Вступ до машинного навчання - Застосування машинного навчання

• Вступ до машинного навчання

Вступ до машинного навчання

Машинне навчання (ML) - це мистецтво розробки алгоритмів без явного програмування. За останні два десятиліття було сформовано екзабайти даних, і більшість галузей були повністю оцифровані. Ці існуючі дані використовуються алгоритмами машинного навчання (ML) для розробки прогнозних моделей та автоматизації декількох трудомістких завдань.

Давайте подивимось, чим алгоритми ML відрізняються від запрограмованих алгоритмів на основі логіки:

Для алгоритму, заснованого на логіці, потік добре визначений і заздалегідь відомий, проте існує кілька сценаріїв реального життя (наприклад, класифікація зображень), де логіку неможливо визначити. У таких випадках машинне навчання виявилося надзвичайно корисним. Технології машинного навчання беруть вхідні параметри та очікувані вихідні вихідні дані та генерують логіку, яка потім розгортається у виробництво.

Основні компоненти вступу до машинного навчання:

Машинне навчання поділяється на такі категорії:

1. Контрольоване машинне навчання

Алгоритм керованого МЛ приймає вхідні дані (функції) разом із вихідними маркованими даними на вході. Вони в основному використовуються для завдань класифікації та регресії.

Класифікація:

• Рішення щодо прийняття позики : Автоматизуйте процес затвердження позики, використовуючи минулі дані, що мають такі параметри, як вік, дохід, освіта, місто тощо, щоб визначити, чи можна затвердити кредит заявника.

Регресія:

• Прогнозування ціни на будинок : спрогнозуйте ціну будинку, використовуючи такі функції, як розмір будинку, вік будинку, кількість кімнат, населений пункт тощо.

2. Непідконтрольне машинне навчання

Непідконтрольні методи ML не вимагають мічених даних і використовуються для кластеризації даних у різні сегменти на основі функцій введення.

Приклад: Щоб розділити групу з 100 людей на 5 кластерів, вхідні функції можуть включати інтереси, хобі, соціальні зв’язки тощо.

Застосування машинного навчання

За останнє десятиліття впровадження машинного навчання перетворило декілька галузей, включаючи охорону здоров'я, соціальні медіа, цифровий маркетинг, нерухомість, логістику, ланцюжок поставок та виробництво. Ранні користувачі цих галузей вже отримали значний прибуток. Зростає попит на кваліфіковану робочу силу з машинним навчанням разом із знаннями домену.

Нижче наведено декілька застосувань, де методи ML відіграли значну роль:

• Класифікація спам-пошти:

Щоб класифікувати пошту як спам / не спам, використовуючи мічені відповіді з використанням таких даних, як вміст повідомлень, використання словника, що використовується в рекламних електронних листах, адресі електронної пошти відправника, IP-адреса відправника, використанні гіперпосилань, розділових знаків числа тощо.

• Виявлення раку:

ML все частіше використовується в охороні здоров'я для діагностики і навіть для виявлення раку з використанням медичних даних для попередніх пацієнтів. Для виявлення раку молочної залози алгоритм тренувань приймає такі дані, як розмір пухлини, радіус, кривизна та периметр. На виході ми отримуємо ймовірність, якщо пухлина злоякісна чи ні.

• Прогноз продажів :

Все більше постачальників оцифровують свої записи, багато з них почали використовувати інструменти машинного навчання для прогнозування продажів конкретного товару на даний тиждень, щоб вони могли запасти достатню кількість запасів. Вступ до техніки машинного навчання потребує вкладень з продажів різних предметів минулого року та знаходить зразки сезонних варіацій та дає конкретні прогнози щодо продажу певних товарів. Ми також можемо визначити низькопродуктивні товари з точки зору продажів.

• Розпізнавання обличчя:

Ви, мабуть, помітили, завантажуючи фотографії у Facebook, що вони позначають обличчя вашого друга на їхніх іменах. У алфавітному алфавітному режимі / глибокому навчанні алгоритми роблять цю роботу. Цей же фундаментальний вступ до принципів машинного навчання використовується також для розпізнавання облич, де вхідні зображення обличчя подаються і нейронні мережі навчаються для класифікації цих зображень.

