Co to jest uczenie maszynowe?

Co to jest uczenie maszynowe i jak to działa?

Uczenie maszynowe, podzbiór sztucznej inteligencji, wykorzystuje modele matematyczne, aby pomóc komputerom uczyć się na podstawie danych bez bezpośrednich instrukcji. Wykorzystując algorytmy do identyfikacji wzorców, uczenie maszynowe tworzy modele danych, które umożliwiają prognozowanie. Prognozy stają się coraz dokładniejsze wraz ze zbieraniem i analizowaniem większej ilości danych, podobnie jak ludzie uczą się na podstawie doświadczeń. Ta elastyczność sprawia, że uczenie maszynowe idealnie nadaje się do scenariuszy, w których dane lub zadania ulegają ciągłym zmianom, a rozwiązania oparte na kodowaniu byłyby niepraktyczne.

Kluczowe wnioski

Uczenie maszynowe, podzbiór sztucznej inteligencji, pozwala komputerom uczyć się na podstawie danych, identyfikować wzorce i formułować prognozy, które z czasem stają się coraz trafniejsze.
Uczenie maszynowe pomaga organizacjom odkrywać nowe informacje, usprawniać eksplorację danych, poprawiać jakość środowiska klienta, przewidywać zachowania klientów, zmniejszać ryzyko i obniżać koszty.
Techniki uczenia maszynowego obejmują uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane, uczenie częściowo nadzorowane, uczenie przez wzmocnienie, uczenie głębokie, uczenie transferowe i uczenie zespołowe.
Różne branże wykorzystują uczenie maszynowe, w tym finanse, opieka zdrowotna, transport, obsługa klienta i rolnictwo.
Proces uczenia maszynowego obejmuje zbieranie i przygotowywanie danych, szkolenie modelu oraz interpretację wyników.
Wybierając platformę do uczenia maszynowego, zwróć uwagę na takie funkcje, jak przetwarzanie w chmurze, dostępne środowiska deweloperskie, obsługa znanych struktur uczenia maszynowego oraz bezpieczeństwo klasy korporacyjnej.

Jak uczenie maszynowe zapewnia zwrot z inwestycji

Odkrywa szczegółowe informacje

Uczenie maszynowe pomaga identyfikować wzorce lub struktury w danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych poprzez analizę danych, odkrywając przydatne informacje przydatne w podejmowaniu decyzji. Poprawia również prognozy i dostosowuje się do nowych danych w miarę upływu czasu.

Usprawnia wyszukiwanie danych

Uczenie maszynowe doskonale sprawdza się w wyszukiwaniu danych, która polega na wydobywaniu użytecznych informacji z dużych zestawów danych. Idzie o krok dalej, stale doskonaląc swoje możliwości, co prowadzi do uzyskania dokładniejszych informacji i poprawy procesu podejmowania decyzji.

Poprawia środowiska klienta

Interfejsy adaptacyjne, treści dostosowane do potrzeb użytkowników, czatboty i wirtualni asystenci głosowi to przykłady tego, jak uczenie maszynowe pomaga poprawić jakość środowiska klienta. Analizując zachowania i preferencje klientów, uczenie maszynowe personalizuje interakcje, dostarcza aktualnych i trafnych informacji oraz usprawnia obsługę klienta.

Zmniejsza ryzyko

Dzięki ciągłemu uczeniu się na podstawie nowych danych, uczenie maszynowe zwiększa swoją zdolność do wykrywania i zapobiegania oszustwom, zapewniając solidną ochronę przed ewoluującymi zagrożeniami. Wraz z ewolucją taktyk oszustw, uczenie maszynowe dostosowuje się, wykrywając nowe wzorce i zapobiegając próbom oszustw, zanim zakończą się sukcesem.

Przewiduje zachowania klientów

Uczenie maszynowe analizuje dane dotyczące klientów w celu identyfikacji wzorców i zachowań, pomagając zespołom sprzedaży optymalizować rekomendacje produktów i zapewniać klientom jak najlepsze środowiska klienta. Dzięki ciągłemu uczeniu się na podstawie nowych interakcji, uczenie maszynowe przewiduje przyszłe potrzeby i preferencje klientów, wspierając proaktywne i spersonalizowane działania.

