Co je strojové učení?

Co je to strojové učení a jak funguje?

Strojové učení, podmnožina AI, používá matematické modely, které pomáhají počítačům učit se z dat bez přímých pokynů. Použitím algoritmů k identifikaci vzorců strojové učení vytváří datové modely, které provádějí predikce. Predikce se zlepšují, jak se shromažďují a analyzují další data, podobně jako se lidé učí z zkušeností. Tato přizpůsobivost činí strojové učení ideálním pro scénáře s neustále se měnícími daty nebo úkoly, kde by bylo programování řešení nepraktické.

Klíčové poznatky

Strojové učení, podmnožina AI, umožňuje počítačům učit se z dat, identifikovat vzorce a provádět predikce, které se v průběhu času zlepšují.
Strojové učení pomáhá organizacím odhalovat poznatky, zlepšovat těžbu dat, zvyšovat zákaznické zkušenosti, předpovídat chování zákazníků, snižovat riziko a snižovat náklady.
Techniky strojového učení zahrnují učení s dohledem, učení bez dohledu, učení s částečným dohledem, učení s posilováním, hluboké učení, přenosové učení a souhrnné učení.
Různé odvětví využívají strojové učení, včetně financí, zdravotnictví, dopravy, zákaznického servisu a zemědělství.
Proces strojového učení zahrnuje shromažďování a přípravu dat, trénink modelu a interpretaci výsledků.
Při výběru platformy strojového učení hledejte funkce jako cloud computing, přístupná vývojová prostředí, podpora známých rámců strojového učení a zabezpečení na úrovni podniku.

Jak strojové učení přináší návratnost investic

Odhaluje poznatky

Strojové učení pomáhá identifikovat vzorce nebo struktury v strukturovaných a nestrukturovaných datech prostřednictvím analýzy dat, odhalující akční poznatky pro rozhodování. Také zlepšuje predikce a přizpůsobuje se novým datům v průběhu času.

Zlepšuje těžbu dat

Strojové učení je vynikající v těžbě dat, což zahrnuje extrakci užitečných informací z velkých datových sad. Posouvá to o krok dál tím, že neustále zlepšuje své schopnosti v průběhu času, což vede k přesnějším poznatkům a lepšímu rozhodování.

Zlepšení zkušeností zákazníků

Adaptivní rozhraní, cílený obsah, chatovací roboty a virtuální asistenti s hlasovou podporou jsou příklady toho, jak strojové učení může pomáhat při optimalizaci zkušeností zákazníků. Analýzou chování a preferencí zákazníků strojové učení personalizuje interakce, poskytuje včasné a relevantní informace a zjednodušuje zákaznický servis.

Snižuje riziko

Neustálým učením z nových dat strojové učení zvyšuje svou schopnost detekovat a předcházet podvodům, čímž poskytuje robustní ochranu proti vyvíjejícím se hrozbám. Jak se taktiky podvodů vyvíjejí, strojové učení se přizpůsobuje detekcí nových vzorců a prevencí pokusů, než uspějí.

Předvídání chování zákazníků

Strojové učení analyzuje data týkající se zákazníků, aby identifikovalo vzorce a chování, a pomáhá tak prodejním týmům optimalizovat doporučení produktů a poskytovat zákazníkům co nejlepší služby. Neustálým učením z nových interakcí strojové učení předpovídá budoucí potřeby a preference zákazníků, aby podpořilo proaktivní a personalizované zapojení.

Snižuje náklady

Strojové učení snižuje náklady automatizací opakujících se a časově náročných procesů, což umožňuje zaměstnancům soustředit se na strategičtější a hodnotnější úkoly. Kromě toho algoritmy strojového učení optimalizují alokaci zdrojů a minimalizují provozní neefektivnosti analýzou velkých datových sad a identifikací oblastí pro zlepšení. To vede k významným úsporám nákladů pro podniky.

Jak se strojové učení učí z dat a provádí predikce nebo rozhodnutí

Učení pod dohledem

Při řazení datových sad podle popisků nebo struktury slouží data jako učitel, který trénuje počítač a zlepšuje jeho schopnost předpovídat nebo rozhodovat. Model se učí porovnáváním svých predikcí s skutečnými výsledky a přizpůsobováním se, čímž se v průběhu času zlepšuje přesnost.

