Jak stworzyć aplikację uczenia maszynowego?

Jak stworzyć aplikację uczenia maszynowego? To pytanie zadaje sobie obecnie bardzo wiele firm i organizacji. Uczenie maszynowe to poddziedzina sztucznej inteligencji, która koncentruje się na opracowywaniu modeli uczących się na podstawie danych i wykazujących stopniową poprawę wydajności w czasie jej działania. Mimo że wielu osobom "uczenie maszynowe" nadal kojarzy się z nierealistycznymi opowieściami science-fiction, obecnie wszędzie wokół nas widzimy zastosowania tej technologii. Chatboty Facebooka, sugestie Spotify i Netflix, Alexa od Amazon, sprawdzanie pisowni online i przewidywanie tekstu w telefonie to tylko kilka przykładów działania technologii uczenia maszynowego. Przychody rynkowe z uczenia maszynowego (Machine Learning - ML) w 2024 r. oszacowano na setki miliardów dolarów, a stopa rocznego wzrostu rynku liczona jest w dwucyfrowych procentach rok do roku. Przewiduje się, że wielkość rynku uczenia maszynowego osiągnie 79,29 mld USD w 2024 roku, a wielkość rynku będzie wykazywać roczną stopę wzrostu (CAGR 2024-2030) na poziomie 36,08%, co doprowadzi do wielkości rynku na poziomie 503,40 mld USD do 2030 roku. (statista.com)

Kolejne branże stopniowo wdrażają tworzenie aplikacji ML, które wykonują różne zadania przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego, w tym predykcyjne wprowadzanie tekstu, rozpoznawanie mowy, wykrywanie obiektów i inne. Aplikacje wykorzystujące uczenie maszynowe mogą gromadzić informacje na podstawie zachowań i preferencji użytkowników, umożliwiając bardziej zindywidualizowane rekomendacje i tworzenie lepszego doświadczenia użytkownika. Uczenie maszynowe umożliwia śledzenie tętna, poziomu aktywności i innych wskaźników w czasie rzeczywistym na urządzeniach noszonych przez ludzi, takich jak smartwatche i opaski fitness. Włączenie uczenia maszynowego do aplikacji może poprawić wrażenia użytkownika i zaoferować wnikliwe dane na temat jego zachowań i preferencji, tworząc nowe możliwości dla firm w zakresie interakcji z klientami.

Jak stworzyć aplikację uczenia maszynowego?

• Co to jest uczenie maszynowe?
• Kluczowe składniki uczenia maszynowego.
• Metody uczenia maszynowego.
• Algorytmy uczenia maszynowego.
• Wykorzystanie uczenia maszynowego.
• Jak zbudować aplikację wykorzystującą uczenie maszynowe?

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to poddziedzina sztucznej inteligencji (AI), która koncentruje się na tworzeniu modeli statystycznych i algorytmów, które pozwalają komputerom uczyć się i stawać się bardziej biegłymi w wykonywaniu określonych zadań. Algorytmy uczenia maszynowego tworzą model matematyczny za pomocą historycznych danych przykładowych lub "danych treningowych", które pomagają w dokonywaniu prognoz lub osądów bez wyraźnego programowania. Uczenie maszynowe wykorzystuje informatykę i statystykę do tworzenia modeli predykcyjnych. Aby aplikacja ML dobrze działała, wymaga ogromnej ilości danych; w skrócie, im większa ilość danych, tym wyższa dokładność aplikacji ML. Mówimy tutaj o próbkach liczących setki tysięcy rekordów. To od liczby i jakości danych testowych zależy jakość aplikacji ML.

Gdy system uczenia maszynowego otrzymuje nowe dane, prognozuje wyniki na podstawie wzorców wyuczonych z danych historycznych. Ilość danych wykorzystanych do wytrenowania modelu wpływa na to, jak dokładnie przewidywane są wyniki, ponieważ większy zestaw danych pozwala na stworzenie dokładniejszego modelu.

Znaczenie uczenia maszynowego można łatwo dostrzec, patrząc na liczne aplikacje. Uczenie maszynowe jest obecnie wykorzystywane między innymi w samojezdnych samochodach, wykrywaniu oszustw cybernetycznych i rozpoznawaniu twarzy. Niektóre firmy, takie jak Netflix i Amazon, stworzyły modele uczenia maszynowego, które analizują zainteresowania użytkowników i oferują spersonalizowane sugestie dotyczące produktów.

Jak stworzyć aplikację uczenia maszynowego?

Kluczowe elementy uczenia maszynowego

Kluczowymi elementami uczenia maszynowego są:

Dane

Dane to kluczowy element uczenia maszynowego, dane i stanowią podstawę algorytmów uczenia maszynowego. Maszyny potrzebują ogromnych ilości danych, z których mogą się uczyć, aby funkcjonować i podejmować świadome decyzje. Za dane można uznać każdą nieprzetworzoną informację, wartość, dźwięk, obraz lub tekst. Dokładność i skuteczność modelu uczenia maszynowego w dużej mierze zależy od jakości i ilości danych wykorzystanych do jego szkolenia.

