Trace Id is missing
Ugrás a tartalomtörzsre
Azure

Mi a gépi tanulás?

Mi a gépi tanulás és hogyan működik?

  • A gépi tanulás (ML) folyamata során számítógépek matematikai adatmodellekkel való betanítása történik, közvetlen utasítás nélkül. A gépi tanulást a mesterséges intelligencia (AI) egy részhalmazának tartják. A gépi tanulás algoritmusok használatával azonosítja a mintákat az adatokban, majd ezekkel a mintákkal létrehoz egy előrejelzésekre alkalmas adatmodellt. A gépi tanulás eredményei az adatok és a tapasztalat mennyiségének növekedésével egyre pontosabbak lesznek – ahogyan az emberek is gyakorlással egyre ügyesebbé válnak.
  • A gépi tanulás alkalmazkodóképességének köszönhetően ideális választás azokban az esetekben, amelyekben az adatok folyamatosan változnak, a kérés vagy feladat típusa állandóan módosul, illetve szinte lehetetlen lenne egy megoldás kódolása.

A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia kapcsolata

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia részhalmazának tekintendő. Egy „intelligens” számítógép emberi gondolkodást szimulálva önállóan végez el bizonyos feladatokat. A számítógépek emberi következtetés szimulálására való betanításának egyik módja egy olyan neurális hálózat használata, amely az emberi agy alapján modellezett algoritmusok sorozatából áll.

A gépi tanulás és a prediktív elemzés kapcsolata

Habár a gépi tanulás a prediktív elemzés egyik típusa, fontos különbség a kettő között, hogy a gépi tanulást, ahogyan egyre több adatra tesz szert, valós idejű frissítéssel jelentősen egyszerűbb megvalósítani. A prediktív elemzés általában statikus adatkészlettel működik, és rendszeresen frissíteni kell.

A gépi tanulás és a mély tanulás kapcsolata

A mély tanulás a gépi tanulás egy speciális formája, amely neurális hálózatokkal szolgáltat válaszokat. A mély tanulás képes önállóan mérni a pontosságot, az adatokat pedig az emberi agyhoz hasonlóan osztályozza – így az emberi intelligenciához leginkább hasonló mesterséges intelligenciák némelyikének működését is segíti.

A gépi tanulás előnyei

A gépi tanulásnak számos alkalmazási módja van, a lehetőségek tárháza pedig folyamatosan bővül. Íme néhány azok közül a legfontosabb előnyök közül, amelyet a cégek gépi tanulási projekteken keresztül használtak ki:

Ismeretek feltárása

A gépi tanulás mind a strukturált, mind a strukturálatlan adatokban képes a minták vagy struktúrák azonosítására, így segít azonosítani az adatok mögött rejlő történetet.

Az adatintegritás javítása

A gépi tanulás kiválóan használható az adatbányászatban, sőt idővel akár annak lehetőségeit is képes bővíteni.

A felhasználói élmény javítása

Adaptív interfészek, célzott tartalom, csevegőrobotok, hangvezérelt virtuális asszisztensek – mind kiváló példák arra, hogy a gépi tanulás hogyan segíthet optimalizálni az ügyfélélményt.

Kockázatcsökkentés

Mivel a csalási taktikák folyamatosan változnak, a gépi tanulásnak lépést kell tartani velük – képesnek kell lennie megfigyelni és azonosítani az új mintákat annak érdekében, hogy meg tudja előzni a rosszindulatú próbálkozásokat.

Ügyfelek viselkedésének előrejelzése

A gépi tanulás képes azoknak az ügyfélhez kapcsolódó adatoknak a bányászatára, amelyekkel könnyebben azonosíthatók a minták és a viselkedésmódok, ezzel pedig optimalizált termékjavaslatokat és a lehető legjobb vásárlói élményt tudja nyújtani.

Alacsonyabb költségek

A gépi tanulás egyik alkalmazási területe a folyamatok automatizálása, amellyel időt és erőforrásokat szabadíthat fel, hogy a csapata a legfontosabb dolgokra összpontosíthasson.

