Mi a gépi tanulás?

A gépi tanulás, amely a mesterséges intelligencia egy ága, algoritmusokat használ az adatok elemzésére, minták azonosítására és előrejelzések készítésére. Önállóan tanul az adatokból, és idővel fejlődik.

Az Azure használatának első lépései

Mi a gépi tanulás és hogyan működik?

A gépi tanulás, amely a mesterséges intelligenciának egy ága, matematikai modellek használatával segíti a számítógépeket abban, hogy közvetlen utasítás nélkül tanuljanak az adatokból. A gépi tanulás algoritmusokkal azonosítja a mintákat, és előrejelzéseket készítő adatmodelleket hoz létre. Az előrejelzések javulnak, ahogy egyre több adatot gyűjtenek és elemeznek, hasonlóan ahhoz, ahogyan az emberek tapasztalataikból tanulnak. Ez az alkalmazkodóképesség ideálissá teszi a gépi tanulást olyan helyzetekben, ahol az adatok vagy feladatok folyamatosan változnak, és a kódolt megoldások nem lennének praktikusak.

Legfontosabb tanulságok

A gépi tanulás, amely a mesterséges intelligencia egy ága, lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy tanuljanak az adatokból, azonosítsák a mintákat és olyan előrejelzéseket készítsenek, amelyek idővel javulnak.
A gépi tanulással a szervezetek betekintést nyerhetnek, javíthatják az adatbányászatot, javíthatják az ügyfélélményt, előrejelezhetik az ügyfelek viselkedését, csökkenthetik a kockázatokat és csökkenthetik a költségeket.
A gépi tanulás technikái közé tartozik a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás, a félig felügyelt tanulás, a megerősítő tanulás, a mély tanulás, a tudásátadás és az együttes tanulás.
Különböző iparágak használják a gépi tanulást, beleértve a pénzügyet, az egészségügyet, a közlekedést, az ügyfélszolgálatot és a mezőgazdaságot.
A gépi tanulás folyamata magában foglalja az adatok gyűjtését és előkészítését, a modell betanítását és az eredmények értelmezését.
Gépi tanulási platform kiválasztásakor keressen olyan funkciókat, mint a felhőalapú számítástechnika, az elérhető fejlesztési környezetek, a jól ismert gépi tanulási keretrendszerek támogatása és a vállalati szintű biztonság.

Hogyan biztosítja a gépi tanulás a megtérülést

Felfedi az összefüggéseket

A gépi tanulás segít azonosítani a mintákat vagy struktúrákat a strukturált és strukturálatlan adatokban az adatelemzés révén, felfedve a döntéshozatalhoz szükséges cselekvőképes információkat. Ez javítja az előrejelzéseket és alkalmazkodik az új adatokhoz idővel.

Javítja az adatok bányászatát

A gépi tanulás kiváló az adatok bányászatában, amely hasznos információk kinyerését jelenti nagy adathalmazokból. Ez egy lépéssel tovább megy, folyamatosan javítva képességeit az idő múlásával, ami pontosabb betekintésekhez és jobb döntéshozatalhoz vezet.

Javítja az ügyfélélményt

Adaptív interfészek, célzott tartalom, csevegőrobotok, hangvezérelt virtuális asszisztensek – ezek mind példák arra, hogy a gépi tanulás hogyan segíthet javítani az ügyfélélményt. Az ügyfélviselkedés és preferenciák elemzésével a gépi tanulás személyre szabja az interakciókat, időben és releváns információkat nyújt, és egyszerűsíti az ügyfélszolgálatot.

Csökkenti a kockázatot

Az új adatokból folyamatosan tanulva a gépi tanulás fokozza a csalások észlelésének és megelőzésének képességét, erős védelmet nyújtva a fejlődő fenyegetésekkel szemben. Ahogy a csalási taktikák fejlődnek, a gépi tanulás alkalmazkodik az új minták észlelésével és megakadályozza a kísérleteket, mielőtt azok sikeresek lennének.

