Què és l'aprenentatge automàtic? És una pregunta que obre la porta a una nova era de la tecnologia, una on els ordinadors poden aprendre i millorar per si mateixos, com els humans. Imagineu un món on els ordinadors no només segueixen regles estrictes, sinó que poden aprendre de les dades i les experiències. Aquesta és l'essència de l'aprenentatge automàtic.
Des de suggerir nous programes en serveis de reproducció en temps real basats en el vostre historial de visualitzacions fins a permetre que els cotxes amb conducció autònoma naveguin amb seguretat, l'aprenentatge automàtic està darrere d'aquests avenços. No es tracta només de tecnologia; es tracta de remodelar com els ordinadors interactuen amb nosaltres i entenen el món que els envolta. A mesura que la intel·ligència artificial continua evolucionant, l'aprenentatge automàtic es manté al centre, revolucionant la nostra relació amb la tecnologia i obrint el camí cap a un futur més connectat.
Taula de contingut
- Què és l'aprenentatge automàtic?
- Diferència entre l'aprenentatge automàtic i la programació tradicional
- Com funcionen els algorismes d'aprenentatge automàtic
- Cicle de vida de l'aprenentatge automàtic:
- Tipus d'aprenentatge automàtic
- Necessitat d'aprenentatge automàtic:
- Diverses aplicacions de l'aprenentatge automàtic
- Limitacions de l'aprenentatge automàtic
Què és l'aprenentatge automàtic?
L'aprenentatge automàtic és una branca de la intel·ligència artificial que permet als algorismes descobrir patrons ocults dins dels conjunts de dades, cosa que els permet fer prediccions sobre dades noves i similars sense programació explícita per a cada tasca. L'aprenentatge automàtic tradicional combina dades amb eines estadístiques per predir els resultats, obtenint informació útil. Aquesta tecnologia troba aplicacions en camps diversos com ara el reconeixement d'imatges i de veu, el processament del llenguatge natural, els sistemes de recomanació, la detecció de fraus, l'optimització de la cartera i l'automatització de tasques.
Per exemple, els sistemes de recomanació utilitzen dades històriques per personalitzar els suggeriments. Netflix, per exemple, utilitza un filtratge col·laboratiu i basat en contingut per recomanar pel·lícules i programes de televisió basats en l'historial de visualització dels usuaris, les puntuacions i les preferències de gènere. L'aprenentatge de reforç millora encara més aquests sistemes ja que permet als agents prendre decisions basades en la retroalimentació ambiental, perfeccionant contínuament les recomanacions.
L'impacte de l'aprenentatge automàtic s'estén als vehicles autònoms, drons i robots, millorant la seva adaptabilitat en entorns dinàmics. Aquest enfocament marca un avenç on les màquines aprenen a partir d'exemples de dades per generar resultats precisos, estretament entrellaçats amb la mineria de dades i la ciència de dades.
canviar el nom del directori de Linux
Aprenentatge automàtic
Diferència entre l'aprenentatge automàtic i la programació tradicional
La diferència entre l'aprenentatge automàtic i la programació tradicional és la següent:
| Aprenentatge automàtic | Programació tradicional | Intel · ligència artificial |
|---|---|---|
| L'aprenentatge automàtic és un subconjunt d'intel·ligència artificial (IA) que se centra a aprendre a partir de dades per desenvolupar un algorisme que es pugui utilitzar per fer una predicció. | En la programació tradicional, els desenvolupadors escriuen codi basat en regles en funció de les declaracions del problema. | La intel·ligència artificial consisteix a fer que la màquina sigui tant capaç, perquè pugui realitzar les tasques que normalment requereixen intel·ligència humana. |
| L'aprenentatge automàtic utilitza un enfocament basat en dades, normalment s'entrena amb dades històriques i després s'utilitza per fer prediccions sobre dades noves. | La programació tradicional normalment es basa en regles i és determinista. No té funcions d'autoaprenentatge com l'aprenentatge automàtic i la IA. | La IA pot implicar moltes tècniques diferents, com ara l'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund, així com la programació tradicional basada en regles. |
| ML pot trobar patrons i coneixements en grans conjunts de dades que els humans poden ser difícils de descobrir. | La programació tradicional depèn totalment de la intel·ligència dels desenvolupadors. Per tant, té una capacitat molt limitada. | De vegades, la IA utilitza una combinació de dades i regles predefinides, la qual cosa li dóna una gran avantatge per resoldre tasques complexes amb una bona precisió que semblen impossibles als humans. |
| L'aprenentatge automàtic és el subconjunt de la IA. I ara s'utilitza en diverses tasques basades en IA, com ara la resposta de preguntes de Chatbot, el cotxe autònom, etc. | La programació tradicional s'utilitza sovint per crear aplicacions i sistemes de programari que tinguin una funcionalitat específica. | La IA és un camp ampli que inclou moltes aplicacions diferents, com ara el processament del llenguatge natural, la visió per ordinador i la robòtica. |
Com funcionen els algorismes d'aprenentatge automàtic
L'aprenentatge automàtic funciona de la següent manera.
