Świat opanowany przez roboty w niezbyt odległej przyszłości będzie w dużej mierze zależał od naszej zdolności do skutecznego wdrażania sztucznej inteligencji (AI).
Uczenie maszynowe — jednak przekształcenie maszyn w urządzenia uczące się i myślące nie jest tak proste, jak się wydaje.
Sztuczną inteligencję można osiągnąć jedynie dzięki uczeniu maszynowemu lub uczeniu maszynowemu (ML); Oznacza to, że sztuczna inteligencja pomaga maszynom i robotom myśleć jak ludzie.
Ale czym jest uczenie maszynowe? Poniżej zamierzamy jasno zdefiniować to pytanie i przedstawić rodzaje uczenia maszynowego oraz najlepsze sposoby jego uczenia się.
Co to jest uczenie maszynowe?
W odpowiedzi na pytanie, czym jest uczenie maszynowe? Można powiedzieć: uczenie maszynowe to zastosowanie sztucznej inteligencji, które umożliwia systemom uczenie się na podstawie własnego doświadczenia i doskonalenie bez konieczności programowania. Uczenie maszynowe koncentruje się na opracowywaniu programów komputerowych, które mogą uzyskiwać dostęp do danych i wykorzystywać je do nauki.
Innymi słowy, odpowiadając na pytanie, czym jest uczenie maszynowe? Można powiedzieć: Uczenie maszynowe to duża dziedzina nauki, która pokrywa się z wieloma dziedzinami pokrewnymi, takimi jak sztuczna inteligencja i dziedziczy pomysły. Głównym celem uczenia maszynowego jest umożliwienie komputerom samodzielnego uczenia się i dostosowywania działań, bez interwencji i pomocy człowieka.
Dziedzina uczenia maszynowego koncentruje się na uczeniu się, czyli zdobywaniu umiejętności lub wiedzy z doświadczenia, co oznacza syntezę praktycznych koncepcji z danych historycznych.
Rodzaje uczenia maszynowego
Istnieją różne metody uczenia algorytmów uczenia maszynowego, z których każda ma zalety i wady. Aby zrozumieć zalety i wady różnych typów uczenia maszynowego, musimy najpierw przyjrzeć się rodzajowi przechwytywanych danych. W ML istnieją dwa typy danych – oznaczone i nieoznaczone.
Oznaczone dane mają parametry wejściowe i wyjściowe w formacie w pełni nadającym się do odczytu maszynowego, ale etykietowanie danych wymaga obecności człowieka.
Dane nieoznakowane nie mają parametrów czytelnych maszynowo, dlatego wymagają bardziej skomplikowanych rozwiązań.
Istnieją również pewne typy algorytmów uczenia maszynowego, które są stosowane w określonych przypadkach, ale obecnie stosuje się trzy podstawowe metody:
Nadzorowana nauka
Uczenie nadzorowane jest jednym z najbardziej podstawowych rodzajów uczenia maszynowego. W tym typie algorytm uczenia maszynowego jest szkolony na oznaczonych danych; dane muszą być oznaczone, aby poprawić wydajność tej metody. Uczenie się pod nadzorem jest atrakcyjne, jeśli jest stosowane w odpowiednich okolicznościach.
W uczeniu nadzorowanym algorytm ML ma do dyspozycji niewielki zbiór danych szkoleniowych. Ten zbiór danych szkoleniowych stanowi niewielką część bardziej rozbudowanego zbioru danych i daje algorytmowi podstawowe pojęcie o problemie i rozwiązaniu. Zbiór danych szkoleniowych jest również bardzo podobny do końcowego zestawu danych pod względem charakterystyki i zapewnia algorytmowi oznaczone parametry potrzebne do rozwiązania problemu.
Następnie algorytm znajduje zależności pomiędzy podanymi parametrami, ustalając związek przyczynowo-skutkowy pomiędzy zmiennymi w zbiorze danych.
To rozwiązanie jest następnie wykorzystywane do użycia z ostatecznym zbiorem danych.
Uczenie się bez nadzoru
Algorytm uczenia maszynowego bada dane w celu zidentyfikowania wzorców w tej metodzie. Nie ma kluczy odpowiedzi ani operatorów, którzy mogliby udzielić instrukcji. Zamiast tego maszyna określa korelacje i zależności na podstawie analizy dostępnych danych. W procesie uczenia się bez nadzoru algorytm próbuje uporządkować dane, aby opisać ich strukturę, co może oznaczać grupowanie danych w klastry lub układanie ich w sposób zapewniający bardziej zorganizowany wygląd.
W miarę jak ocenia coraz więcej danych, jego zdolność do podejmowania decyzji na ich podstawie stopniowo się poprawia i udoskonala.
Zaletą uczenia maszynowego bez nadzoru jest praca z danymi bez etykiet. Do odczytania zbioru danych nie jest wymagana siła ludzka; algorytm ten umożliwia programowi wykonanie znacznie większego zbioru danych.
Uczenie się przez wzmacnianie
Uczenie się przez wzmacnianie jest bezpośrednio inspirowane tym, jak ludzie uczą się na podstawie aktualnych danych. Algorytm uczenia maszynowego przedstawia zestaw działań, parametrów i wartości końcowych. Definiując reguły, algorytm uczenia maszynowego bada różne opcje i możliwości, monitorując i oceniając każdy wynik, aby określić, który z nich jest optymalny.
Uczenie się przez wzmacnianie uczy maszynę metodą prób i błędów. Uczy się na przeszłych doświadczeniach i zaczyna dostosowywać podejście do sytuacji, aby osiągnąć jak najlepszy wynik.