Előrejelzi az ügyfelek viselkedését

A gépi tanulás ügyfélhez kapcsolódó adatokat bányászik, amelyekkel könnyebben azonosíthatók minták és viselkedésmódok, ami segíti az értékesítési csapatokat optimalizálni a termékjavaslatokat és a lehető legjobb vásárlói élményt eredményezi. Az új interakciók folyamatos tanulásával a gépi tanulás előrejelzi az ügyfelek jövőbeli igényeit és preferenciáit, hogy támogassa a proaktív és személyre szabott elkötelezettséget.

Csökkenti a költségeket

A gépi tanulás csökkenti a költségeket az ismétlődő és időigényes folyamatok automatizálásával, lehetővé téve a munkavállalók számára, hogy a stratégiai és nagyobb értékű feladatokra összpontosítsanak. Ezenkívül a gépi tanulási algoritmusok optimalizálják az erőforrások elosztását és minimalizálják a működési hatékonyság hiányosságait nagy adathalmazok elemzésével és a fejlesztési területek azonosításával. Ez jelentős költségmegtakarításhoz vezet a vállalatok számára.

Hogyan tanul a gépi tanulás az adatokból és készít előrejelzéseket vagy döntéseket.

Felügyelt tanulás

Címkékkel vagy struktúrával ellátott adatkészleteket használ, ahol az adatok „betanítják” a gépet, így az hatékonyabban végezhet előrejelzéseket és hozhat döntéseket. A modell azáltal tanul, hogy összehasonlítja előrejelzéseit a tényleges eredményekkel, és ennek megfelelően módosítja, javítva az idő múlásával a pontosságot.

Felügyelet nélküli tanulás

Címkék és struktúra nélküli adathalmazokat használ, az adatokat fürtökbe csoportosítva mintázatokat és kapcsolatokat keres. Ez a technika segít felfedezni a rejtett struktúrákat az adatokban, hasznos feladatokhoz, mint például az ügyfél szegmentálás és anomáliák észlelése.

Félig felügyelt tanulás

Kombinálja a címkézett és címkézetlen adatokat a betanításhoz. Ez a technika különösen hasznos, amikor az adatok címkézése drága vagy időigényes. A címkézetlen adatok felhasználásával a gépi tanulási modell javítja tanulási hatékonyságát és pontosságát, így a félig felügyelt tanulás praktikus technikává válik sok valós helyzetben.

Megerősítő tanulás

Egy ügynök - egy számítógépes program, amely valaki vagy valami nevében jár el -, amely az emberi operátort helyettesíti. Az ügynök a visszacsatolási hurok alapján határozza meg az eredményt, tanulva a visszajelzési jelekből, hogy idővel javítsa teljesítményét.

Mély tanulás

A számos réteggel rendelkező neurális hálózatokat, úgynevezett mély neurális hálózatokat használja az adatok összetett mintázatainak modellezéséhez. Ez a gépi tanulás egy ága különösen hatékony a beszéd- és képfelismerés terén, és kiválóan kezeli a nagy mennyiségű adatot és megoldja a különböző területeken felmerülő összetett problémákat.

Transzfertanulás

Egy feladatra előzetesen betanítják, majd egy kapcsolódó feladatra finomhangolják. Ez a technika hasznos, amikor korlátozott adatok állnak rendelkezésre az új feladathoz. Az első feladatból származó tudás felhasználásával a tudásátadás jelentősen javítja a teljesítményt és csökkenti az új feladat betanítási idejét.

Együttes tanulás

Több modellt kombinál a teljesítmény javítása érdekében. Több modell előrejelzéseinek aggregálásával az együttes tanulás javítja a pontosságot és a robusztusságot, felülmúlva bármelyik egyedi modellt.

A gépi tanulás működése a problémák megoldásánál

Íme egy részletes áttekintés a gépi tanulási folyamatról.