Un algorisme d'aprenentatge automàtic funciona aprenent patrons i relacions a partir de dades per fer prediccions o decisions sense estar programat explícitament per a cada tasca. Aquí teniu una visió general simplificada de com funciona un algorisme d'aprenentatge automàtic típic:
Abans d'introduir les dades a l'algorisme, sovint s'han de processar prèviament. Aquest pas pot implicar netejar les dades (manejar valors que falten, valors atípics), transformar les dades (normalització, escalat) i dividir-les en conjunts d'entrenament i proves.
3. Escollir un model :
En funció de la tasca (per exemple, classificació, regressió, agrupació), s'escull un model d'aprenentatge automàtic adequat. Els exemples inclouen arbres de decisió, xarxes neuronals, màquines vectorials de suport i models més avançats com les arquitectures d'aprenentatge profund.
4. Formació del Model :
El model seleccionat s'entrena amb les dades d'entrenament. Durant l'entrenament, l'algoritme aprèn patrons i relacions a les dades. Això implica ajustar els paràmetres del model de manera iterativa per minimitzar la diferència entre les sortides previstes i les sortides reals (etiquetes o objectius) a les dades d'entrenament.
5. Avaluació del model :
Un cop entrenat, el model s'avalua mitjançant les dades de la prova per avaluar-ne el rendiment. Les mètriques com ara l'exactitud, la precisió, la memòria o l'error quadrat mitjà s'utilitzen per avaluar fins a quin punt el model es generalitza a dades noves i no vistes.
6. Afinació :
Els models es poden ajustar ajustant hiperparàmetres (paràmetres que no s'aprenen directament durant l'entrenament, com ara la taxa d'aprenentatge o el nombre de capes amagades en una xarxa neuronal) per millorar el rendiment.
7. Predicció o inferència :
Finalment, el model entrenat s'utilitza per fer prediccions o decisions sobre dades noves. Aquest procés implica aplicar els patrons apresos a noves entrades per generar sortides, com ara etiquetes de classe en tasques de classificació o valors numèrics en tasques de regressió.
Cicle de vida de l'aprenentatge automàtic:
El cicle de vida d'un projecte d'aprenentatge automàtic inclou una sèrie de passos que inclouen:
1. Estudia els problemes:
El primer pas és estudiar el problema. Aquest pas implica comprendre el problema empresarial i definir els objectius del model.
Quan es recullen les nostres dades relacionades amb el problema. aleshores és una bona idea comprovar les dades correctament i fer-les en el format desitjat perquè el model pugui utilitzar-les per trobar els patrons ocults. Això es pot fer en els passos següents:
- Neteja de dades
- Transformació de dades
- Anàlisi de Dades Explicatives i Enginyeria de Característiques
- Dividiu el conjunt de dades per a la formació i les proves.
4. Selecció de models:
El següent pas és seleccionar l'algoritme d'aprenentatge automàtic adequat per al nostre problema. Aquest pas requereix el coneixement dels punts forts i febles dels diferents algorismes. De vegades fem servir diversos models i comparem els seus resultats i seleccionem el millor model segons els nostres requisits.
5. Construcció de maquetes i formació:
- Després de seleccionar l'algorisme, hem de construir el model.
- En el cas del mode de construcció d'aprenentatge automàtic tradicional és fàcil, només es tracta d'uns quants ajustaments d'hiperparàmetres.
- En el cas de l'aprenentatge profund, hem de definir l'arquitectura per capes juntament amb la mida d'entrada i sortida, el nombre de nodes a cada capa, la funció de pèrdua, l'optimitzador de descens de gradients, etc.
- Després d'aquest model s'entrena amb el conjunt de dades preprocessat.
6. Model d'avaluació:
Un cop entrenat el model, es pot avaluar al conjunt de dades de prova per determinar-ne la precisió i el rendiment mitjançant diferents tècniques. com l'informe de classificació, la puntuació F1, la precisió, el record, la corba ROC, l'error quadrat mitjà, l'error absolut, etc.
7. Ajust del model:
En funció dels resultats de l'avaluació, pot ser que el model hagi de ser ajustat o optimitzat per millorar-ne el rendiment. Això implica ajustar els hiperparàmetres del model.
8. Desplegament:
Un cop el model està entrenat i ajustat, es pot desplegar en un entorn de producció per fer prediccions sobre dades noves. Aquest pas requereix integrar el model en un sistema de programari existent o crear un nou sistema per al model.