Dane do modelu ML muszą spełniać pięć elementów:

• Objętość: Ilość informacji wymagana do tego, aby model był dokładny i skuteczny. Dokładność modelu uczenia maszynowego wzrośnie wraz z rozmiarem zebranych danych.
• Szybkość: Szybkość generowania i przetwarzania danych jest kluczowa. Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym może być wymagane w niektórych przypadkach, aby uzyskać dokładne wyniki.
• Różnorodność: Zbiór danych powinien zawierać różnorodne formy, na przykład dane ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane.
• Wiarygodność: Czystość danych, spójność i brak błędów to cechy i aspekty dokładności danych. Tylko w przypadku dokładnych danych można oczekiwać precyzyjnych wyników.
• Wartość: Informacje zawarte w danych muszą być wartościowe, aby można było wyciągnąć jakiekolwiek wnioski.

Model ML

Model służy jako podstawowy komponent uczenia maszynowego i stanowi połączenie między danymi wejściowymi i wyjściowymi w celu generowania precyzyjnych i świeżych danych. Model ML jest trenowany na zbiorze danych w celu zidentyfikowania podstawowych wzorców i uzyskania dokładnych wyników. Po szkoleniu model ML jest testowany w celu ustalenia, czy jest w stanie dostarczyć świeże i precyzyjne dane; jeśli test zakończy się pomyślnie, jest on następnie wykorzystywany w rzeczywistych zastosowaniach.

Weźmy przykład, aby lepiej to zrozumieć. Chcesz stworzyć model, który uwzględnia cechy takie jak wiek, wskaźnik masy ciała (BMI) i poziom cukru we krwi, aby zidentyfikować, czy dana osoba ma cukrzycę. Musimy najpierw skompilować zbiór danych osób z cukrzycą i powiązanych wskaźników zdrowotnych. Algorytm wykorzystuje zbiór danych osób z cukrzycą i uwzględnia ich wskaźniki zdrowotne w celu analizy danych pod kątem wzorców i relacji oraz generowania dokładnych wyników. Identyfikuje podstawowe zależności między wynikiem (stanem cukrzycy) a cechami wejściowymi (poziom cukru we krwi, BMI i wiek). Po przeszkoleniu model może przewidywać, czy nowi pacjenci mają cukrzycę, korzystając z informacji takich jak poziom cukru we krwi, waga i wiek.

Algorytm ML

Model ML jest trenowany przy użyciu algorytmu ML, który może uczyć się ukrytych wzorców z danych, przewidywać dane wyjściowe i poprawiać wydajność na podstawie doświadczeń. Algorytm ML jest istotną częścią uczenia maszynowego, ponieważ zasila proces uczenia się i wpływa na precyzję i siłę modelu.

Treningowy zbiór danych składa się z danych wejściowych i powiązanych z nimi wartości wyjściowych. Po zidentyfikowaniu wzorców i powiązań w danych, stosuje się kilka technik matematycznych i statystycznych w celu określenia podstawowej relacji między danymi wejściowymi i wyjściowymi. Na przykład, gdy mamy zbiór danych zdjęć zwierząt z pasującymi do nich etykietami gatunków, musimy wytrenować model uczenia maszynowego, aby zidentyfikować gatunki zwierząt na zdjęciu. W tym celu można wykorzystać konwolucyjną sieć neuronową (Convolutional Neural Network - CNN). Metoda CNN dzieli przychodzące dane wizualne na liczne warstwy operacji matematycznych, które rozpoznają cechy takie jak krawędzie, kształty i wzory. Obraz jest następnie klasyfikowany do jednej z kategorii gatunków przy użyciu tych cech.

Istnieje jednak kilka alternatywnych metod, w tym drzewa decyzyjne, regresja logistyczna, k-najbliższych sąsiadów itp. Dostarczony zestaw danych i problemy, które należy rozwiązać, określają algorytm.

Jak stworzyć aplikację uczenia maszynowego?

Metody uczenia maszynowego, metody ML

Uczenie maszynowe może być wykorzystywane w różnych metodach w celu uzyskania wartościowych wyników. Różne techniki uczenia maszynowego obejmują:

Metody uczenia maszynowego, metody ML. Uczenie nadzorowane

Uczenie nadzorowane to podzbiór uczenia maszynowego, który trenuje swój algorytm przy użyciu oznaczonych zestawów danych. Oznakowane dane to takie, które mają dane wyjściowe oznaczone wraz z danymi wejściowymi. W tym podejściu maszyny są szkolone przy użyciu pewnych oznaczonych zestawów danych, a następnie oczekuje się, że maszyna wygeneruje dokładne wyniki przy użyciu tych danych szkoleniowych.