• Класифікація тексту:

Зі збільшенням кількості населення в Інтернеті стало обов'язковим для таких веб-сайтів / соціальних медіа-компаній, як Twitter, Facebook, Quora розгорнути системи, засновані на класифікації текстів. Twitter / Quora використовує це для виявлення коментарів / публікацій ненависті. Деякі новинні компанії також використовують алгоритми класифікації тексту для групування подібних статей новин.

• Інтерпретація аудіо / голосу:

Ніколи не дивуйтесь, як такі пристрої, як Alexa, Siri, Google, з кожним днем ​​стають розумнішими для розуміння аудіоданих на різних мовах з різними акцентами. Величезна кількість даних навчається на цих пристроях для ознайомлення з технікою машинного навчання, що дає можливість.

• Системи виявлення шахрайства:

Системи виявлення шахрайств на основі ML розгортаються декількома компаніями з електронної комерції, щоб виявити клієнтів, які створюють підроблені замовлення, а також усунути постачальників, що продають підроблені товари на платформі. Банківські галузі та стартапи інших фінансових технологій значною мірою покладаються на методики ML для виявлення шахрайських операцій

• Рекомендація двигунів

Netflix використовує непідтримуваний ML для рекомендування фільмів, в той час як Amazon використовує його, щоб рекомендувати товари купувати.

Переваги

• Автоматизація трудомістких завдань:

Програми на основі ML автоматизували декілька завдань, таких як прийняття рішень низького рівня, введення даних, телефонні дзвінки, процеси затвердження позики.

• Економія витрат:

Як тільки алгоритм буде розроблений і введений у виробництво, він може спричинити значну економію витрат, оскільки людська праця та прийняття рішень мінімальні.

• Час обороту:

Для багатьох застосувань загальний час має першорядне значення. ML змогла скоротити час у таких сферах, як страхові випадки автострахування, де користувач завантажує фотографії та розмір страхової суми розраховується. Це також допомогло компаніям з електронної комерції в обробці повернення проданих запасів.

• Прийняття рішень на основі даних:

Не тільки корпорації, але і багато урядів покладаються на ML, щоб приймати рішення, вирішуючи, в які проекти інвестувати і як оптимально використовувати наявні ресурси.

Недоліки

• Алгоритми ML можуть бути упередженими:

Багато разів, вхідні дані до алгоритму ML є упередженими для певної статі, раси, країни, касти тощо. Це призводить до того, що алгоритми ML розповсюджують небажані упередження в процесі прийняття рішень. Це спостерігалось у деяких програмах, де розгорнуто процес прийому до школи / коледжу та рекомендації у соціальних мережах.

• Потрібні великі дані для досягнення прийнятної точності:

Хоча люди можуть легко вчитися для невеликих наборів даних, для деяких додатків впровадження в машинне навчання вимагає величезної кількості даних для досягнення достатньої точності.

• Маніпулювання рішенням користувача:

Нещодавно аналітична фірма Cambridge Analytica використовувала алгоритми ML в соціальних медіа, щоб орієнтуватись і впливати на рішення виборців.

• В даний час вступ до алгоритму машинного навчання може бути цілком придатним для майбутнього:

Техніка ML, підготовлена ​​на поточному наборі даних, може не підходити для майбутнього, оскільки розподіл вводу може з часом значно змінитися. Одним із контрзаходів для подолання цього є періодична перепідготовка моделі.

Рекомендовані статті

Це був посібник із вступу до машинного навчання. Тут ми обговорили машинне навчання з основними пунктами та характеристиками вступу до машинного навчання. Ви також можете переглянути наступні статті:

1. Методи машинного навчання
2. Машинне навчання проти нейронної мережі
3. Кар'єра в машинному навчанні
4. Різниця між великими даними проти машинного навчання
5. Гіперпараметр машинного навчання