Zmniejsza koszty

Uczenie maszynowe zmniejsza koszty poprzez automatyzację powtarzalnych i czasochłonnych procesów, umożliwiając pracownikom skupienie się na bardziej strategicznych i wartościowych zadaniach. Ponadto algorytmy uczenia maszynowego optymalizują alokację zasobów i minimalizują nieefektywność operacyjną poprzez analizę dużych zbiorów danych i identyfikację obszarów wymagających poprawy. Prowadzi to do znacznych oszczędności kosztów dla przedsiębiorstw.

W jaki sposób uczenie maszynowe uczy się na podstawie danych i dokonuje prognoz lub podejmuje decyzje

Uczenie nadzorowane

Wykorzystuje zestawy danych z etykietami lub strukturą, gdzie dane pełnią rolę nauczyciela i „trenują” model uczenia maszynowego, zwiększając jego zdolność do prognozowania lub podejmowania decyzji. Model uczy się poprzez porównywanie swoich przewidywań z rzeczywistymi wynikami i odpowiednie dostosowywanie, poprawiając z czasem swoją dokładność.

Uczenie nienadzorowane

Wykorzystuje zestawy danych bez żadnych etykiet ani struktury, grupując dane w klastry w celu znalezienia wzorców i powiązań. Ta technika pomaga odkrywać ukryte struktury w danych, dzięki czemu jest przydatna w zadaniach takich jak segmentacja klientów i wykrywanie anomalii.

Uczenie częściowo nadzorowane

Łączy zarówno dane oznaczone etykietą, jak i dane bez etykiet na potrzeby trenowania. Ta technika jest szczególnie przydatna, gdy etykietowanie danych jest kosztowne lub czasochłonne. Dzięki wykorzystaniu danych nieoznaczonych model uczenia maszynowego poprawia swoją wydajność i dokładność uczenia się, dzięki czemu uczenie częściowo nadzorowane staje się praktyczną techniką w wielu rzeczywistych scenariuszach.

Uczenie przez wzmacnianie

Obejmuje agenta, program komputerowy działający w imieniu kogoś lub czegoś, który zastępuje operatora ludzkiego. Agent określa wynik na podstawie pętli sprzężenia zwrotnego, ucząc się na podstawie sygnałów zwrotnych, aby z czasem poprawiać swoje wyniki.

Uczenie głębokie

Wykorzystuje sieci neuronowe o wielu warstwach, zwane głębokimi sieciami neuronowymi, do modelowania złożonych wzorców w danych. Ten podzbiór uczenia maszynowego jest szczególnie skuteczny w rozpoznawaniu mowy i obrazów oraz doskonale radzi sobie z przetwarzaniem dużych ilości danych i rozwiązywaniem złożonych problemów w różnych dziedzinach.

Uczenie transferowe

Jest wstępnie trenowany na jednym zadaniu, a następnie dostosowywany do zadania powiązanego. Ta technika jest przydatna, gdy dostępne dane dotyczące nowego zadania są ograniczone. Wykorzystując wiedzę zdobytą podczas realizacji pierwszego zadania, uczenie transferowe znacznie poprawia wydajność i skraca czas trenowania w przypadku nowego zadania.

Uczenie grupowe

Łączy wiele modeli w celu poprawy ogólnej wydajności. Dzięki agregacji prognoz kilku modeli uczenie zespołowe poprawia dokładność i odporność, przewyższając wyniki osiągnięte przez pojedynczy model.

Jak działa uczenie maszynowe do rozwiązywania problemów

Oto przegląd procesu uczenia maszynowego krok po kroku.