Az adatforrások azonosítása után a rendszer lefordítja a rendelkezésre álló adatokat. Az adatok típusa segít meghatározni, hogy mely gépi tanulási algoritmusokat érdemes használni. Ahogy az adattudós áttekinti az adatokat, azonosítja az anomáliákat, kialakítja a struktúrát, és megoldja az adatintegritási problémákat. Az adatok előfeldolgozási lépései, mint például a normalizálás, a skálázás és a kategóriás változók kódolása, szintén elvégzésre kerülnek, hogy biztosítsák, hogy az adatok megfelelő formátumban legyenek a modellezéshez.
Az előkészített adatok két csoportra oszlanak: egy betanítási készlet és egy tesztelési készlet. A tanítási halmaz az adatok nagy részét alkotja, és a gépi tanulási modelleket a legnagyobb pontossággal hangolja.
Ha az adattudós készen áll a végső adatmodell kiválasztására, a tesztelési készlettel kiértékelheti a teljesítményt és a pontosságot. Az olyan metrikák, mint a pontosság, a precizitás, a felidézés és az F1-pontszám kiszámítása annak felmérésére szolgál, hogy a modell mennyire teljesít jól a nem látható adatokon.
Az adattudósok áttekintik a gépi tanulási modellek eredményeit, hogy megállapításokat nyerjenek ki, következtetéseket vonjanak le és előrejelzéseket készítsenek. Különböző vizualizációs eszközöket és technikákat használnak, például zavarmátrixokat, hogy értelmezzék és értékeljék a modell teljesítményét.

Fő funkciók

Mire szolgál a gépi tanulás?

Értékek előrejelzése

A gépi tanulás az értékek előrejelzésével az ok-okozati összefüggések azonosításán keresztül működik. A regressziós algoritmusok ezeket az értékeket felhasználva hoznak létre egy modellt, amelyet aztán előrejelzések készítésére használnak. A regressziós tanulmányok segítenek előrejelezni a jövőt, például előrejelezni a termékekre vonatkozó igényéneket, megtervezni az értékesítési számadatokat, vagy megbecsülni a kampányeredményeket.

Szokatlan előfordulások azonosítása

Az anomáliadetektálási algoritmusokat gyakran használják lehetséges kockázatok észlelésére, ugyanis képesek kiszűrni a várt normától eltérő adatokat. Berendezések meghibásodásai, szerkezeti hibák, szöveges hibák, valamint csalások – néhány példa arra, hogy a gépi tanulás hogyan használható veszélyforrások esetén.

Struktúra keresése

A fürtözési algoritmusok felfedik az adathalmaz mögöttes struktúráját, amely gyakran a gépi tanulás első lépéseként szolgál. A gyakori elemek kategorizálásával a fürtözést széles körben használják a piaci szegmentálásban a díjszabás tájékoztatására és az ügyfelek preferenciáinak előrejelzésére. A felügyelt tanulásban a besorolási algoritmusok olyan előre definiált címkék hozzárendelésére szolgálnak, amelyek pontosan kategorizálják az információkat.

A gépi tanulási szakemberek szerepe

A gépi tanulási szakemberek skálázható adatelemzési modellekké alakítják a különböző adatfolyamatok által gyűjtött nyers adatokat. Strukturált adatokat kapcsolnak össze az adatelemzők által definiált modellekkel. Emellett algoritmusokat fejlesztenek, és olyan programokat építenek, amelyek lehetővé teszik a gépek, számítógépek és robotok számára az adatok feldolgozását és a minták azonosítását. Ez magában foglalja a megfelelő algoritmusok kiválasztását és megvalósítását, a modellek betanítását és értékelését, valamint a hiperparaméterek finomhangolását a teljesítmény optimalizálása érdekében.

