Maskinlæring (ML) representerer en banebrytende teknologisk utvikling som stadig beviser sin betydning innenfor en rekke bransjer.
Maskinlæring er nært knyttet til kunstig intelligens og dyp læring. I denne teknologiske tidsalderen er det nå mulig å bruke ML for å forutse fremtidige hendelser og justere tilnærmingene våre deretter.
Dette betyr at manuelle prosesser i stor grad er erstattet; de fleste oppgaver er nå automatisert. Det finnes et mangfold av maskinlæringsalgoritmer, hver designet for å håndtere spesifikke oppgaver. Disse algoritmene kan løse kompliserte problemer og spare verdifull arbeidstid.
Eksempler inkluderer sjakkspill, utfylling av data, utførelse av komplekse operasjoner, valg av det beste produktet fra en handleliste, og mange andre bruksområder.
I denne artikkelen vil jeg gå i dybden på maskinlæringsalgoritmer og modeller.
La oss begynne!
Hva er maskinlæring?
Maskinlæring er en teknologi som gjør det mulig for maskiner (som datamaskiner) å utvikle evnen til å lære og tilpasse seg gjennom bruk av statistiske modeller og algoritmer, uten at de er eksplisitt programmert for hver enkelt oppgave.
Dette resulterer i at maskinene utfører oppgaver på en måte som ligner menneskelig atferd. Maskinlæring er en form for kunstig intelligens som gjør det mulig for programvareapplikasjoner å forbedre nøyaktigheten av prediksjoner og utføre ulike oppgaver ved å analysere data og kontinuerlig forbedre seg selv.
Med den raske utviklingen innen datateknologi, har maskinlæring utviklet seg betydelig. Den har bevist sin verdi i alt fra mønstergjenkjenning til utvikling av maskiner som lærer å utføre spesifikke oppgaver.
Gjennom maskinlæring kan datamaskiner lære av tidligere beregninger for å generere repeterbare, pålitelige avgjørelser og resultater. Med andre ord, maskinlæring er en vitenskap som har fått ny dynamikk.
Selv om mange algoritmer har eksistert lenge, har nylige fremskritt gjort det mulig å automatisk anvende komplekse beregninger på store datasett på en stadig raskere og mer effektiv måte.
Noen kjente eksempler inkluderer:
- Personlige anbefalinger og tilbud på nett, som de du ser fra Netflix og Amazon
- Selvkjørende biler, som den mye omtalte Google-bilen
- Oppdagelse av svindel og forslag til tiltak for å unngå slike problemer
Og mange flere.
Hvorfor er maskinlæring nødvendig?
Maskinlæring er en viktig teknologi for enhver virksomhet som ønsker å forstå kundenes atferd, forretningsmønstre og mer. Det bidrar til utviklingen av innovative produkter.
Mange ledende selskaper som Google, Uber, Instagram og Amazon, har gjort maskinlæring til en sentral del av sin drift. Spesielt bedrifter som håndterer store datamengder, erkjenner viktigheten av maskinlæringsmodeller.
Denne teknologien gir organisasjoner mulighet til å arbeide mer effektivt. Bransjer som finans, offentlig sektor, helsevesen, detaljhandel, transport og olje- og gassindustrien bruker maskinlæringsmodeller for å skape større verdi for kundene.
Hvem bruker maskinlæring?
Maskinlæring finner i dag anvendelse i en rekke applikasjoner. Et kjent eksempel er anbefalingsmotorene på Instagram, Facebook og Twitter.
Facebook bruker maskinlæring for å tilpasse brukeropplevelsen på nyhetsstrømmen. Hvis en bruker ofte stopper for å lese innlegg i samme kategori, vil anbefalingsmotoren begynne å vise flere innlegg i den samme kategorien.
I bakgrunnen analyserer anbefalingsmotoren brukernes nettaktivitet gjennom deres mønstre. Nyhetsstrømmen justeres automatisk når brukeren endrer sin atferd.
Mange virksomheter bruker det samme konseptet som anbefalingsmotorene i sine viktige forretningsprosesser. Her er noen eksempler:
- Programvare for Customer Relationship Management (CRM): Maskinlæringsmodeller brukes til å analysere e-poster fra besøkende og varsle salgsteamet om å prioritere de viktigste henvendelsene.
- Business Intelligence (BI): Leverandører av analyse- og BI-verktøy bruker teknologien til å identifisere viktige datapunkter, mønstre og avvik.
- Human Resource Information Systems (HRIS): Maskinlæringsmodeller brukes i programvaren for å filtrere søknader og finne de best kvalifiserte kandidatene til en gitt stilling.
- Selvkjørende biler: Maskinlæringsalgoritmer gjør det mulig for bilprodusenter å identifisere objekter eller analysere førerens atferd for å varsle om potensielle farer og forhindre ulykker.
- Virtuelle assistenter: Disse intelligente assistentene kombinerer overvåkede og uovervåkede modeller for å tolke tale og kontekst.
Hva er maskinlæringsmodeller?
En ML-modell er et dataprogram som er trent til å gjenkjenne og vurdere mønstre. Modellen trenes ved hjelp av data og algoritmer, slik at den lærer av informasjonen.