Učení bez dohledu

Zpracování datových sad bez popisků nebo struktury, hledání vzorů a vztahů na základě seskupování dat do clusterů. Tato technika pomáhá odhalit skryté struktury v datech, což ji činí užitečnou pro úkoly jako segmentace zákazníků a detekce anomálií.

Učení pod částečným dohledem

Kombinuje jak označená, tak neoznačená data pro trénink. Tato technika je obzvláště užitečná, když je označování dat nákladné nebo časově náročné. Použitím neoznačených dat model strojového učení zlepšuje svou efektivitu učení a přesnost, což činí poloviční učení praktickou technikou pro mnoho reálných scénářů.

Zpětnovazební učení

Zahrnuje agenta—počítačový program jednající jménem někoho nebo něčeho—který nahrazuje lidského operátora. Agent určuje výsledek na základě smyčky zpětné vazby, učí se z signálů zpětné vazby, aby v průběhu času zlepšil svůj výkon.

Hluboké učení

Používá neuronové sítě s mnoha vrstvami, nazývané hluboké neuronové sítě, k modelování složitých vzorců v datech. Tato podmnožina strojového učení je obzvláště účinná pro rozpoznávání řeči a obrazů a vyniká při zpracování velkého množství dat a řešení složitých problémů v různých oblastech.

Přenos učení

Je předtrénováno na jednom úkolu a poté doladěno na související úkol. Tato technika je užitečná, když je pro nový úkol omezené množství dat. Použitím znalostí z počátečního úkolu transferové učení výrazně zlepšuje výkon a zkracuje čas trénování pro nový úkol.

Ensemble learning (skupinové učení)

Kombinuje více modelů pro zlepšení celkového výkonu. Agregací predikcí několika modelů ensemble learning zlepšuje přesnost a robustnost, čímž překonává jakýkoli jednotlivý model.

Funkce strojového učení při řešení problémů

Zde je krok za krokem přehled procesu strojového učení.

Po identifikaci zdrojů dat se sestaví data, která jsou k dispozici. Typ dat pomáhá informovat, které algoritmy strojového učení použít. Při kontrole dat datovým vědcem jsou identifikovány anomálie, vypracována struktura a vyřešeny problémy s integritou dat. Kroky předzpracování dat, jako je normalizace, škálování a kódování kategorických proměnných, jsou také prováděny, aby se zajistilo, že data jsou ve vhodném formátu pro modelování.
Připravená data jsou rozdělena do dvou skupin: tréninková sada a testovací sada. Tréninková sada tvoří velkou část dat a používá se k ladění modelů strojového učení na nejvyšší přesnost.
Až budete připravení vybrat finální datový model, použije se testovací sada k hodnocení výkonu a přesnosti. Metody jako přesnost, preciznost, citlivost a skóre F1 se počítají k posouzení, jak dobře model funguje na neviděných datech.
Datoví vědci přezkoumávají výsledky modelů strojového učení, aby získali poznatky, vyvodili závěry a dělali předpovědi. Používají různé vizualizační nástroje a techniky, jako jsou matice záměn, k interpretaci a hodnocení výkonu modelu.

Hlavní funkce

Co dělá strojové učení?

Předpovídání hodnot

Strojové učení předpovídá hodnoty identifikací příčin a následků mezi proměnnými. Regresní algoritmy vytvářejí model z těchto hodnot, které se poté používají k předpovědím. Regresní studie pomáhají předvídat budoucnost, například odhadovat poptávku po produktu, předpovídat objem prodeje nebo odhadovat výsledky kampaně.

Identifikace neobvyklých výskytů

Algoritmy pro nacházení anomálií, často používané ke zjišťování potenciálních rizik, upozorňují na data mimo očekávanou normu. Poruchy zařízení, konstrukční vady, textové chyby a případy podvodů jsou příklady toho, jak se strojové učení používá k řešení těchto problémů.

