Navigáció kihagyása

Mi a gépi tanulás?

Olyan tudományág, amely gépeket tanít be adatok emberi szintű elemzésére és értékelésére.

Mi a gépi tanulás és hogyan működik?

A gépi tanulás (ML) matematikai adatmodellekkel tanít be számítógépeket közvetlen felügyelet nélkül. Ez a mesterséges intelligencia (AI) egy részhalmaza. A gépi tanulás algoritmusokkal azonosít mintákat az adatokban, amelyekkel ezután adatmodellt készít, és előrejelzéseket végez. A gépi tanulás eredményei az adatok és a tapasztalat mennyiségének növekedésével egyre pontosabbak – ahogyan az emberek is egyre ügyesebbé válnak a gyakorlás által.

A gépi tanulás rendkívül könnyen alkalmazkodik különböző helyzetekhez, így ideális olyan forgatókönyvekben, ahol az adatok folyamatosan változnak, a kérés vagy feladat típusa módosulhat, vagy egy megoldás kódolása szinte lehetetlen lenne.

A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia kapcsolata

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia részhalmazának tekintendő. Egy „intelligens” számítógép emberi gondolkodást kísérel meg, és egyedül hajt végre feladatokat. A számítógépek emberi logika használatára való betanításának egyik módja egy neurális hálózat használata, amely olyan algoritmusok sorozata, amelyek az emberi agy modellje alapján készültek.

A gépi tanulás és a prediktív elemzés kapcsolata

Habár a gépi tanulás a prediktív elemzés egyik típusa, fontos különbség a kettő között az, hogy a gépi tanulást jelentősen könnyebb bevezetni valós idejű frissítésekkel, ahogy egyre több adatot gyűjt. 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 egyedül pontosságot mérni, az adatokat pedig az emberi agyhoz hasonlóan osztályozza – így a létező legemberibb mesterséges intelligenciák működését is segíti.

A gépi tanulás előnyei

A gépi tanulásnak számos alkalmazási módja van, a lehetőségek tárháza pedig egyre szélesebb. Íme néhány fontos előny, amelyet a vállalatok értek el a gépi tanulási projektjeikkel:

Feltáró elemzés

A gépi tanulással azonosítható mind a strukturált, mind a strukturálatlan adatokban rejlő minta vagy szerkezet, így könnyebben látható, mit is mutatnak az adatok.

Az adatintegritás javítása

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

A felhasználói élmény fejlesztése

Adaptív interfészek, célzott tartalom, csevegőrobotok, hangvezérelt virtuális asszisztensek – ezek mind 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, hogy megelőzhesse a rosszindulatú próbálkozásokat.

Ügyfelek viselkedésének előrejelzése

A gépi tanulással ügyfélhez kapcsolódó adatok bányászhatók, amelyekkel könnyebben azonosíthatók minták és viselkedésmódok, ami optimalizált termékjavaslatokat és a lehető legjobb vásárlói élményt eredményezheti.

Alacsonyabb költségek

A gépi tanulás egyik alkalmazási területe a folyamatok automatizálása, amellyel időt és erőforrásokat szabadíthat fel, így a csapat a fontos dolgokra összpontosíthat.

Gépi tanulási technikák

A gépi tanulás során három fő technikát alkalmaznak:

Felügyelt tanulás

Címkékkel vagy struktúrával ellátott adatkészletek esetén az adatok „betanítják” a gépet, így az hatékonyabban végezhet előrejelzéseket és hozhat döntéseket.

Felügyelet nélküli tanulás

Adatok fürtökbe való csoportosításával könnyebben foglalkozhat címkék vagy struktúra nélküli adatokkal, valamint azonosíthat mintákat és kapcsolatokat.

Megerősítő tanulás

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

A gépi tanulás működése a problémák megoldásánál

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

1. lépés: Adatok összegyűjtése és előkészítése

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

2. lépés: A modell tanítása

Az előkészített adatok két csoportra oszlanak: egy betanítási készlet és egy tesztelési készlet. A betanítási készlet az adatok nagy része, amellyel a gépi tanulási modelleket a lehető legpontosabban finomhangolhatja.

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

Tekintse át az eredményeket, és végezze el az elemzéseket, vonja le a következtetéseket, és tervezze meg a kimeneteket.

Mire használható a gépi tanulás?