Po zidentyfikowaniu źródeł danych następuje kompilowanie dostępnych danych. Typ danych ułatwia poinformowanie, których algorytmów uczenia maszynowego użyć. W trakcie analizy danych przez badacza danych identyfikowane są anomalie, opracowywana jest struktura danych oraz rozwiązywane są problemy związane z integralnością danych. Przeprowadzane są również czynności związane z wstępnym przetwarzaniem danych, takie jak normalizacja, skalowanie i kodowanie zmiennych kategorycznych, aby zapewnić odpowiedni format danych do modelowania.
Przygotowane dane są dzielone na dwie grupy: zestaw treningowy i zestaw testowy. Zestaw szkoleniowy stanowi dużą część danych i służy do dostosowania modeli uczenia maszynowego do najwyższej dokładności.
Gdy badacz danych jest gotowy do wyboru ostatecznego modelu danych, zestaw testowy służy do oceny wydajności i dokładności. W celu oceny skuteczności modelu w odniesieniu do danych, których nie widział, oblicza się takie metryki, jak dokładność, precyzja, przypomnienie i wynik F1.
Badacze danych przeglądają wyniki modeli uczenia maszynowego w celu uzyskania wniosków, wyciągnięcia konkluzji i prognozowania. Wykorzystują różne narzędzia i techniki wizualizacji, takie jak macierze pomyłek, aby zinterpretować i ocenić wydajność modelu.

Najważniejsze funkcje

Do czego służy uczenie maszynowe?

Przewidywanie wartości

Uczenie maszynowe przewiduje wartości poprzez identyfikację przyczyny i skutku między zmiennymi. Algorytmy regresji tworzą model na podstawie tych wartości, który jest następnie wykorzystywany do prognozowania. Badania regresji pomagają przewidywać przyszłość, np. prognozować popyt na produkty, przewidywać wyniki sprzedaży lub szacować wyniki kampanii.

Rozpoznawanie nietypowych wystąpień

Algorytmy wykrywania anomalii, często stosowane do identyfikowania potencjalnych zagrożeń, wskazują dane odbiegające od przewidywanej normy. Przykładami zastosowania uczenia maszynowego w rozwiązywaniu tych problemów są awarie sprzętu, wady konstrukcyjne, błędy tekstowe i przypadki oszustw.

Znajdowanie struktury

Algorytmy klastrowania ujawniają podstawową strukturę zestawu danych i często stanowią pierwszy krok w uczeniu maszynowym. Dzięki kategoryzowaniu popularnych produktów, grupowanie jest często używane w segmentacji rynku, żeby lepiej ustalać ceny i przewidywać preferencje klientów. Algorytmy klasyfikacyjne są wykorzystywane w uczeniu nadzorowanym do przypisywania wcześniej zdefiniowanych etykiet, które dokładnie kategoryzują informacje.

Rola inżynierów uczenia maszynowego

Inżynierowie uczenia maszynowego przekształcają nieprzetworzone dane zebrane z różnych potoków danych w skalowalne modele nauki o danych. Łączą one dane strukturalne z modelami zdefiniowanymi przez badaczy danych. Opracowują również algorytmy i tworzą programy, które umożliwiają maszynom, komputerom i robotom przetwarzanie danych i identyfikowanie wzorców. Obejmuje to wybór i wdrożenie odpowiednich algorytmów, szkolenie i ocenę modeli oraz dostosowanie hiperparametrów w celu zoptymalizowania wydajności.

Oprócz tych zadań inżynierowie uczenia maszynowego wstępnie przetwarzają dane, aby były odpowiednie do modelowania, wdrażania modeli w środowiskach produkcyjnych oraz ciągłego monitorowania i aktualizowania ich w celu zachowania dokładności i skuteczności. Dzięki ścisłej współpracy z badaczami danych wypełniają lukę między zbieraniem danych a praktycznymi wnioskami, dbając o to, żeby rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym były praktyczne i skuteczne.