E feladatok mellett a gépi tanulással foglalkozó szakemberek előre feldolgozzák az adatokat, hogy alkalmassá tegyék azokat a modellezésre, a modelleket termelési környezetbe telepítik, és a pontosság és hatékonyság fenntartása érdekében folyamatosan figyelemmel kísérik és frissítik azokat. Az adattudósokkal szoros együttműködésben áthidalják a szakadékot az adatgyűjtés és a cselekvőképes betekintések között, biztosítva, hogy a gépi tanulási megoldások praktikusak és hatékonyak legyenek.

Gépi tanulási algoritmusok

A gépi tanulási algoritmusok az adatelemzés révén azonosítják a mintákat az adatokban. Segítenek az adattudósok problémáinak megoldásában az értékek előrejelzésével, szokatlan események azonosításával, struktúrák meghatározásával és kategóriák létrehozásával. Az algoritmus kiválasztása az adat típusától és a kívánt eredménytől függ. Az algoritmusokat általában technika - felügyelt, nem felügyelt vagy megerősítő tanulás - vagy funkció, például osztályozás, regresszió és fürtözés szerint osztályozzák. A megfelelő algoritmus kiválasztása elengedhetetlen a hatékony gépi tanulási alkalmazásokhoz.

További információ a gépi tanulási algoritmusokról.

Gépi tanulás az iparágakban

A különböző iparágakban működő vállalkozások gépi tanulással javítják a műveleteket, javítják a döntéshozatalt és ösztönzik az innovációt. Íme néhány kulcsfontosságú példa arra, hogyan alkalmazzák a gépi tanulást különböző szektorokban.

Banki szolgáltatások és pénzügyek

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

Egészségügy

A diagnosztikai eszközök fejlesztése, a betegek valós idejű figyelésének támogatása és a járványkitörések előrejelzése néhány példa arra, hogyan segít a gépi tanulás a betegellátás javításában.

Közlekedés

A gépi tanulás átalakítja a közlekedést azáltal, hogy azonosítja a forgalmi anomáliákat, optimalizálja a szállítási útvonalakat és támogatja az önvezető járműveket.

Ügyfélszolgálat

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

Kiskereskedelem

A gépi tanulással a kiskereskedők könnyebben elemezhetnek vásárlási mintákat, optimalizálhatják az ajánlatokat és a díjszabást, valamint használhatják az adatokat az ügyfélélmény javítására.

Mezőgazdaság

A gépi tanulás javítja a mezőgazdaságot azáltal, hogy robotokat fejleszt a munkaerőhiány kezelésére, diagnosztizálja a növényi betegségeket és figyelemmel kíséri a talaj egészségét.

Mire érdemes figyelni egy gépi tanulási platformban

Gépi tanulási platform kiválasztásakor keressen olyan megoldást, amely biztosítja ezeket az üzletileg kritikus funkciókat.

Felhőalapú számítás

Az egyszerű beállítás és telepítés révén a felhő ideális a különböző méretű munkaterhelések kezelésére, lehetővé téve az adatforrások összekapcsolását és a méretezést igény szerint. Nincs szükség alapos tudásra.

Intuitív fejlesztői környezet

Az ideális platform támogatja a különböző készségi szinteket.

Beépített támogatás az ismerős gépi tanulási keretrendszerekhez

Akár Open Neural Network Exchange (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

Válasszon olyan platformot, amely vállalati szintű irányítást, biztonságot és ellenőrzést biztosít az infrastruktúrája védelme érdekében.

Források

Tudjon meg többet a gépi tanulásról

Fejlessze készségeit, kezdje el az Azure Machine Learning használatát, és használja ki az Azure erőforrásait.

Egy nő mosolyogva tart egy telefont, és egy férfi egy tálcát tart.

Azure Machine Learning

Ismerkedés az Azure Machine Learning szolgáltatással

További információ

Egy nő egy számítógép képernyőjére mutat, és egy férfi a képernyőt nézi.

Azure-erőforrások

Fedezze fel az Azure erőforrásközpontot

Ismerje meg a videókat, elemzői jelentéseket, képzéseket, esettanulmányokat, kódmintákat és megoldásarchitektúrákat.