Nalezení struktury

Algoritmy shlukování odhalují základní strukturu datového souboru a často slouží jako první krok v procesu strojového učení. Kategorizací běžných položek se shlukování široce používá v segmentaci trhu k informování o cenách a předpovídání preferencí zákazníků. Klasifikační algoritmy se používají v řízeném učení k přiřazení předdefinovaných štítků, které přesně kategorizují informace.

Role inženýrů strojového učení

Inženýři strojového učení transformují surová data shromážděná z různých datových kanálů na škálovatelné modely datové vědy. Spojují strukturovaná data s modely definovanými datovými vědci. Také vyvíjejí algoritmy a vytvářejí programy, které umožňují strojům, počítačům a robotům zpracovávat data a identifikovat vzorce. To zahrnuje výběr a implementaci vhodných algoritmů, školení a hodnocení modelů a jemné ladění hyperparametrů pro optimalizaci výkonu.

Kromě těchto úkolů inženýři strojového učení předzpracovávají data, aby je učinili vhodnými pro modelování, nasazují modely do produkčních prostředí a neustále je monitorují a aktualizují, aby udrželi přesnost a účinnost. Úzkou spoluprací s datovými vědci překlenou mezeru mezi shromažďováním dat a akčními poznatky, čímž zajišťují, že řešení strojového učení jsou jak praktická, tak i účinná.

Algoritmy strojového učení

Algoritmy strojového učení identifikují vzory v datech prostřednictvím analýzy dat. Pomáhají datovým vědcům řešit problémy předpovídáním hodnot, identifikací neobvyklých událostí, určováním struktury a vytvářením kategorií. Volba algoritmu závisí na typu dat a požadovaném výsledku. Algoritmy jsou obecně klasifikovány podle techniky – řízené, neřízené nebo posilovací učení – nebo podle funkce, jako je klasifikace, regrese a shlukování. Výběr správného algoritmu je zásadní pro efektivní aplikace strojového učení.

Další informace o algoritmech strojového učení.

Strojové učení napříč odvětvími

Firmy v různých odvětvích používají strojové učení k vylepšení operací, zlepšení rozhodování a podpoře inovací. Zde jsou některé klíčové příklady, jak se strojové učení aplikuje v různých sektorech.

Bankovní a finanční sektor

Řízení rizik a bránění podvodům jsou klíčové oblasti, ve kterých strojové učení zajišťuje ve finančních kontextech obrovskou přidanou hodnotu.

Zdravotnictví

Zlepšení diagnostických nástrojů, podpora monitorování pacientů v reálném čase a předpovídání epidemií jsou některé příklady toho, jak strojové učení pomáhá zlepšovat péči o pacienty.

Doprava

Strojové učení transformuje dopravu identifikací anomálií v dopravě, optimalizací dodacích tras a podporou autonomních vozidel.

Služby zákazníkům

Odpovídání na dotazy, zjišťování záměrů zákazníků a poskytování virtuální pomoci jsou příklady podpory odvětví služeb zákazníkům strojovým učením.

Maloobchodní prodej

Strojové učení pomáhá prodejcům analyzovat nákupní vzory, optimalizovat nabídky a ceny a využívat data ke zlepšování celkových zkušeností zákazníků.

Zemědělství

Strojové učení zlepšuje zemědělství vývojem robotů k řešení nedostatku pracovní síly, diagnostikou rostlinných chorob a monitorováním zdraví půdy.

Co hledat na platformě strojového učení

Při výběru platformy pro strojové učení hledejte řešení, které poskytuje tyto pro podnik kritické funkce.

Cloud computing

Díky snadnému nastavení a nasazení je cloud ideální pro zpracování pracovních úloh všech velikostí, umožňuje propojit zdroje dat a škálovat podle potřeby – bez nutnosti pokročilých znalostí.

Intuitivní vývojové prostředí

Ideální platforma podporuje různé úrovně dovedností.

Integrovaná podpora pro známé architektury strojového učení

Ať už se jedná o Open Neural Network Exchange (ONNX), Python, PyTorch, scikit-learn nebo TensorFlow, hledejte platformu, která vám umožní pracovat s nástroji, které znáte a máte rádi.

