Pronašli su primjenu u različitim poljima, od zdravstva do financija, i nastavljaju pomaknuti granice onoga što je moguće s tehnologijom. Međutim, unatoč njihovoj širokoj primjeni, ti se koncepti često pogrešno shvaćaju.
U ovom ćemo članku demistificirati strojno i duboko učenje objašnjavajući ih jednostavnim terminima.
Također ćemo se baviti nekim od najčešćih algoritama strojnog učenja i objasniti kako ti algoritmi pridonose širem procesu stvaranja prediktivnih modela iz povijesnih podataka.
Sadržaj
Što su algoritmi strojnog učenja?
Strojno učenje je podskup umjetne inteligencije koji uključuje upotrebu statističkih tehnika kako bi se omogućilo strojevima da se poboljšaju u zadacima s iskustvom.
U srcu strojnog učenja su algoritmi, koji služe kao motori koji pokreću ove sustave.
Algoritmi strojnog učenja su odgovorni za pretvaranje sirovih podataka u model koji može donositi predviđanja ili identificirati obrasce. Izbor algoritma ovisi o nekoliko faktora, uključujući vrstu problema koji pokušavate riješiti, računalne resurse na raspolaganju i prirodu podataka s kojima radite.
Kako strojno učenje radi
Za razliku od tradicionalnih programskih algoritama, koji računalu pružaju eksplicitne upute o tome što treba učiniti, algoritmi strojnog učenja su složeniji.
Ne pridržavaju se specifične matematičke funkcije, poput polinoma, već uče iz podataka.
Ovaj proces učenja uključuje iterativno donošenje predviđanja na podacima, procjenu točnosti tih predviđanja, a zatim prilagođavanje modela kako bi se poboljšala točnost predviđanja.
Nadzirano učenje naspram nenadziranog učenja
Strojno učenje može se široko podijeliti u dvije kategorije: nadzirano učenje i nenadzirano učenje.
U nadziranom učenju, algoritam se trenira na označenom skupu podataka, što znači da ima pristup točnim odgovorima tijekom procesa učenja. To je poput učenja s učiteljem koji pruža smjernice i povratne informacije.
S druge strane, nenadzirano učenje uključuje treniranje algoritma na neoznačenom skupu podataka.
Algoritam mora sam otkriti obrasce i odnose u podacima, što je poput učenja kroz promatranje i otkriće.
Čišćenje podataka za strojno učenje
Prije nego što se podaci mogu koristiti za strojno učenje, moraju proći proces poznat kao čišćenje podataka.
To uključuje uklanjanje ili ispravljanje pogrešnih podataka, popunjavanje nedostajućih vrijednosti i izvršavanje drugih prilagodbi kako bi se osiguralo da su podaci što točniji i korisniji.
Iako ovaj proces može biti dugotrajan, to je ključan korak u cjevovodu strojnog učenja.
Postavljanjem koraka čišćenja podataka možete osigurati da su vaši podaci u najboljem mogućem stanju za rad s vašim algoritmima strojnog učenja.
Kodiranje i normalizacija podataka za strojno učenje
Da bi se kategorički podaci (podaci koji se mogu podijeliti u više kategorija) mogli koristiti u strojnom učenju, moraju se kodirati u numerički oblik koji algoritam može razumjeti.
To se može postići kroz kodiranje oznaka ili kodiranje jednog vrućeg. Slično tome, numerički podaci koji se koriste za strojno učenje često moraju biti normalizirani.
Normalizacija je tehnika skaliranja koja prilagođava vrijednosti numeričkih stupaca u skupu podataka na zajedničku skalu, bez iskrivljenja razlika u rasponima vrijednosti ili gubitka informacija.
Uobičajeni algoritmi strojnog učenja
Postoji brojni algoritmi strojnog učenja, svaki sa svojim prednostima i slabostima.
Neki od najčešće korištenih algoritama uključuju linearnu regresiju, logističku regresiju, stabla odlučivanja, naivni Bayes, k-najbliži susjedi, strojevi potpornih vektora, slučajne šume i metode poticanja.
Izbor algoritma ovisi o specifičnom zadatku, prirodi podataka i specifičnim zahtjevima problema.
Hiperparametri za algoritme strojnog učenja
Algoritmi strojnog učenja imaju varijable poznate kao hiperparametri koji kontroliraju proces učenja.
Za razliku od parametara, koji se uče iz podataka, hiperparametri se postavljaju prije početka procesa učenja.
Oni utječu na ponašanje algoritma učenja i imaju značajan utjecaj na performanse modela.
Primjeri hiperparametara uključuju stopu učenja u gradijentnom spustu i dubinu stabala u algoritmima stabla odlučivanja.
Automatizirano strojno učenje
S obzirom na veliki broj algoritama strojnog učenja i složenost uključenu u odabir pravog, razvijeni su sustavi automatiziranog strojnog učenja (AutoML).
Ti sustavi automatiziraju proces odabira algoritma, podešavanje hiperparametara i čak inženjering značajki, čineći lakšim izgradnju učinkovitih modela strojnog učenja.
Zaključak
Algoritmi strojnog učenja kritična su komponenta procesa strojnog učenja, ali su samo jedan dio slagalice.
Osim odabira pravog algoritma, morate također razmotriti čišćenje podataka, odabir značajki, normalizaciju podataka i opcionalno podešavanje hiperparametara.
Kada ste se nosili sa svim tim i izgradili model koji dobro radi s vašim podacima, sljedeći korak je implementacija modela i zatim ažuriranje kako se uvjeti mijenjaju.
Upravljanje modelima strojnog učenja u produkciji predstavlja svoj vlastiti skup izazova, ali to je tema za drugu raspravu.