Ինչպես են աշխատում մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները

Ինչպես են աշխատում մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները

Մեքենայական ուսուցումը կամ մեքենայական ուսուցումը արհեստական ​​բանականության (AI) ճյուղ է, որը թույլ է տալիս համակարգիչներին սովորել տվյալներից և որոշումներ կամ կանխատեսումներ կայացնել դրանց հիման վրա: Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները գործում են՝ տվյալների մեջ օրինաչափություններ նույնականացնելով և դրանք օգտագործելով որոշումներ կամ կանխատեսումներ կայացնելու համար՝ առանց յուրաքանչյուր առաջադրանքի համար հստակորեն ծրագրավորված լինելու: Այս հոդվածում մենք մանրամասն կբացատրենք, թե ինչպես են աշխատում մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները, ներառյալ հիմնական փուլերը և օգտագործվող ալգորիթմների տարբեր տեսակները:

1. Մեքենայական ուսուցման ներածություն

Մեքենայական ուսուցումը թույլ է տալիս համակարգչային համակարգերին սովորել տվյալներից, ժամանակի ընթացքում բարելավել իրենց աշխատանքը և անել անկախ կանխատեսումներ: Ի տարբերություն ավանդական ծրագրավորման, որտեղ հրահանգները հստակորեն կոդավորվում են ծրագրավորողների կողմից, մեքենայական ուսուցումը օգտագործում է տվյալներ և ալգորիթմներ՝ մոդելներ մարզելու համար, որոնք այնուհետև օգտագործվում են կանխատեսումներ անելու կամ որոշումներ կայացնելու համար:

2. Մեքենայական ուսուցման հիմնական փուլերը

Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների աշխատանքի սկզբունքը հասկանալու համար կարևոր է ճանաչել մեքենայական ուսուցման գործընթացի հիմնական փուլերը.

Ա. Տվյալների հավաքագրում

Մեքենայական ուսուցման նախագծերի մեծ մասում առաջին քայլը տվյալների հավաքագրումն է: Տվյալները մեքենայական ուսուցման վառելիքն են, և դրանց որակն ու քանակը զգալիորեն կազդեն վերջնական արդյունքների վրա: Տվյալները կարող են հավաքագրվել տարբեր աղբյուրներից, ինչպիսիք են հանրային տվյալների հավաքածուները, սենսորները, ընկերությունների տվյալների բազաները կամ վեբ սկրեյփինգը:

Բ. Տվյալների նախնական մշակում

Հավաքված տվյալները հազվադեպ են անմիջապես պատրաստ լինում մեքենայական ուսուցման համար։ Դրանք կարող են պարունակել բացակայող արժեքներ, արտառոց արժեքներ կամ անտեղի հատկանիշներ։ Տվյալների նախնական մշակումը ներառում է տվյալների մաքրում, նորմալացում, հատկանիշների փոխակերպում և չափայնության նվազեցում, որի նպատակն է հում տվյալները վերածել մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների համար հարմար ձևի։

Գ. Մոդելի և ալգորիթմի ընտրություն

Երբ տվյալները պատրաստ լինեն, հաջորդ քայլը համապատասխան մեքենայական ուսուցման մոդելի և ալգորիթմի ընտրությունն է: Կան մեքենայական ուսուցման տարբեր ալգորիթմներ, որոնցից յուրաքանչյուրը հարմար է որոշակի խնդրի համար: Օրինակ, գծային ռեգրեսիան հարմար է անընդհատ արժեքների կանխատեսման համար, մինչդեռ որոշման ծառերը կամ պատահական անտառները ավելի լավն են դասակարգման համար:

Դ. Մոդելային ուսուցում

Այս փուլում մշակված տվյալներն օգտագործվում են մոդելը մարզելու համար: Մոդելը սովորում է՝ կարգավորելով իր ներքին պարամետրերը՝ մուտքային տվյալները (հատկանիշները) ճշգրիտ կերպով համեմատելու ելքային տվյալների (պիտակների) հետ: Այս մարզման գործընթացը սովորաբար ներառում է տվյալների բազմությունը բաժանելը երկու մասի՝ մարզման տվյալներ և թեստավորման տվյալներ: Մարզման տվյալներն օգտագործվում են մոդելը մարզելու համար, մինչդեռ թեստավորման տվյալները՝ մոդելի աշխատանքը գնահատելու համար:

Ե. Մոդելի գնահատում

Մոդելի գնահատումը կատարվում է՝ գնահատելու համար, թե որքան լավ է մոդելը գործում փորձարկման տվյալների հետ։ Գնահատման տարածված մեթոդները ներառում են այնպիսի չափանիշներ, ինչպիսիք են ճշգրտությունը, ճշգրտությունը, հետկանչելիությունը և ընդունիչի շահագործման բնութագրական կորի տակ գտնվող մակերեսը (AUC-ROC): Գնահատման արդյունքների հիման վրա մոդելը կարող է կատարելագործվել կամ կատարելագործվել։

Զ. Կանխատեսում կամ իրականացում

Մոդելը գնահատելուց և ճշգրտելուց հետո, վերջնական փուլը մոդելի օգտագործումն է՝ նոր տվյալների վերաբերյալ կանխատեսումներ անելու կամ այն ​​ավելի մեծ կիրառման մեջ ներդնելու համար։

3. Մեքենայական ուսուցման տեսակները

Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են դասակարգվել՝ ըստ իրենց լուծած խնդրի տեսակի։ Մեքենայական ուսուցման երեք հիմնական տեսակ կա.