Uczenie się przez wzmacnianie ma algorytm, który sam się doskonali; korzystne wyniki są zachęcane lub „wzmacniane”, a niekorzystne wyniki są zniechęcane lub „karane”.
Python w uczeniu maszynowym
Python jest językiem programowania preferowanym w dzisiejszym świecie w stosunku do innych języków programowania ze względu na wiele funkcji, zastosowanie i prostotę programowania.
Uczenie maszynowe jest również częścią sztucznej inteligencji, która pozwala maszynie uczyć się na podstawie swojego doświadczenia i wykonywać pracę automatycznie, bez planowania.
Mówiąc najprościej, język programowania Python najlepiej nadaje się do uczenia maszynowego ze względu na niezależność od platformy i popularność w społeczności programistów.
Jakie znaczenie ma Python w uczeniu maszynowym?
Python to fantastyczny język programowania; chociaż jest łatwy do odczytania, ma tak potężną moc, że może zdziałać wiele rzeczy. Język programowania Python pozwala na szybką iterację w porównaniu do innych języków.
Jeśli chcesz trochę zmienić swój kod, wystarczy zmienić wiersz lub dwa i możesz go natychmiast uruchomić — nie ma potrzeby aktualizowania wielu miejsc w celu wprowadzenia drobnych zmian. Nie musisz także czekać minut ani godzin na ponowną kompilację kodu w celu jego uruchomienia.
Oczywiście Python nigdy nie jest przeznaczony do szybkiego działania. Jeśli problemem jest szybkość, lepszym rozwiązaniem może być użycie innego języka, takiego jak C++ lub Java. Jednak zamiast czasu komputera, czas ludzki może być cenniejszy. Python to język, który pozwala zamienić czas komputera na czas programisty.
Oczywiście nie trzeba dodawać, że w projektach uczenia maszynowego nigdy na początku nie wiemy, jakie rozwiązanie będzie właściwe, dlatego potrzebujemy wielu prób i iteracji, aby sfinalizować nasze podejście. Język, który pozwala nam na szybką iterację, oznacza, że możemy szybciej ulepszyć nasze rozwiązanie, biorąc pod uwagę, że tak wiele osób używa Pythona, dlatego istnieje wiele bibliotek dla Pythona.
Python i sztuczna inteligencja
Jeśli zaczynasz w świecie sztucznej inteligencji (AI), Python to świetny język do nauki, ponieważ większość narzędzi jest zbudowana przy jego użyciu.
Co ciekawe, pomimo tego, że jest językiem ogólnego przeznaczenia, Python przedostał się do najbardziej wyrafinowanych technologii, takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, głębokie uczenie się itp.
Wejście w dziedzinę sztucznej inteligencji i nauki o danych może wydawać się zniechęcające dla początkujących bez wcześniejszego doświadczenia, zwłaszcza tych bez doświadczenia w programowaniu. Koncepcje stosowane w samochodach autonomicznych i wirtualnych asystentach, takich jak Alexa firmy Amazon, mogą wydawać się złożone i trudne do zrozumienia. Mimo to sztuczna inteligencja w Pythonie ma na celu udostępnienie sztucznej inteligencji osobom z niewielkim doświadczeniem w programowaniu lub żadnym doświadczeniem w programowaniu poprzez praktyczne ćwiczenia. Doświadczenia są dostępne i zrozumiałe.
Dlaczego Python jest najlepszy do sztucznej inteligencji?
Używanie języka programowania Python jest bardzo ważne dla sztucznej inteligencji; Ponieważ Python jest kluczową częścią języków programowania sztucznej inteligencji.
Python to także język, który wyróżnia się na tle innych języków programowania swoją elastycznością, prostotą i niezawodnymi narzędziami potrzebnymi do tworzenia nowoczesnego oprogramowania.
Krytyczne różnice między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim
Chociaż istnieje wiele różnic między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim – dwoma podzbiorami sztucznej inteligencji – oto pięć najważniejszych:
1. Interwencja człowieka
- Uczenie maszynowe wymaga ciągłej interwencji człowieka, aby osiągnąć rezultaty. Głębokie zrozumienie jest bardziej skomplikowane w przygotowaniu, ale później wymaga minimalnej interwencji.
2. Sprzęt
- Programy do uczenia maszynowego są mniej złożone niż algorytmy głębokiego uczenia się i często działają na zwykłych komputerach, ale systemy głębokiego uczenia się wymagają znacznie wydajniejszego sprzętu i zasobów.
3 razy
- Systemy uczenia maszynowego można wdrożyć szybko. Konfiguracja systemów głębokiego uczenia się zajmuje więcej czasu.
4. Podejście
- Uczenie maszynowe wymaga ustrukturyzowanych danych i wykorzystuje tradycyjne algorytmy, takie jak regresja liniowa. Głębokie zrozumienie wykorzystuje sieci neuronowe i jest zbudowane tak, aby obsługiwać duże ilości nieustrukturyzowanych danych.
5. Aplikacje
- Uczenie maszynowe jest obecnie wykorzystywane w skrzynkach pocztowych, bankach i gabinetach lekarskich. Technologia głębokiego uczenia się umożliwia zastosowanie bardziej złożonych i autonomicznych zastosowań, takich jak samochody autonomiczne czy roboty wykonujące zaawansowane operacje chirurgiczne.
Pobierz motywy WordPress za darmoPobierz najlepsze motywy WordPress do pobrania za darmoPobierz bezpłatne motywy WordPress PremiumPobieranie premium motywów WordPressdarmowy płatny kurs Udemy do pobraniapobierz oprogramowanie lawyBezpłatne pobieranie motywów WordPressdarmowy kurs Udemy do pobrania
