Dacă gestionați o echipă tehnologică ca manager de produs sau de proiect, iată ce trebuie să știți despre învățarea automată.

Învățarea automată și învățarea profundă au fost cuvinte populare în ultimii cinci ani. Cererea pentru domeniile .ai a crescut.

Dar, dincolo de tot hype-ul care înconjoară învățarea automată, este greu să înțelegi cu ușurință conceptele de bază dacă ești un începător absolut.

Având în vedere caracterul omniprezent al ML și AI, aproape fiecare produs poate avea acum un caz de utilizare a învățării automate. Deci, în acest articol, vom analiza detaliat învățarea automată și vă vom oferi cunoștințele de care aveți nevoie pentru următoarea dvs. conversație tehnică.

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale. Inteligența artificială în ansamblu include multe concepte generale care au ca scop simularea gândirii umane.

Învățarea automată se concentrează doar pe un aspect cheie: a face mașinile să învețe.

Învățarea automată este știința obținerii computerelor să ia decizii fără a fi programate în mod explicit.

În ultimul deceniu, învățarea automată ne-a oferit mașini cu conducere automată, recunoașterea feței, chatbots și multe alte aplicații utile. Învățarea automată alimentează atât de multe instrumente pe care le folosim zilnic.

Cum funcționează învățarea automată?

Învățarea automată utilizează algoritmi pentru a analiza cantități masive de date și a trage concluzii din acestea. Când combinați seturi mari de date cu o putere de calcul mare, acești algoritmi pot înțelege tiparele și relațiile dintre date.

De exemplu, să analizăm un set de date simplu:

x = 1,2,3,4,5

y = 1,4,9,16,25

Dacă vă uitați la numerele de mai sus, veți vedea că relația dintre x și y este că y este un pătrat de x (adică y = x²).

În învățarea automată, sarcina unui algoritm este de a găsi această funcție care definește relația dintre intrare și ieșire. Odată ce această funcție a fost stabilită, este ușor să se prevadă valorile viitoare.

De exemplu, dacă x este 10, y este 100.

Deși acest exemplu este prea simplu, ar trebui să vă ofere o idee despre modul în care funcționează modelele de învățare automată.

Luați în considerare un set de date complex, cum ar fi prezicerea prețurilor locuințelor.

Invatare automata pentru manageri Ce trebuie sa stiti

Acest set de date va conține coduri de zonă, imagini pătrate și multe alte intrări cu prețul ca ieșire. Dacă aveți un set de date cu mii de aceste caracteristici de intrare și prețul final, puteți instrui un model pentru a prezice prețul mediu pe baza noilor intrări.

Problemele de învățare automată implică de obicei găsirea relației dintre intrări și ieșiri pentru a găsi „funcția de ipoteză”. În exemplul nostru anterior, funcția de ipoteză a fost y = x².

Funcțiile ipotezei din lumea reală sunt mult mai complexe decât aceasta. Apoi folosim această funcție pentru a găsi răspunsuri pentru intrări personalizate.

Pe scurt, învățarea automată, în majoritatea cazurilor, reprezintă statistici avansate combinate cu capacitatea de calcul. Astăzi, învățarea automată alimentează tehnologii precum recunoașterea facială, analiza sentimentelor, și multe altele.

Tipuri de algoritmi de învățare

Să ne uităm la tipul de probleme pe care le veți întâlni atunci când lucrați cu învățarea automată. În primul rând, există trei moduri prin care puteți face mașinile să învețe.

1611481628 332 Invatare automata pentru manageri Ce trebuie sa stiti

Învățare supravegheată

În învățarea supravegheată, furnizați informații clare pentru un algoritm de învățare automată. Algoritmul știe ce să învețe din date și concluziile așteptate de la acestea.

De exemplu, pentru a recunoaște diferența dintre o pisică și un câine, antrenezi un algoritm cu mii de imagini. Fiecare dintre aceste imagini va fi etichetată corespunzător.

Odată ce rulați aceste date prin intermediul algoritmului, algoritmul învață și înțelege diferențele. Astfel, poate prezice, cu o precizie rezonabilă, dacă o nouă imagine este o pisică sau un câine.

Învățare fără supraveghere

Etichetarea datelor este importantă pentru a construi un model supravegheat. Cu toate acestea, companiile colectează zilnic seturi de date mari. Etichetarea acestor seturi de date pentru a ușura munca unui model de învățare automată nu este o modalitate elegantă de a aborda această problemă.