9. Seguiment i Manteniment:
Finalment, és fonamental controlar el rendiment del model en l'entorn de producció i realitzar tasques de manteniment segons sigui necessari. Això implica supervisar la deriva de dades, reentrenar el model segons sigui necessari i actualitzar-lo a mesura que hi hagi noves dades disponibles.
Tipus d'aprenentatge automàtic
- ambiental Aprenentatge automàtic supervisat
- Aprenentatge automàtic no supervisat
- Reforç de l'aprenentatge automàtic
1. Aprenentatge automàtic supervisat:
L'aprenentatge supervisat és un tipus d'aprenentatge automàtic en què l'algorisme s'entrena al conjunt de dades etiquetat. Aprèn a mapejar les característiques d'entrada a objectius basats en dades d'entrenament etiquetades. En l'aprenentatge supervisat, l'algoritme disposa de funcions d'entrada i etiquetes de sortida corresponents, i aprèn a generalitzar a partir d'aquestes dades per fer prediccions sobre dades noves i no vistes.
Hi ha dos tipus principals d'aprenentatge supervisat:
- Regressió : La regressió és un tipus d'aprenentatge supervisat on l'algoritme aprèn a predir valors continus basats en les característiques d'entrada. Les etiquetes de sortida en regressió són valors continus, com ara els preus de les accions i els preus de l'habitatge. Els diferents algorismes de regressió en l'aprenentatge automàtic són: regressió lineal, regressió polinòmica, regressió de cresta, regressió d'arbre de decisió, regressió forestal aleatòria, regressió vectorial de suport, etc.
- 2. Aprenentatge automàtic no supervisat:
L'aprenentatge no supervisat és un tipus d'aprenentatge automàtic on l'algoritme aprèn a reconèixer patrons de dades sense ser entrenat explícitament mitjançant exemples etiquetats. L'objectiu de l'aprenentatge no supervisat és descobrir l'estructura o distribució subjacent a les dades.
Hi ha dos tipus principals d'aprenentatge no supervisat:
- Agrupació : Els algorismes d'agrupació agrupen punts de dades similars en funció de les seves característiques. L'objectiu és identificar grups, o clústers, de punts de dades que són similars entre si, alhora que són diferents d'altres grups. Alguns algorismes de agrupació populars inclouen K-means, agrupació jeràrquica i DBSCAN.
- Reducció de la dimensionalitat: Els algorismes de reducció de la dimensionalitat redueixen el nombre de variables d'entrada en un conjunt de dades alhora que conserven la major quantitat possible de la informació original. Això és útil per reduir la complexitat d'un conjunt de dades i facilitar-ne la visualització i l'anàlisi. Alguns algorismes populars de reducció de la dimensionalitat inclouen l'anàlisi de components principals (PCA), t-SNE i els codificadors automàtics.
3. Reforç de l'aprenentatge automàtic
L'aprenentatge per reforç és un tipus d'aprenentatge automàtic on un agent aprèn a interactuar amb un entorn realitzant accions i rebent recompenses o penalitzacions en funció de les seves accions. L'objectiu de l'aprenentatge per reforç és aprendre una política, que és un mapa d'estats a accions, que maximitzi la recompensa acumulada esperada al llarg del temps.
Hi ha dos tipus principals d'aprenentatge per reforç:
- Aprenentatge de reforç basat en models: En l'aprenentatge de reforç basat en models, l'agent aprèn un model de l'entorn, incloses les probabilitats de transició entre estats i les recompenses associades a cada parell estat-acció. Aleshores, l'agent utilitza aquest model per planificar les seves accions per tal de maximitzar la seva recompensa esperada. Alguns algorismes d'aprenentatge de reforç basats en models populars inclouen la iteració de valors i la iteració de polítiques.
- Aprenentatge de reforç sense models : En l'aprenentatge de reforç sense models, l'agent aprèn una política directament a partir de l'experiència sense construir explícitament un model de l'entorn. L'agent interactua amb l'entorn i actualitza la seva política en funció de les recompenses que rep. Alguns algorismes populars d'aprenentatge de reforç sense models inclouen Q-Learning, SARSA i Deep Reinforcement Learning.
Necessitat d'aprenentatge automàtic:
L'aprenentatge automàtic és important perquè permet als ordinadors aprendre de les dades i millorar el seu rendiment en tasques específiques sense ser programats explícitament. Aquesta capacitat d'aprendre de les dades i adaptar-se a noves situacions fa que l'aprenentatge automàtic sigui especialment útil per a tasques que impliquen grans quantitats de dades, presa de decisions complexes i entorns dinàmics.
