Co je machine learning?
-
Jde o vědecké trénování počítačů, aby dokázaly analyzovat data a učit se z nich tak, jako to dělají lidé.
Co je to strojové učení a jak funguje?
-
Strojové učení je proces používání matematických modelů dat, pomocí kterých se počítač učí bez přímých instrukcí. Považuje se za součást umělé inteligence. Strojové učení využívá algoritmy k identifikaci vzorů v datech a tyto vzory se pak používají k vytvoření datového modelu, který dokáže formulovat předpovědi. S větším množstvím dat a více zkušenostmi jsou výsledky strojového učení přesnější – stejně jako se lidé zlepšují díky větší praxi.
-
Díky přizpůsobitelnosti je strojové učení skvělou volbou v situacích, kdy se data neustále mění, kdy se charakter požadavku nebo úlohy stále posouvá nebo kdy by naprogramování řešení nebylo efektivně možné.
Souvislost strojového učení s umělou inteligencí
Strojové učení je považováno za součást umělé inteligence. „Inteligentní“ počítač přemýšlí jako člověk a sám provádí úkoly. Jedním ze způsobů, jak počítač naučit napodobovat odůvodňování prováděné člověkem, je použití neuronové sítě, tedy struktury algoritmů modelovaných podle lidského mozku.
Souvislost strojového učení s prediktivní analýzou
Ačkoli je strojové učení jedním z typů prediktivní analýzy, významný rozdíl spočívá v tom, že se strojové učení výrazně snáz implementuje a že se aktualizuje samo v reálném čase tak, jak získává další data. Prediktivní analýza obvykle pracuje se statickou datovou sadou a musí být aktualizována.
Souvislost strojového učení s hlubokým učením
Hluboké učení je specializovaná forma strojového učení. Pro doručování odpovědí využívá neuronové sítě. Hluboké učení, které dokáže samo určovat přesnost, klasifikuje informace podobně jako lidský mozek – a využívá se v oblastech umělé inteligence, které jsou velmi podobné lidskému uvažování.
Výhody strojového učení
Strojové učení nabízí mnoho oblastí použití – a možnosti se neustále rozšiřují. Tady jsou některé z hlavních výhod, kterých firmy dosáhly pomocí projektů strojového učení:
Odhalování poznatků v přehledech
Strojové učení může pomoct identifikovat vzor nebo strukturu v rámci strukturovaných i nestrukturovaných dat, a tím přispět k identifikaci „příběhu“, který data sdělují.
Vylepšování integrity dat
Strojové učení je vynikající při dolování dat a může ho posunout na další úroveň, protože jeho možnosti v průběhu času zlepšuje.
Zlepšování prostředí pro uživatele
Adaptivní rozhraní, cílený obsah, chatovací roboty a virtuální asistenti s hlasovou podporou jsou příklady toho, jak strojové učení může pomáhat při optimalizaci prostředí pro zákazníky.
Snižování rizik
Strojové učení drží krok s neustále se měnícími taktikami podvodů – monitoruje a identifikuje nové vzory umožňující zachycení pokusů dříve, než budou úspěšné.
Předvídání chování zákazníků
Strojové učení může dolovat zákaznická data, aby v nich nacházelo vzory a chování, díky čemuž můžete optimalizovat doporučení produktů a zajišťovat zákazníkům nejlepší možné zkušenosti.
Nižší náklady
Jedna aplikace strojového učení je automatizace procesů, která může uvolnit čas a prostředky a umožnit vašemu týmu soustředit se na to, na čem nejvíc záleží.
Techniky strojového učení
Učení pod dohledem
Při práci s datovými sadami pomocí popisků nebo struktury slouží data jako učitel, který trénuje počítač a zlepšuje jeho schopnost předpovídat nebo rozhodovat.
Učení bez dohledu
Zpracování datových sad bez popisků nebo struktury, hledání vzorů a vztahů na základě seskupování dat do clusterů.
Zpětnovazební učení
Agent (počítačový program, který jedná za někoho nebo něco jiného) nahrazuje lidskou obsluhu a pomáhá určit výsledek na základě smyčky zpětné vazby.
Funkce strojového učení při řešení problémů
Tady je přehled procesu strojového učení, který se používá k řešení problémů:
Krok 1: Shromažďování a příprava dat
Po identifikaci zdrojů dat se dostupná data zkompilují. Typ dat, který máte k dispozici, může pomoct při výběru algoritmů strojového učení, které lze použít. Při kontrole dat se identifikují anomálie, vytváří se struktura a odstraňují se problémy s integritou dat.
Krok 2: Trénování modelu
Připravená data jsou rozdělena do dvou skupin: trénovací sada a testovací sada. Trénovací sada je velké množství dat, které slouží k vyladění modelů strojového učení na maximální přesnost.
Krok 3: Ověření modelu
Až budete připravení vybrat finální datový model, použije se testovací sada k vyhodnocení výkonu a přesnosti.
Krok 4: Interpretace výsledků
Projděte si výsledek, prohlédněte si přehledy, formulujte závěry a předpovídejte výsledky.