Aici intervine învățarea nesupravegheată. Puteți utiliza algoritmi de învățare nesupravegheați pentru a grupa date pe baza atributelor disponibile. Aceste date pot fi apoi introduse în modele de învățare supravegheate pentru a obține o precizie mai mare a predicției.

Modelele de învățare nesupravegheate sunt mai provocatoare decât modelele de învățare supravegheate. Puteți găsi mai multe informații și exemple aiciși puteți afla mai multe despre algoritmi de învățare automată importanți aici.

Consolidarea învățării

Nici un algoritm de învățare automată nu este 100% precis. Nivelul de precizie depinde de setul de date cu care antrenați algoritmul.

Aceasta înseamnă că, după ce instruiți un algoritm, pot fi disponibile noi seturi de date. Aceste seturi de date ar putea avea potențialul de a îmbunătăți considerabil acuratețea modelului dvs.

Puteți utiliza învățarea prin întărire pentru aceste tipuri de scenarii. Învățarea prin întărire este conceptul de actualizare a algoritmului în timp ce este în producție. Modelele de învățare cu întărire se pot recalifica pe baza noilor intrări.

De exemplu, o mașină cu conducere autonomă poate afla despre un nou tip de teren după ce a parcurs acest teren. Acest lucru va fi luat în considerare de algoritmul autovehiculului la următoarea dată când va alege o rută.

Tipuri de probleme de învățare automată

Problemele de învățare automată pot fi clasificate în patru subcategorii pe baza tipului de rezultat pe care îl căutați.

Clasificare

Modelele de clasificare produc un rezultat care aparține unui set finit. Exemple de modele de clasificare includ spam / nu spam, 0 sau 1 (clasificare binară), pozitiv / negativ / neutru și așa mai departe.

Regresie

Modelele de regresie produc rezultate care aparțin unui interval. Exemplele includ prezicerea prețurilor bursiere, prognoza meteo și multe altele. Acestea nu se limitează la un set finit de valori și, prin urmare, se numesc probleme de regresie.

Clustering

Clusterizarea este un concept cheie în învățarea nesupravegheată. Clusterizarea vă ajută să grupați datele care au atribute similare. Odată ce aceste grupuri au fost înființate, devine mai ușor să le instruiți folosind modele supravegheate.

Aflați mai multe despre clustering aici.

Reducerea dimensiunii

Reducerea dimensiunii este o altă tehnică de învățare nesupravegheată. Folosind reducerea dimensiunii, puteți reduce un set de date complex cu mii de caracteristici într-unul simplu, cu poate o sută de intrări.

Similar cu clusterizarea, reducerea dimensionalității este adesea utilizată pentru a reduce zgomotul din seturile de date mari înainte de a le introduce în modele de instruire supravegheate.

Aici puteți găsi un articol mai aprofundat despre reducerea dimensiunii.

Ce este Deep Learning?

1611481628 813 Invatare automata pentru manageri Ce trebuie sa stiti

Învățarea profundă este învățarea automată pe steroizi.

Există mulți algoritmi în învățarea automată. Unul care se remarcă este o rețea neuronală.

Diferența dintre alți algoritmi de învățare automată și o rețea neuronală este că puteți stiva rețele neuronale împreună – câte doriți.

Acest lucru ne ajută să rezolvăm probleme complexe, cum ar fi recunoașterea facială și conducerea de sine, deoarece aceste tipuri de probleme vin cu mii de intrări în timp real.

Folosind rețelele neuronale, puteți rezolva aproape orice problemă complexă cu o precizie ridicată, dacă aveți datele și puterea de calcul necesare pentru a rula modelul.

Rețelele neuronale există de zeci de ani, dar disponibilitatea unor seturi mari de date și a puterii de calcul le-a redobândit viața. Acum învățarea profundă este unul dintre cele mai interesante domenii din industrie.

De ce aveți nevoie de învățare automată?

Să ne uităm la câteva soluții populare de învățare automată pe care le folosim în fiecare zi.

Asistenți vocali

1611481628 987 Invatare automata pentru manageri Ce trebuie sa stiti

V-ați întrebat vreodată cum Siri vă poate înțelege și interpreta comenzile vocale? Răspunsul este învățarea automată. Puteți găsi un asistent vocal în aproape toate smartphone-urile acum, grație avansurilor în procesarea limbajului natural.