Zabezpečení na podnikové úrovni

Vyberte platformu, která poskytuje podnikové řízení, bezpečnost a kontrolu k ochraně vaší infrastruktury.

Zdroje informací

Další informace o strojovém učení

Rozvíjejte své dovednosti, začněte s Azure Machine Learning a využijte zdroje Azure.

Žena se usmívá, zatímco drží telefon, a muž drží tác.

Azure Machine Learning

Začínáme se službou Azure Machine Learning

Další informace

Žena ukazuje na počítačovou obrazovku a muž se na obrazovku dívá.

Prostředky Azure

Prozkoumejte centrum zdrojů informací Azure

Získejte přístup k videím, analytickým sestavám, školením, případovým studiím, ukázkám kódu a architekturám řešení.

Prozkoumat prostředky

Microsoft Learn

Výukové centrum Azure AI

Rozvíjejte své dovednosti v oblasti umělé inteligence a strojového učení pomocí individuálních studijních plánů, videí a článků.

Zahájit výukový program

Čtyři základy strojového učení jsou shromažďování dat, školení modelu, hodnocení modelu a nasazení modelu. Shromažďování dat zahrnuje shromažďování a přípravu dat pro analýzu. Školení modelu používá tato data k naučení algoritmu, jak provádět předpovědi nebo rozhodnutí. Hodnocení modelu posuzuje výkon modelu pomocí metrik, jako jsou přesnost a preciznost. Nakonec nasazení modelu zahrnuje integraci vytrénovaného modelu do produkčního prostředí pro provádění předpovědí nebo rozhodnutí v reálném čase.
Regularizace ve strojovém učení je technika používaná k prevenci přeučení, což nastává, když model vykazuje dobré výsledky na tréninkových datech, ale špatné na nových, dosud neviděných datech. Mezi běžné metody regularizace patří L1 (Lasso) a L2 (Ridge) regularizace, které přidávají různé typy penalizací k parametrům modelu. To pomáhá zlepšit generalizaci modelu na nová data, což vede k lepšímu výkonu v reálných aplikacích.
Měří podíl skutečných pozitivních případů, které model správně identifikuje. Jinými slovy, připomeňme si odpověď na otázku: "Kolik pozitivních případů model správně predikoval?"
Příkladem modelu strojového učení je rozhodovací strom. Rozhodovací strom je algoritmus pro učení s učitelem, který se používá pro klasifikaci a regresi. Funguje tak, že dělí data na podmnožiny podle hodnot vstupních atributů, čímž vytváří stromovou strukturu rozhodnutí. Každý uzel ve stromu představuje atribut, každá větev představuje rozhodovací pravidlo a každý listový uzel představuje výsledek.
Rozhodovací stromy jsou jednoduché a snadno pochopitelné, což je činí široce používanými pro úkoly, jako je předpovídání chování zákazníků nebo diagnostika zdravotních stavů
Strojové učení je podmnožinou AI. V podstatě AI zahrnuje širokou škálu technologií a přístupů, jako je strojové učení, zpracování přirozeného jazyka a robotika. Strojové učení je jednou z klíčových technik používaných k dosažení AI, což umožňuje systémům automaticky se učit a přizpůsobovat se na základě zkušeností, což činí aplikace AI efektivnějšími a inteligentnějšími.
Strojové učení je klíčovou technikou v prediktivní analytice, která využívá historická data k předpovědi budoucích událostí. Zlepšuje tento proces tím, že identifikuje vzory a vztahy v datech, což umožňuje přesnější a škálovatelnější předpovědi. Modely strojového učení jsou trénovány na historických datech, aby se naučily základní vzory a mohou být aplikovány na nová data k předpovědi výsledků. Nepřetržitým učením tyto modely zlepšují svou prediktivní přesnost, což činí prediktivní analytiku efektivnější.
Zatímco strojové učení zahrnuje různé algoritmy a techniky pro učení z dat, hluboké učení se konkrétně zaměřuje na využívání těchto hlubokých neuronových sítí k dosažení vysokého výkonu v úlohách, jako je rozpoznávání obrazů a řeči. Všechny hluboké učení je podmnožinou strojového učení, ale ne všechna strojové učení zahrnuje hluboké učení.