Aquestes són algunes àrees específiques on s'utilitza l'aprenentatge automàtic:
- Modelització predictiva: L'aprenentatge automàtic es pot utilitzar per crear models predictius que poden ajudar les empreses a prendre millors decisions. Per exemple, l'aprenentatge automàtic es pot utilitzar per predir quins clients tenen més probabilitats de comprar un producte determinat o quins pacients tenen més probabilitats de desenvolupar una determinada malaltia.
- Processament del llenguatge natural: L'aprenentatge automàtic s'utilitza per construir sistemes que puguin entendre i interpretar el llenguatge humà. Això és important per a aplicacions com ara el reconeixement de veu, els chatbots i la traducció d'idiomes.
- Visió per computador: L'aprenentatge automàtic s'utilitza per crear sistemes que poden reconèixer i interpretar imatges i vídeos. Això és important per a aplicacions com ara cotxes autònoms, sistemes de vigilància i imatges mèdiques.
- Detecció de frau: L'aprenentatge automàtic es pot utilitzar per detectar comportaments fraudulents en transaccions financeres, publicitat en línia i altres àrees.
- Sistemes de recomanació: l'aprenentatge automàtic es pot utilitzar per crear sistemes de recomanació que suggereixin productes, serveis o contingut als usuaris en funció del seu comportament i preferències anteriors.
En general, l'aprenentatge automàtic s'ha convertit en una eina essencial per a moltes empreses i indústries, ja que els permet fer un millor ús de les dades, millorar els seus processos de presa de decisions i oferir experiències més personalitzades als seus clients.
Diverses aplicacions de l'aprenentatge automàtic
Ara, en aquest tutorial d'aprenentatge automàtic, aprenem les aplicacions de l'aprenentatge automàtic:
- Automatització : Aprenentatge automàtic, que funciona de manera totalment autònoma en qualsevol camp sense necessitat de cap intervenció humana. Per exemple, els robots realitzen els passos essencials del procés a les plantes de fabricació.
- Indústria Financera : L'aprenentatge automàtic està creixent en popularitat al sector financer. Els bancs utilitzen principalment ML per trobar patrons dins de les dades, però també per prevenir el frau.
- Organització governamental : El govern fa ús de l'ML per gestionar la seguretat pública i els serveis públics. Preneu l'exemple de la Xina amb el seu reconeixement facial massiu. El govern fa servir la intel·ligència artificial per prevenir el jaywalking.
- Indústria sanitària : L'assistència sanitària va ser una de les primeres indústries a utilitzar l'aprenentatge automàtic amb detecció d'imatges.
- Màrqueting: L'ús ampli de la IA es fa en màrqueting gràcies a l'accés abundant a les dades. Abans de l'era de les dades massives, els investigadors desenvolupen eines matemàtiques avançades com l'anàlisi bayesiana per estimar el valor d'un client. Amb l'auge de les dades, el departament de màrqueting confia en la IA per optimitzar les relacions amb els clients i les campanyes de màrqueting.
- Indústria minorista : l'aprenentatge automàtic s'utilitza a la indústria minorista per analitzar el comportament dels clients, predir la demanda i gestionar l'inventari. També ajuda els minoristes a personalitzar l'experiència de compra de cada client recomanant productes en funció de les seves compres i preferències anteriors.
- Transport : l'aprenentatge automàtic s'utilitza a la indústria del transport per optimitzar rutes, reduir el consum de combustible i millorar l'eficiència global dels sistemes de transport. També juga un paper en els vehicles autònoms, on s'utilitzen algorismes ML per prendre decisions sobre la navegació i la seguretat.
Limitacions de l'aprenentatge automàtic-
- El repte principal de l'aprenentatge automàtic és la manca de dades o la diversitat del conjunt de dades.
- Una màquina no pot aprendre si no hi ha dades disponibles. A més, un conjunt de dades amb manca de diversitat fa que la màquina sigui difícil.
- Una màquina ha de tenir heterogeneïtat per aprendre una visió significativa.
- És rar que un algorisme pugui extreure informació quan no hi ha o hi ha poques variacions.
- Es recomana fer almenys 20 observacions per grup per ajudar la màquina a aprendre. Aquesta limitació condueix a una mala avaluació i predicció.
Conclusió
En conclusió, comprensió què és l'aprenentatge automàtic obre la porta a un món on els ordinadors no només processen dades, sinó que aprenen d'elles per prendre decisions i prediccions. Representa la intersecció de la informàtica i l'estadística, permetent als sistemes millorar el seu rendiment al llarg del temps sense programació explícita. A mesura que l'aprenentatge automàtic continua evolucionant, les seves aplicacions a les indústries prometen redefinir la manera com interactuem amb la tecnologia, convertint-la no només en una eina sinó en una força transformadora en la nostra vida diària.