Értékek előrejelzése

A regressziós algoritmusok értékekből hoznak létre modellt, amely alapján előrejelzéseket készíthetnek. Ez hasznos a változók okainak és okozatainak azonosításában. A regressziós tanulmányok segítenek előrejelezni a jövőt, ami segíthet a termékekre vonatkozó igényének előrejelzésében, az értékesítési számadatok tervezésében, vagy a kampányeredmények megbecslésében.

Szokatlan előfordulások azonosítása

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

Struktúra keresése

A fürtözési algoritmusok gyakran a gépi tanulás első lépését képezik, és az adatkészlet mögöttes struktúráját fedik fel. A gyakori elemek kategorizálása – a fürtözés – gyakori eljárás a piaci szegmentálásban, és olyan elemzéseket nyújthat, amelyek elősegítik a megfelelő ár kiválasztását, valamint az ügyfelek preferenciáinak megjósolását.

Kategóriák előrejelzése

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

Mit csinál egy gépi tanulási mérnök?

A gépi tanulási mérnökök a különböző adatfolyamatokból kinyert nyers adatokat olyan adattudományi modellekké alakítják át, amelyeket szükség szerint lehet használni és skálázni. A gépi tanulási mérnök ezeket a strukturált adatokat azokhoz a modellekhez csatlakoztatja, amelyeket adattudós munkatársai határoztak meg. Emellett a gépi tanulási mérnökök algoritmusokat is fejlesztenek, és olyan programokat hoznak léte, amelyek lehetővé teszik a gépek, a számítógépek és a robotok számára a bejövő adatok feldolgozását és a mintázatok azonosítását.

Rövid ismertető a gépi tanulási algoritmusokról

A gépi tanulási algoritmusok azonosítják az adatok között mutatkozó mintázatokat, így segítenek az adattudósoknak a problémák megoldásában. A gépi tanulási algoritmusok előre jelezhetnek értékeket, azonosíthatják a szokatlan előfordulásokat, meghatározhatják a struktúrát, és kategóriákat hozhatnak létre. A meglévő adatok típusától és a keresett eredménytől függően különböző algoritmusokat fog használni. Az algoritmusokat jellemzően az általuk alkalmazott módszer (felügyelt tanulás, felügyelet nélküli tanulás vagy megerősítés) vagy algoritmuscsalád (például osztályozás, regresszió és fürtözés) szerint csoportosítják. További információ a gépi tanulási algoritmusokról

A gépi tanulás használata különböző iparágakban

Számos iparág vállalkozásai használnak gépi tanulást eltérő célokra. Az alábbiakban néhány példát mutatunk be a gépi tanulás fontosabb iparágakban való használatára:

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, páciensfigyelés és járványok előrejelzése – néhány példa arra, hogy a gépi tanulás hogyan segíthet a páciensek kezelésének továbbfejlesztésében.

Szállítmányozás

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

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

Robotok fejlesztése a munkaerőhiány leküzdésére, a növények betegségeinek diagnosztizálása, a talaj állapotának figyelése – ezek mind példák arra, hogy a gépi tanulás miként javíthatja a mezőgazdaságot. Ebben a videóban megismerhet egy példát arra, hogy a gépi tanulás hogyan segített 30%-kal növelni a terméshozamot.

Mire érdemes figyelni egy gépi tanulási platformban?

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

Felhő-számítástechnika

A könnyen beállítható és üzembe helyezhető felhő ideális bármilyen méretű számítási feladat kezeléséhez, Ön így igény szerint csatlakoztathat és méretezhet adatforrásokat anélkül, hogy ehhez szükséges speciális tudásra lenne szüksége.

Akadálymentes fejlesztési környezet

Az ideális platform minden képzettségi szintet támogat akadálymentes szerzői lehetőségekkel. Segítségével kihasználhatja a gépi tanulás előnyeit, akár főleg kódokkal dolgozik, akár kódolást nem igénylő, automatizált eszközöket és húzással működő felületeket szeret inkább használni.

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 cégirányítást, biztonságot és vezérlést nyújt az infrastruktúra védelme érdekében.

A gépi tanulási modelleket gyorsabban piacra viheti

A kód nélküli automatizált gépi tanulási funkciókkal, a nyílt forráskód támogatásával, és a robusztus DevOps-funkciókkal leegyszerűsítheti a modellek elkészítésének és üzembe helyezésének módját.