Chiar dacă computerelor le este greu să înțeleagă limbajul natural, datorită învățării automate, avem Alexa, Cortana și Siri.

Recomandări de produse

Invatare automata pentru manageri Ce trebuie sa stiti

Motoarele de recomandare sunt un caz de utilizare profitabil pentru companiile de comerț electronic. Dacă puteți găsi produsele potrivite de recomandat, este posibil ca clientul dvs. să efectueze mai multe achiziții.

Algoritmii de învățare automată pot înțelege comportamentul utilizatorilor din achizițiile anterioare. Acest lucru îi ajută să recomande produse similare atunci când un client face cumpărături pe site-ul dvs. web.

Recomandările nu se limitează la comerțul electronic. Acest lucru se aplică produselor precum Spotify sau Netflix care recomandă muzica sau filmele care vă plac.

Chatbots

1611481629 722 Invatare automata pentru manageri Ce trebuie sa stiti

Asistența pentru clienți vă poate crea sau distruge compania, mai ales dacă sunteți un startup. Cu cât atrageți mai mulți utilizatori, cu atât trebuie să oferiți mai multă asistență pentru clienți.

Chatbot-urile economisesc foarte mult timp atunci când vine vorba de interacțiunea cu clienții. Deoarece majoritatea clienților dvs. vor avea întrebări comune, puteți proiecta un chatbot care poate răspunde la întrebări redundante.

Nu trebuie să angajați profesioniști suplimentari în serviciul clienți sau să îi determinați pe clienți să aștepte la o coadă. Chatbot-urile economisesc timp și bani întreprinderilor, datorită învățării automate.

Filtrarea spamului

1611481629 9 Invatare automata pentru manageri Ce trebuie sa stiti

Filtrarea spamului este o aplicație simplă, dar puternică, a Machine Learning. Acesta este motivul pentru care Gmail sau Outlook vă pot filtra cu mare precizie e-mailurile spam.

Sistemele de filtrare a spamului sunt, de asemenea, construite pentru a învăța din experiență. Acest model, numit și învățare cu întărire, vă poate înțelege mai bine preferințele atunci când marcați un e-mail ca spam.

Acum avem cutii primite mai curate, datorită învățării automate.

Traducere lingvistică

Invatare automata pentru manageri Ce trebuie sa stiti

Ce am face fără Google Translate? Motoarele de traducere lingvistică bazate pe învățarea automată economisesc milioane de companii în fiecare an.

Înainte de învățarea automată, serviciile de traducere erau în întregime alimentate de oameni. Datorită învățării automate, puteți traduce seturi mari de date în orice limbă în doar câteva minute.

Instrumente și cadre

Învățarea automată și învățarea profundă se realizează utilizând diferite biblioteci și cadre. Deși alte limbi au propriile instrumente, Python este de obicei limba preferată pentru învățarea automată.

Iată câteva cadre Python pe care le puteți utiliza pentru a vă construi următorul produs de învățare automată sau de învățare profundă.

  • Scikit-learn– Popular pentru problemele de învățare automată. Mare sprijin comunitar. Nu este potrivit pentru modele complexe de învățare profundă.
  • Tensorflow – Cel mai popular cadru de învățare profundă. Construită de Google. Suportă toate modelele complexe de învățare profundă, cum ar fi CNN și RNN
  • PyTorch– Construit de Facebook, scalabil și oferă performanțe ridicate.

Am scris recent o postare pe blog despre cadrul popular de învățare profundă, dacă sunteți interesat.

Concluzie

Învățarea automată are potențialul de a transforma fiecare industrie. De la asistenții vocali la mașinile cu conducere automată, aplicațiile învățării automate sunt în jurul nostru astăzi. Vă poate ajuta să vă înțelegeți mai bine clienții și să luați decizii mai inteligente cu datele.

Sper că acest articol v-a ajutat să cunoașteți bine conceptele de învățare automată și de învățare profundă. Dacă sunteți fascinat de învățarea automată la fel de mult ca mine, verificați Curs de învățare automată pe Courserade prof. Andrew Ng.

Scriu în mod regulat despre Machine Learning, Cyber ​​Security și DevOps. Vă puteți înscrie pentru buletin informativ săptămânal aici.