Čeho může strojové učení dosáhnout?
Predikování hodnot
Při určování příčin a následků mezi proměnnými jsou užitečné regresní algoritmy. Vytvářejí model z hodnot, které jsou pak použity pro předpověď. 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. Nefunkčnost zařízení, strukturální vady, chyby v textech či případy podvodů jsou příklady toho, jak je možné využívat strojové učení k eliminování obav.
Nalezení struktury
Algoritmy clusteringu jsou často prvním krokem strojového učení, který odhaluje základní strukturu v rámci datové sady. Clustering se běžně využívá ke kategorizaci obvyklých položek při segmentaci trhu. Nabízí přehled, který vám může pomoct vybrat cenu a předvídat předvolby zákazníka.
Předpovídání kategorií
Klasifikační algoritmy pomáhají určit správnou kategorii informací. Klasifikace je podobná clusteringu, odlišuje se však tím, že se používá při učení pod dohledem, při kterém se přiřazují předdefinované popisky.
Co dělá specialista na strojové učení?
Specialisté na strojové učení převádějí nezpracovaná data shromážděná z různých datových kanálů do modelů datové vědy, které je možné použít a škálovat podle potřeby. Specialista na strojové učení připojuje tato strukturovaná data k modelům definovaným datovými vědci, se kterými spolupracuje. Kromě toho specialisté na strojové učení také vyvíjejí algoritmy a sestavují programy, které umožňují strojům, počítačům a robotům zpracovávat příchozí data a identifikovat vzory.
Stručný úvod do algoritmů strojového učení
Algoritmy strojového učení nacházejí v rámci dat vzory, které pomáhají datovým vědcům řešit problémy. Algoritmy strojového učení dokážou předpovídat hodnoty, identifikovat neobvyklé výskyty, určovat strukturu a vytvářet kategorie. V závislosti na typu dat, která máte k dispozici, a výsledku, který hledáte, se používají různé algoritmy. Algoritmy jsou obvykle seskupené podle techniky (učení pod dohledem, učení bez dohledu nebo zpětnovazebné učení) nebo podle skupiny algoritmů (včetně klasifikace, regrese a clusteringu). Získejte další informace o algoritmech strojového učení.
Jak různá odvětví využívají strojové učení
Firmy v nejrůznějších odvětvích využívají strojové učení mnoha různými způsoby. Tady je uvedeno několik příkladů strojového učení v klíčových odvětvích:
Bankovní a finanční sektor
Řízení rizik a prevence podvodů jsou klíčové oblasti, ve kterých strojové učení zajišťuje ve finančních kontextech obrovskou přidanou hodnotu.
Zdravotnictví
Diagnostické nástroje, monitorování pacientů a předpovídání epidemií představují několik z mnoha příkladů toho, jak může strojové učení pomáhat zlepšovat péči o pacienty.
Doprava
Identifikace anomálií provozu, optimalizace doručovacích tras a autonomní vozidla představují příklady způsobů, jakými lze dosáhnout příznivých důsledků použití strojového učení v dopravě.
Služby zákazníkům
Odpovídání na dotazy, zjišťování záměrů zákazníků a poskytování virtuální pomoci jsou příklady toho, jak strojové učení může podporovat odvětví služeb zákazníkům.
Maloobchodní prodej
Strojové učení pomáhá prodejcům analyzovat nákupní vzory, optimalizovat nabídky a ceny a využívat data ke zlepšování celkových zkušeností zákazníků.
Zemědělství
Vývoj robotů pro řešení nedostatku pracovních sil, diagnostikování chorob rostlin a monitorování stavu půdy představuje příklady toho, jak může strojové učení zlepšovat zemědělství.
Na co se zaměřit u platformy strojového učení
Při výběru platformy pro strojové učení hledejte řešení s následujícími funkcemi:
Cloud computing
Cloud je díky snadnému nastavení a nasazení ideální pro zpracování úloh všech velikostí, což vám umožňuje připojovat zdroje dat a provádět škálování na vyžádání bez speciálních znalostí.
Přístupné vývojové prostředí
Ideální platforma podporuje všechny úrovně dovedností s přístupnými možnostmi vytváření obsahu. Měla by vám pomoct využívat výhody strojového učení bez ohledu na to, jestli hodně pracujete s kódem nebo jestli upřednostňujete automatizované nástroje a rozhraní podporující přetahování, která nevyžadují žádné zkušenosti s vytvářením kódu.
Integrovaná podpora pro známé architektury strojového učení
Ať už jde o ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn nebo TensorFlow, hledejte platformu, která vám umožní pracovat s nástroji, které znáte a máte rádi.
Zabezpečení podnikové úrovně
Hledejte platformu, jejíž součástí jsou zásady správného řízení, zabezpečení a řízení podnikové úrovně a která vám pomůže chránit vaši infrastrukturu.
Uvádějte modely strojového učení na trh rychleji
Zjednodušte si způsob sestavování a nasazování modelů s využitím automatizovaných funkcí strojového učení bez psaní kódu, opensourcové podpory a robustních funkcí DevOps pro strojové učení.