Ա. Վերահսկվող ուսուցում

Վերահսկվող ուսուցման մեջ մոդելը մարզվում է մուտք-ելք զույգերից (հատկանիշներ-պիտակներ) բաղկացած տվյալների բազմության վրա: Վերահսկվող ուսուցման մոդելի նպատակն է սովորել մուտքային և ելքային տվյալների միջև քարտեզը: Վերահսկվող ուսուցման մեջ օգտագործվող տարածված ալգորիթմներից են գծային ռեգրեսիան, լոգիստիկ ռեգրեսիան, որոշումների ծառերը և օժանդակ վեկտորային մեքենաները (SVM):

Բ. Անվերահսկելի ուսուցում

Ի տարբերություն վերահսկվող ուսուցման, չվերահսկվող ուսուցումը ելքային պիտակներ չունի։ Մոդելը պետք է հայտնաբերի կառուցվածքներ կամ օրինաչափություններ չպիտակավորված տվյալներում։ Չվերահսկվող ուսուցման հիմնական ալգորիթմները ներառում են կլաստերացում (օրինակ՝ K-միջին) և գլխավոր բաղադրիչների վերլուծություն (PCA):

Գ. Կիսահսկվող ուսուցում

Մասնակիորեն վերահսկվող ուսուցումը դասվում է վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցման միջև։ Այս տեսակի ուսուցման դեպքում մոդելը մարզվում է մասնակիորեն պիտակավորված տվյալներով տվյալների բազմության վրա։ Սա հատկապես օգտակար է, երբ բոլոր տվյալների համար պիտակներ ստեղծելը չափազանց թանկ է կամ ժամանակատար։

Դ. Ուժեղացված ուսուցում

Հզորացված ուսուցման դեպքում գործակալները սովորում են որոշումներ կայացնել՝ իրենց միջավայրից ստանալով հետադարձ կապ՝ պարգևատրումների կամ պատիժների տեսքով: Գործակալները փորձում են մեծացնել երկարաժամկետ շահույթը փորձի և սխալի միջոցով: Այս կատեգորիայի հայտնի ալգորիթմներն են Q-Learning-ը և Deep Q-Networks-ը (DQN):

4. Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների կիրառման օրինակներ

Ա. Առաջարկությունների համակարգ

Առաջարկության համակարգերն օգտագործվում են բազմաթիվ առցանց հարթակների կողմից՝ օգտատերերին ապրանքի կամ բովանդակության առաջարկներ տրամադրելու համար: Օրինակ՝ Netflix-ը օգտագործում է մեքենայական ուսուցման մոդելներ՝ ֆիլմեր և հեռուստաշոուներ առաջարկելու համար՝ հիմնվելով օգտատիրոջ նախկին նախասիրությունների վրա:

Բ. Խարդախության հայտնաբերում

Բանկերը և վարկային քարտերի ընկերությունները օգտագործում են մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ՝ կասկածելի գործունեություն կամ խարդախություն հայտնաբերելու համար: Գործարքների օրինաչափությունները վերլուծելով՝ մոդելները կարող են բացահայտել անոմալիաներ, որոնք վկայում են հնարավոր խարդախության մասին:

Գ. Բնական լեզվի մշակում (ԲԼՄ)

Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները լայնորեն օգտագործվում են բնական լեզվի մշակման մեջ՝ լեզվի թարգմանությունը, տրամադրության վերլուծությունը և չաթբոտները օգտագործելու համար։ BERT-ի և GPT-3-ի նման մոդելները, որոնք հիմնված են խորը ուսուցման վրա , հեղափոխություն են մտցրել NLP-ի ոլորտում։

5. Մեքենայական ուսուցման մարտահրավերները

Չնայած մեքենայական ուսուցումն ունի բազմաթիվ առավելություններ, կան որոշ մարտահրավերներ, որոնք պետք է լուծվեն.

Ա. Տվյալների որակը

Վատ կամ ոչ ներկայացուցչական տվյալները կարող են հանգեցնել ցածր արդյունավետության մոդելների: Հետևաբար, տվյալների պատշաճ հավաքագրումը և նախնական մշակումը կարևոր են:

Բ. Չափից շատ և թերհարմարեցված

Գերհարմարեցումը տեղի է ունենում, երբ մոդելը չափից շատ մանրամասներ է գրանցում մարզման տվյալներից, այդ թվում՝ աղմուկ, և այդպիսով վատ է աշխատում նոր տվյալների վրա։ Եվ հակառակը, թերհարմարեցումը տեղի է ունենում, երբ մոդելը չափազանց պարզ է տվյալների մեջ օրինաչափություններ արձանագրելու համար։

Գ. Էթիկա և գաղտնիություն

Մեքենայական ուսուցման մոդելներում տվյալների օգտագործումը առաջացնում է գաղտնիության և էթիկական մտահոգություններ։ Կարևոր է ապահովել, որ տվյալները ստացվեն և օգտագործվեն գործող կանոնակարգերին համապատասխան և հաշվի առնվեն էթիկական հետևանքները։

6. Քեսիմպուլան

Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների աշխատանքը ներառում է տարբեր փուլեր՝ տվյալների հավաքագրումից մինչև մոդելի գնահատում: Առաջադրանքի տեսակի և տվյալների բնութագրերի հիման վրա ճիշտ ալգորիթմ և մեթոդ ընտրելով՝ մեքենայական ուսուցման մոդելները կարող են ճշգրիտ և օգտակար կանխատեսումներ տալ: Չնայած մարտահրավերներին, մեքենայական ուսուցման բազմաթիվ ոլորտներ վերափոխելու ներուժը չի կարելի գերագնահատել:

Այս արագ զարգացման պայմաններում մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների աշխատանքի և դրանց առջև ծառացած մարտահրավերների վերաբերյալ ամուր ըմբռնումը կարևորագույն հիմք կլինի ապագա նորարարությունների համար։