For eksempel, for å lage en applikasjon som identifiserer følelser basert på ansiktsuttrykk, må modellen mates med mange bilder av ansikter med tilhørende følelser. Etter grundig trening, kan modellen brukes til å tolke brukernes humør.
Enkelt forklart er en maskinlæringsmodell en forenklet representasjon av en prosess. Den gir den mest effektive måten å finne ut av noe eller anbefale noe til en bruker. Alt i modellen fungerer som en tilnærming.
Når vi for eksempel lager en globus, representerer vi den som en kule. Men selve jorden er ikke en perfekt kule. Vi forenkler formen for å skape en modell. ML-modeller fungerer på samme måte.
La oss utforske ulike maskinlæringsmodeller og algoritmer.
Typer maskinlæringsmodeller
Maskinlæringsmodeller er overordnet inndelt i tre kategorier: overvåket læring, uovervåket læring og forsterkende læring. Overvåket og uovervåket læring er ytterligere klassifisert. La oss se nærmere på hver kategori.
#1. Overvåket læring
Overvåket læring er en grunnleggende maskinlæringsmodell der en funksjon læres for å tilordne en input til en output. For eksempel, i et datasett med alder som input og høyde som output.
En overvåket læringsmodell kan brukes til å forutsi en persons høyde basert på alderen. For å forstå denne modellen bedre, er det nyttig å se på underkategoriene.
#2. Klassifisering
Klassifisering er en mye brukt oppgave innen prediktiv modellering, der en etikett blir forutsett for et gitt datasett. Dette krever et treningsdatasett med eksempler på input og output som modellen lærer fra.
Treningsdatasettet brukes til å finne den optimale måten å tilordne input til de angitte klasseetikettene. Treningsdatasettet representerer et problem som inneholder et stort antall output-eksempler.
Klassifisering brukes til spamfiltrering, dokumentsøk, håndskrevet tegngjenkjenning, svindeldeteksjon, språkidentifikasjon og sentimentanalyse. I disse tilfellene er output diskret.
#3. Regresjon
I regresjonsmodeller er outputen alltid kontinuerlig. Regresjonsanalyse er en statistisk metode som modellerer forholdet mellom en eller flere uavhengige variabler og en avhengig variabel.
Regresjon lar oss se hvordan den avhengige variabelen endrer seg i forhold til den uavhengige variabelen, mens andre uavhengige variabler holdes konstante. Regresjon brukes til å forutsi verdier som lønn, alder, temperatur og pris.
Regresjonsanalyse genererer en prognose fra et sett med data ved å finne den «beste gjetningen». Det innebærer å tilpasse ulike datapunkter i en graf for å finne den mest nøyaktige verdien.
Eksempel: Å forutsi prisen på en flybillett er et typisk regresjonsproblem.
#4. Uovervåket læring
Uovervåket læring brukes til å trekke konklusjoner og finne mønstre i data uten at det finnes referanse til merkede output-data. Denne teknikken brukes til å oppdage skjulte grupper og mønstre uten menneskelig inngripen.
Den kan oppdage forskjeller og likheter i data, noe som gjør den egnet for kundesegmentering, utforskende dataanalyse, mønster- og bildegjenkjenning og krysssalgsstrategier.
Uovervåket læring brukes også til å redusere antall funksjoner i en modell ved hjelp av dimensjonsreduksjon, som inkluderer metoder som singular value decomposition og principal component analysis.
#5. Gruppering
Gruppering (clustering) er en uovervåket læringsmodell som innebærer å gruppere datapunkter. Den brukes for svindeloppdagelse, dokumentklassifisering og kundesegmentering.
Vanlige grupperingsalgoritmer er hierarkisk gruppering, tetthetsbasert gruppering, mean shift clustering og k-means clustering. Hver algoritme brukes på forskjellig måte for å identifisere klynger, men målet er det samme i alle tilfeller.
#6. Dimensjonsreduksjon
Dimensjonsreduksjon er en metode for å redusere antall variabler i en modell for å få et mindre sett med hovedvariabler. Dette er prosessen med å redusere dimensjonen til funksjonssettet. En vanlig algoritme er Principal Component Analysis.
Forbannelsen av dimensjonalitet refererer til det faktum at for mange inputvariabler i en modell kan gjøre det vanskeligere å modellere. Dimensjonsreduksjon brukes ofte for datavisualisering.
#7. Forsterkende læring
Forsterkende læring ligner på overvåket læring, men kalles en atferdsmodell. Forskjellen er at algoritmen ikke trenes ved bruk av eksempler på data.
Modellen lærer gjennom prøving og feiling. Rekken av vellykkede resultater tvinger modellen til å utvikle den beste anbefalingen for et gitt problem. Dette brukes ofte i spill, navigasjon, robotikk og mer.
Typer maskinlæringsalgoritmer
#1. Lineær regresjon
Her er målet å finne en linje som passer best mulig til de gitte dataene. Det finnes utvidelser av lineær regresjon som inkluderer multippel lineær regresjon og polynomregresjon. Disse finnes for å finne det beste planet eller den beste kurven som passer dataene.