Algorytmy uczenia maszynowego

Algorytmy uczenia maszynowego identyfikują wzorce w danych poprzez analizę danych. Pomagają one naukowcom zajmującym się danymi w rozwiązywaniu problemów poprzez przewidywanie wartości, identyfikowanie nietypowych zdarzeń, określanie struktury i tworzenie kategorii. Wybór algorytmu zależy od typu danych i żądanego wyniku. Algorytmy są zazwyczaj klasyfikowane według techniki – uczenie nadzorowane, nienadzorowane lub przez wzmocnienie – lub według funkcji, takich jak klasyfikacja, regresja i klastrowanie. Wybór odpowiedniego algorytmu ma kluczowe znaczenie dla skuteczności zastosowań uczenia maszynowego.

Dowiedz się więcej o algorytmach uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe w różnych branżach

Firmy z różnych branż wykorzystują uczenie maszynowe do usprawniania działalności, poprawy procesu podejmowania decyzji i wspierania innowacji. Oto kilka kluczowych przykładów zastosowania uczenia maszynowego w różnych sektorach.

Bankowość i finanse

Zarządzanie ryzykiem i zapobieganie oszustwom to kluczowe obszary, w których uczenie maszynowe wnosi ogromną wartość dodaną do branży finansowej.

Opieka zdrowotna

Ulepszanie narzędzi diagnostycznych, wspieranie monitorowania pacjentów w czasie rzeczywistym oraz przewidywanie epidemii chorób to tylko kilka przykładów tego, jak uczenie maszynowe pomaga poprawić opiekę nad pacjentami.

Transport

Uczenie maszynowe zmienia transport poprzez identyfikowanie anomalii w ruchu drogowym, optymalizację tras dostaw i wsparcie dla pojazdów autonomicznych.

Obsługa klientów

Przykładowe zastosowania uczenia maszynowego w sektorze obsługi klientów obejmują odpowiadanie na pytania, ustalanie oczekiwań klientów i zapewnianie pomocy wirtualnej.

Handel detaliczny

Uczenie maszynowe ułatwia sprzedawcom analizowanie wzorców zakupowych, optymalizowanie ofert i cen oraz podnoszenie jakości obsługi klientów za pomocą danych.

Rolnictwo

Uczenie maszynowe usprawnia rolnictwo poprzez opracowywanie robotów, które rozwiązują problem niedoboru siły roboczej, diagnozują choroby roślin i monitorują stan gleby.

Czego oczekiwać od platformy uczenia maszynowego

Wybierając platformę uczenia maszynowego, poszukaj rozwiązania, które udostępnia te funkcje krytyczne dla działania firmy.

Przetwarzanie w chmurze

Dzięki łatwej konfiguracji i wdrożeniu chmura jest idealna do obsługi obciążeń o dowolnej wielkości, umożliwiając łączenie źródeł danych i skalowanie na żądanie – nie jest wymagana zaawansowana wiedza.

Intuicyjne środowisko deweloperskie

Idealna platforma obsługuje różne poziomy umiejętności.

Wbudowana obsługa znanych platform uczenia maszynowego

Niezależnie od tego, czy jest to platforma Open Neural Network Exchange (ONNX), Python, PyTorch, scikit-learn czy TensorFlow, poszukaj platformy, która pozwoli Ci pracować z narzędziami, które znasz i kochasz.

Zabezpieczenia klasy korporacyjnej

Wybierz platformę, która zapewnia zarządzanie, bezpieczeństwo i kontrolę na poziomie przedsiębiorstwa w celu ochrony infrastruktury.

Zasoby

Dowiedz się więcej o uczeniu maszynowym

Rozwijaj swoje umiejętności, rozpocznij pracę z usługą Azure Machine Learning i korzystaj z zasobów platformy Azure.

Uśmiechnięta kobieta trzymająca telefon i mężczyzna trzymający tacę.

Azure Machine Learning

Rozpoczynanie za pomocą usługi Azure Machine Learning

Dowiedz się więcej

Kobieta wskazująca na ekran komputera i mężczyzna patrzący na ekran.

Zasoby platformy Azure

Odkrywaj centrum zasobów platformy Azure

Uzyskaj dostęp do filmów wideo, raportów analityków, szkoleń, analiz przypadków, przykładów kodu i architektur rozwiązań.