Gépi tanulási módszerek

Felügyelt tanulás

Címkékkel vagy struktúrával ellátott adatkészletek esetén az adatok tanárként működve „betanítják” a gépet, hogy az hatékonyabban tudjon előrejelezni és döntéseket hozni.

Felügyelet nélküli tanulás

Az adatok fürtökbe való csoportosításával könnyebben foglalkozhat a címkék vagy struktúra nélküli adatokkal, és azonosíthatja a mintákat és az összefüggéseket.

Megerősítő tanulás

Az ügynök (valaki vagy valami nevében tevékenykedő számítógépprogram) az emberi operátort helyettesítve segít meghatározni az eredményt egy visszajelzési hurok alapján.

Hogyan működik a gépi tanulás, ha problémákat kell megoldania?

Alább a problémák megoldásához használt gépi tanulási folyamat áttekintését mutatjuk be:

1. lépés: Az adatok összegyűjtése és előkészítése

Az adatforrások azonosítása után a rendszer összeállítja a rendelkezésre álló adatokat. A felhasználható adattípusok segítenek meghatározni, hogy mely gépi tanulási algoritmusokat használhatja. Az adatok áttekintésekor a rendszer azonosítja az anomáliákat, kialakítja a struktúrát, és megoldja az adatintegritással kapcsolatos problémákat.

2. lépés: A modell betanítása

Az előkészített adatok két csoportra oszlanak: a betanítási készletre és a tesztelési készletre. A betanítási készlet az adatok nagy részét tartalmazza, és a gépi tanulási modellek lehető legpontosabb finomhangolására használható.

3. lépés: A modell ellenőrzése

Ha készen áll a végső adatmodell kiválasztására, a tesztelési készlettel kiértékelheti a teljesítményt és a pontosságot.

4. lépés: Az eredmények értelmezése

Az eredmények áttekintésével azonosítsa az összefüggéseket, vonja le a következtetéseket, és tervezze meg az eredményeket.

Mire használható a gépi tanulás?

Értékek előrejelzése

A változók közötti ok-okozati kapcsolat azonosításában hasznos regressziós algoritmusok értékekből hoznak létre egy modellt, amelyet aztán előrejelzés készítésére használnak. A regressziós tanulmányok segítenek előrejelezni a jövőt, és így hozzá tudnak járulni a termékekre vonatkozó igények előrejelzéséhez, az értékesítési számadatok tervezéséhez és a kampányeredmények megbecsléséhez.

Szokatlan előfordulások azonosítása

Az anomáliadetektálási algoritmusokat gyakran használják a lehetséges kockázatok észlelésére, ugyanis képesek kiszűrni a várt normától eltérő adatokat. Berendezések meghibásodása, szerkezeti hibák, szöveges hibák és csalások – és ez csak néhány példa arra, hogy a gépi tanulás milyen esetekben használható a veszélyforrások kezelésére.

Struktúra keresése

A fürtözési algoritmusok gyakran a gépi tanulás első lépését jelentik, és az adatkészlet alapvető struktúráját fedik fel. A gyakori elemek kategorizálása – a fürtözés – gyakran használt eljárás a piaci szegmentálásban, és olyan ismereteket tud nyújtani, amelyek elősegítik a megfelelő ár kiválasztását és az ügyfelek preferenciáinak előrejelzését.

Kategóriák előrejelzése

Az osztályozási algoritmusok segítenek meghatározni az információk megfelelő kategóriáját. A besorolás hasonlít a fürtözéshez, de eltér abban, hogy a felügyelt tanulásban alkalmazzák, ahol előre meghatározott címkék szerepelnek.

Mivel foglalkoznak a gépi tanulási mérnökök?

A gépi tanulási mérnökök a különböző adatfolyamatokból kinyert nyers adatokat olyan adattudományi modellekké alakítják át, amelyek szükség szerint használhatók és skálázhatók. A gépi tanulási mérnökök ezeket a strukturált adatokat azokhoz a modellekhez csatlakoztatják, amelyeket az adattudósként dolgozó munkatársaik meghatároztak. Emellett a gépi tanulási mérnökök algoritmusokat is fejlesztenek, és olyan programokat is készítenek, amelyek lehetővé teszik a gépek, a számítógépek és a robotok számára a bejövő adatok feldolgozását és a minták azonosítását.