Források felfedezése

Microsoft Learn

Azure AI-képzési központ

Fejlessze AI és gépi tanulási készségeit önálló ütemezésű tanulási tervekkel, videókkal és cikkekkel.

Kezdje el a tanulást

A gépi tanulás négy alapelve az adatgyűjtés, a modellképzés, a modellértékelés és a modelltelepítés. Az adatgyűjtés magában foglalja az adatok összegyűjtését és előkészítését az elemzéshez. A modellképzés ezt az adatot használja arra, hogy megtanítsa az algoritmust előrejelzések vagy döntések meghozatalára. A modellértékelés a modell teljesítményének felmérését jelenti olyan metrikák segítségével, mint a pontosság és a precizitás. Végül a modelltelepítés magában foglalja a betanított modell integrálását egy termelési környezetbe, hogy valós idejű előrejelzéseket vagy döntéseket hozzon.
A gépi tanulásban a szabályozás egy olyan technika, amelyet a túlillesztés megelőzésére használnak, ami akkor fordul elő, amikor egy modell jól teljesít a képzési adatokon, de rosszul az új, nem látott adatokon. A leggyakoribb szabályozási módszerek közé tartozik az L1 (Lasso) és az L2 (Ridge) szabályozás, amelyek különböző típusú büntetéseket adnak a modell paramétereihez. Ez segít javítani a modell általánosítását az új adatokra, ami jobb teljesítményt eredményez a valós alkalmazásokban.
Ez méri azokat a tényleges pozitív eseteket, amelyeket a modell helyesen azonosít. Más szóval a visszahívás megválaszolja a következő kérdést: "Az összes pozitív eset közül hányat jelzett helyesen a modell?"
A gépi tanulás egyik példája egy döntési fa. A döntési fa egy felügyelt tanulási algoritmus, amelyet osztályozásra és regresszióra használnak. Úgy működik, hogy az adatokat részhalmazokra osztja a bemeneti jellemzőértékek alapján, és faszerű döntéseket hoz létre. A fában minden csomópont egy jellemzőt képvisel, minden ág egy döntési szabályt, és minden levélcsomópont egy kimenetet.
A döntési fák egyszerűek és könnyen érthetők, ezért széles körben használják olyan feladatokhoz, mint az ügyfélviselkedés előrejelzése vagy orvosi állapotok diagnosztizálása.
A gépi tanulás az AI egy ága. Lényegében az AI széles technológiák és megközelítések spektrumát öleli fel, mint például a gépi tanulás, a természetes nyelvfeldolgozás és a robotika. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia elérésének egyik fő technikája, amely lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy a tapasztalatok alapján automatikusan tanuljanak és alkalmazkodjanak, így az AI-alkalmazások hatékonyabbá és intelligensebbé tehetők.
A gépi tanulás kulcsfontosságú technika a prediktív analitikában, amely a történelmi adatokat használja a jövőbeli események előrejelzésére. Továbbfejleszti ezt a folyamatot az adatokon belüli minták és kapcsolatok azonosításával, így pontosabb és méretezhetőbb előrejelzéseket tesz lehetővé. A gépi tanulási modelleket múltbeli adatokon tanítják be, hogy megtanulják a mögöttes mintákat, és új adatokra alkalmazhatók az eredmények előrejelzésére. A folyamatos tanulás révén ezek a modellek javítják előrejelzési pontosságukat, így a prediktív analitika hatékonyabbá válik.
Bár a gépi tanulás számos algoritmust és technikát foglal magában az adatokból való tanuláshoz, a mély tanulás kifejezetten ezeknek a mély neurális hálózatoknak a használatával éri el a nagy teljesítményt olyan feladatokban, mint a kép- és beszédfelismerés. Minden mély tanulás a gépi tanulás egy részhalmaza, de nem minden gépi tanulás foglalja magában a mély tanulást.

Az Azure mobile app beszerzése