#2. Logistisk regresjon
Logistisk regresjon ligner på lineær regresjon, men brukes primært for å få et begrenset antall utfall, for eksempel to. Logistisk regresjon brukes når sannsynligheten for et utfall skal modelleres.
Her bygges en logistisk ligning slik at outputvariabelen er mellom 0 og 1.
#3. Beslutningstre
Beslutningstrær brukes mye i strategisk planlegging, maskinlæring og operasjonsforskning. De består av noder. Jo flere noder, desto mer nøyaktige resultater. Den siste noden i beslutningstreet inneholder data som hjelper til å ta beslutninger raskere.
De siste nodene kalles også bladene i treet. Beslutningstrær er enkle å bygge, men kan ha begrenset nøyaktighet.
#4. Tilfeldig skog
Tilfeldig skog er en ensemblelæringsteknikk. Den er basert på flere beslutningstrær. Modellen bruker bootstrapped datasett og velger tilfeldig delsett av variabler ved hvert trinn.
Modellen velger den mest vanlige prediksjonen for hvert beslutningstre. Denne «majority wins»-metoden reduserer risikoen for feil.
For eksempel, hvis du lager ett beslutningstre som spår 0, vil det være resultatet. Men hvis du lager fire beslutningstrær, kan resultatet bli 1. Dette er styrken i tilfeldig skogmodellen.
#5. Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) er en overvåket maskinlæringsalgoritme som kan være komplisert, men intuitiv på et grunnleggende nivå.
For eksempel, hvis det finnes to dataklasser, vil SVM-algoritmen finne en grense eller et hyperplan mellom disse klassene og maksimere marginen mellom dem. Det er mange hyperplan som skiller to klasser, men bare ett kan maksimere avstanden eller marginen.
#6. Principal Component Analysis (PCA)
Principal Component Analysis reduserer dimensjonaliteten i data, for eksempel ved å projisere 3D-data til et 2D-rom. Dette gir en minimal dimensjon av dataene, samtidig som den beholder de opprinnelige verdiene og posisjonene.
Dette er en dimensjonsreduksjonsmodell som reduserer antall variabler i et datasett. Det gjøres ved å kombinere variabler som har samme måleskala og høy korrelasjon.
Hovedmålet er å vise nye grupper av variabler som gir tilgang til å få arbeidet gjort.
For eksempel kan PCA hjelpe med å tolke undersøkelser med mange spørsmål eller variabler, som undersøkelser om trivsel, studiekultur eller atferd. PCA kan redusere datamengden og fremheve de viktigste variablene.
#7. Naiv Bayes
Naive Bayes-algoritmen er en populær modell innen datavitenskap. Den er basert på Bayes’ teorem, som forklarer sannsynligheten for en variabel Q (output) gitt en variabel P.
Dette er en matematisk forklaring som brukes i dagens teknologi.
Noen av modellene som er nevnt i regresjonsdelen, som beslutningstrær, nevrale nettverk og tilfeldig skog, kan også brukes i klassifiseringsmodeller. Forskjellen er at outputen er diskret i stedet for kontinuerlig.
#8. Nevrale nettverk
Nevrale nettverk er en annen mye brukt modell. Det er et nettverk av matematiske ligninger som tar en eller flere variabler som input og gir en eller flere outputvariabler.
Et nevralt nettverk tar en vektor av input og returnerer en vektor av output. Det har skjulte lag mellom input- og output-lagene som representerer lineære og aktiveringsfunksjoner.
#9. K-Nærmeste Naboer (KNN) Algoritme
KNN-algoritmen brukes til både klassifiserings- og regresjonsproblemer. Den lagrer alle tilgjengelige data og klassifiserer nye data ved å se på stemmene til de nærmeste naboene.
En avstandsfunksjon utfører målingen. Hvis du for eksempel vil vite noe om en person, spør du de som står personen nær, som venner eller kollegaer. KNN-algoritmen fungerer på samme måte.
Tre ting bør vurderes før du bruker KNN:
- Dataene må forbehandles.
- Variabler må normaliseres, ellers kan variabler med høy verdi påvirke modellen.
- KNN er beregningskrevende.
#10. K-Means Clustering
K-Means er en uovervåket maskinlæringsmodell som løser grupperingsproblemer. Datasett klassifiseres og kategoriseres i flere klynger (K) slik at punktene i en klynge er homogene og heterogene fra andre klynger.
K-Means danner klynger slik:
- K-Means velger K antall datapunkter, kalt centroider, for hver klynge.
- Hvert datapunkt danner en klynge med nærmeste centroid, og danner K klynger.
- Nye centroider beregnes basert på de nye klyngene.
- Den nærmeste avstanden for hvert punkt beregnes. Denne prosessen gjentas til centroidene ikke endres.
Konklusjon
Maskinlæringsmodeller og algoritmer er avgjørende for mange kritiske prosesser. De forenkler hverdagen og gjør det mulig å løse komplekse problemer på kort tid.
ML er et kraftig verktøy som brukes i mange bransjer, og etterspørselen vokser. Det er ikke lenge til vi får enda mer presise svar på våre komplekse utfordringer.