Rövid ismertető a gépi tanulási algoritmusokról

A gépi tanulási algoritmusok azonosítják az adatokban előforduló mintákat, így segítve az adatszakértőket a problémák megoldásában. A gépi tanulási algoritmusok előre tudnak jelezni értékeket, képesek azonosítani a szokatlan előfordulásokat, meg tudják határozni a struktúrákat, és kategóriák létrehozására is alkalmasak. A rendelkezésre álló adatoktól és az elérni kívánt eredménytől függően más-más algoritmusok használhatók. Az algoritmusokat a rendszer jellemzően módszer (felügyelt, felügyelet nélküli vagy megerősítő tanulás) vagy algoritmuscsalád (osztályozás, regresszió, fürtözés) szerint csoportosítja. További információ a gépi tanulási algoritmusokról.

A gépi tanulás használata a különböző iparágakban

Számos iparágban használják a vállalkozások a gépi tanulást különféle módokon. Az alábbiakban néhány példát mutatunk be arra, hogy a fontosabb iparágakban hogyan használják a gépi tanulást:

Banki szolgáltatások és pénzügyek

A kockázatkezelés és a csalások megelőzése olyan kulcsfontosságú területek, ahol a gépi tanulás hatalmas hozzáadott értéket jelent a pénzügyi környezetekben.

Egészségügy

Diagnosztikai eszközök, betegfigyelés és járványok előrejelzése – csak néhány példa arra, hogy a gépi tanulás hogyan segíthet a betegek ellátásának javításában.

Szállítmányozás

Forgalmi anomáliák azonosítása, kézbesítési útvonalak optimalizálása, önvezető autók – csak néhány példa arra, hogy a gépi tanulás hogyan javíthat a szállítmányozás minőségén.

Ügyfélszolgálat

Kérdések megválaszolása, az ügyfélszándék megbecslése, virtuális segítségnyújtás – csak néhány példa arra, hogy a gépi tanulás hogyan képes támogatni az ügyfélszolgálati iparágat.

Kiskereskedelem

A gépi tanulás segít a kiskereskedőknek a vásárlási minták elemzésében és az ajánlatok és az árképzés optimalizálásában, továbbá hozzájárul ahhoz, hogy az adatok használatával javítani tudják az általános ügyfélélményt.

Mezőgazdaság

A munkaerőhiányt pótló robotok fejlesztése, a növények betegségeinek diagnosztizálása vagy a talajminőség figyelése – csak néhány példa arra, hogy a gépi tanulás hogyan segíthet a mezőgazdaság fejlesztésében.

Mire érdemes figyelni a gépi tanulási platformokban?

A gépi tanulási platform kiválasztásakor a következő funkciókkal rendelkező megoldást célszerű választania:

Felhőalapú számítás

A könnyen beállítható és üzembe helyezhető felhő bármilyen méretű számítási feladat kezeléséhez ideális, így Ön igény szerint csatlakoztathatja és méretezheti az adatforrásokat anélkül, hogy ehhez speciális szaktudásra lenne szüksége.

Akadálymentes fejlesztési környezet

Az ideális platform minden képzettségi szintet támogat, akadálymentes szerzői lehetőségekkel, és segít a gépi tanulás előnyeinek kihasználásában, függetlenül attól, hogy Ön főleg kódokkal dolgozik-e, vagy inkább a kódolást nem igénylő, automatizált eszközöket és húzással működő felületeket részesíti előnyben.

Beépített támogatás az ismerős gépi tanulási keretrendszerekhez

Akár ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn vagy TensorFlow könyvtárat használ, olyan platformot célszerű alkalmaznia, amelyben a már jól ismert és kedvelt eszközeivel dolgozhat.

Nagyvállalati szintű biztonság

Olyan platformot keressen, amely nagyvállalati szintű irányítást, biztonságot és vezérlést nyújt az infrastruktúra védelme érdekében.

A gépi tanulási modellek gyorsabb piacra vitele

A kód nélküli, automatizált gépi tanulási funkciókkal, a nyílt forráskód támogatásával és a robusztus DevOps-funkciókkal egyszerűbbé teheti a modellek elkészítését és üzembe helyezését.