

Переоснащение и недообучение — распространенные проблемы в машинном обучении, связанные с поиском правильного баланса между сложностью модели и ее обобщением.

Переобучение происходит, когда модель становится слишком сложной и начинает слишком точно соответствовать обучающим данным. В результате он фиксирует шум и нерелевантные шаблоны, присутствующие в обучающих данных, что приводит к снижению производительности на невидимых данных. Переобучение часто происходит, когда модель имеет слишком много параметров или когда данные для обучения ограничены.

С другой стороны, недообучение происходит, когда модель слишком проста для того, чтобы уловить основные закономерности в данных. Он не может изучить сложности, присутствующие в обучающих данных, и приводит к большим ошибкам обучения и тестирования.

Цель состоит в том, чтобы найти золотую середину между переоснащением и недообучением, регулируя сложность модели. Такие методы, как регуляризация и перекрестная проверка, могут помочь решить проблемы переобучения и недообучения, контролируя сложность модели.

Компромисс смещения и дисперсии: гибкость модели

Представьте, что вы хотите построить модель машинного обучения, чтобы делать прогнозы. При обучении модели у вас есть два ключевых соображения: смещение и дисперсия.

Смещение относится к ошибке, вызванной слишком большим упрощением модели. Модель с высоким смещением чрезмерно упрощает отношения между функциями и целевой переменной. Он предполагает простую связь, даже если данные более сложные. Это может привести к тому, что модель станет слишком жесткой и не сможет фиксировать важные закономерности в данных.
Дисперсия, с другой стороны, относится к ошибке, вызванной слишком сложной моделью. Модель с высокой дисперсией пытается слишком близко подогнать обучающие данные, улавливая шум и нерелевантные закономерности. Он может запомнить обучающие примеры, но не может хорошо обобщить невидимые данные.

Компромисс возникает из-за того, что уменьшение одного типа ошибок часто приводит к увеличению другого. Другими словами:

Если вы уменьшите смещение (сделав модель более сложной), вы можете увеличить дисперсию, поскольку модель становится более чувствительной к изменениям в обучающих данных.
Если вы уменьшите дисперсию (сделав модель менее сложной), вы можете увеличить систематическую ошибку, поскольку модель может не отражать все важные закономерности в данных.

Цель состоит в том, чтобы найти правильный баланс между смещением и дисперсией. Вам нужна модель, которая достаточно сложна, чтобы фиксировать соответствующие шаблоны, но не слишком сложна, чтобы соответствовать шуму или несущественным деталям.

Заключение

В заключение можно сказать, что машинное обучение произвело революцию в различных отраслях, позволив компьютерам учиться на основе данных и принимать разумные решения без явного программирования. Поскольку технологии продолжают развиваться, машинное обучение, несомненно, будет играть все более важную роль в формировании нашего будущего и внедрении инноваций в различных областях.