Poznaj zasoby

Kobieta z brązowymi włosami trzymająca tablet.

Microsoft Learn

Centrum szkoleniowe platformy Azure AI

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego dzięki samodzielnym planom nauki, materiałom wideo i artykułom.

Rozpocznij naukę

Cztery podstawy uczenia maszynowego to zbieranie danych, szkolenie modeli, ocena modeli i wdrażanie modeli. Zbieranie danych obejmuje zbieranie i przygotowywanie danych do analizy. Trening modelu wykorzystuje te dane do uczenia algorytmu przewidywania lub podejmowania decyzji. Ewaluacja modelu ocenia jego wydajność przy użyciu metryk takich jak dokładność i precyzja. Wreszcie, wdrożenie modelu obejmuje integrację wytrenowanego modelu ze środowiskiem produkcyjnym w celu dokonywania prognoz lub podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.
Regularyzacja w uczeniu maszynowym to technika stosowana w celu zapobiegania nadmiernemu dopasowaniu, które występuje, gdy model działa dobrze na danych treningowych, ale słabo na nowych, niewidocznych danych. Typowe metody regularyzacji obejmują regularyzację L1 (Lasso) i L2 (Ridge), które dodają różne rodzaje kar do parametrów modelu. Pomaga to poprawić uogólnienie modelu na nowe dane, prowadząc do lepszej wydajności w rzeczywistych zastosowaniach.
Mierzy odsetek rzeczywistych pozytywnych przypadków, które model poprawnie identyfikuje. Innymi słowy, przypomnij sobie odpowiedzi na pytanie: "Ile spośród wszystkich pozytywnych przypadków model poprawnie przewidział?"
Przykładem modelu uczenia maszynowego jest drzewo decyzyjne. Drzewo decyzyjne to nadzorowany algorytm uczenia używany do klasyfikacji i regresji. Działa poprzez dzielenie danych na podzbiory zgodnie z wartościami cech wejściowych, tworząc strukturę decyzji przypominającą drzewo. Każdy węzeł w drzewie reprezentuje cechę, każda gałąź reprezentuje regułę decyzyjną, a każdy węzeł liścia reprezentuje wynik.
Drzewa decyzyjne są proste i łatwe do zrozumienia, dzięki czemu są szeroko stosowane w zadaniach takich jak przewidywanie zachowań klientów lub diagnozowanie stanów chorobowych
Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji. Zasadniczo sztuczna inteligencja obejmuje szeroki zakres technologii i podejść, takich jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i robotyka. Uczenie maszynowe jest jedną z kluczowych technik wykorzystywanych do osiągnięcia sztucznej inteligencji, umożliwiając systemom automatyczne uczenie się i dostosowywanie na podstawie doświadczenia, dzięki czemu aplikacje AI są bardziej skuteczne i inteligentne.
Uczenie maszynowe jest kluczową techniką w analizie predykcyjnej, która wykorzystuje dane historyczne do przewidywania przyszłych zdarzeń. Usprawnia ten proces, identyfikując wzorce i relacje w danych, umożliwiając dokładniejsze i bardziej skalowalne przewidywania. Modele uczenia maszynowego są trenowane na danych historycznych, aby nauczyć się podstawowych wzorców i mogą być stosowane do nowych danych w celu przewidywania wyników. Dzięki ciągłemu uczeniu się modele te poprawiają swoją dokładność predykcyjną, dzięki czemu analiza predykcyjna jest bardziej skuteczna.
Podczas gdy uczenie maszynowe obejmuje różnorodne algorytmy i techniki uczenia się z danych, głębokie uczenie koncentruje się w szczególności na wykorzystaniu tych głębokich sieci neuronowych w celu osiągnięcia wysokiej wydajności w zadaniach takich jak rozpoznawanie obrazu i mowy. Całe uczenie głębokie jest podzbiorem uczenia maszynowego, ale nie całe uczenie maszynowe obejmuje uczenie głębokie.

Co to jest uczenie maszynowe?