Przykład uczenia nadzorowanego:

Obrazy kilku zwierząt, w tym kotów i psów, są przekazywane maszynie z etykietami. Maszyna wykorzystuje atrybuty zwierząt, takie jak kształt, rozmiar, kolor itp. do uczenia się i generowania odpowiedzi. W tym przypadku generowana odpowiedź jest oparta na etykietowanym zbiorze danych.

Dwa główne typy uczenia nadzorowanego to:

Klasyfikacja

Klasyfikacja jest używana, gdy zmienna wyjściowa jest kategoryczna i ma dwie lub więcej klas. Na przykład tak lub nie, prawda lub nieprawda, mężczyzna lub kobieta itp. Na przykład, jeśli chcemy, aby maszyna rozpoznawała spam, musimy najpierw nauczyć ją, czym jest spam, aby mogła określić, czy wiadomość jest spamem. Odbywa się to za pomocą różnych filtrów antyspamowych, które sprawdzają temat, treść, nagłówek itp. wiadomości e-mail, aby sprawdzić, czy zawiera ona zwodnicze informacje. Spamerzy, którzy zostali już umieszczeni na czarnej liście, używają określonych fraz i filtrów czarnej listy do szantażowania. Wiadomość jest oceniana przy użyciu wszystkich tych cech, aby określić jej wynik spamu.

Regresja

Regresja jest wykorzystywana, gdy zmienna wyjściowa ma wartość rzeczywistą lub ciągłą. Istnieje związek między dwiema lub więcej zmiennymi; zmiana jednej zmiennej jest proporcjonalna do zmiany drugiej. Na przykład szacowanie kosztu domu na podstawie jego wielkości, lokalizacji i innych czynników. W tym przypadku cena domu zależy od jego wielkości, lokalizacji itp.

Metody uczenia maszynowego, metody ML. Uczenie bez nadzoru

Uczenie bez nadzoru polega na wykorzystaniu nieoznakowanych danych do uczenia maszynowego. Komputer poszukuje trendów i wzorców w nieoznakowanych danych, nie otrzymując konkretnie pożądanego wyniku. Użyjmy wcześniejszego przykładu, aby lepiej to zrozumieć. Bez etykiet maszyna otrzymuje zdjęcia zwierząt, takich jak koty i psy, w celu uzyskania odpowiedzi. Maszyna analizuje wzorce w danych wejściowych i odpowiednio kategoryzuje dane przy użyciu cech takich jak kształt, rozmiar, kolor itp. Zbiory danych są tutaj całkowicie nieoznakowane, a system porównuje i analizuje wzorce w celu wygenerowania pożądanych wyników.

Metody uczenia maszynowego, metody ML. Uczenie częściowo nadzorowane

Uczenie częściowo nadzorowane odnosi się do uczenia maszynowego, które mieści się pomiędzy uczeniem nadzorowanym a nienadzorowanym. Jest to metoda szkoleniowa, która łączy znaczną ilość nieoznakowanych danych z niewielką ilością oznakowanych danych. Uczenie częściowo nadzorowane ma na celu stworzenie funkcji, która może dokładnie przewidzieć zmienną wyjściową na podstawie zmiennych wejściowych, podobnie jak robi to uczenie nadzorowane. Technika uczenia bez nadzoru jest używana do grupowania porównywalnych danych, co pomaga również w kategoryzacji nieoznakowanych danych na oznakowane. Gdy dostępna jest duża ilość nieoznakowanych danych, ale kategoryzacja ich wszystkich byłaby kosztowna lub trudna, uczenie częściowo nadzorowane lub inaczej uczenie pół-nadzorowane jest niezwykle przydatne.

Załóżmy na przykład, że mamy kolekcję 10 000 zdjęć zwierząt, ale tylko 1000 zostało przypisanych do odpowiedniej klasy, takiej jak pies lub kot. Dzięki uczeniu częściowo nadzorowanemu możemy wytrenować model konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN), aby rozróżniał psy i koty na podstawie oznaczonych zdjęć. Pozostałe 9000 zdjęć, które nie zostały zidentyfikowane, można następnie oznaczyć za pomocą tego wytrenowanego modelu. Po dodaniu tych oczekiwanych etykiet, pierwotnie oznaczony zbiór danych może wzrosnąć z 1000 do 10 000 etykiet. Aby zwiększyć dokładność modelu w kategoryzowaniu psów i kotów, można go następnie ponownie wytrenować na nowym, większym zbiorze danych z etykietami.

Metody uczenia maszynowego, metody ML. Uczenie ze wzmocnieniem

Uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning - RL) to rodzaj uczenia maszynowego, w którym autonomiczny agent uczy się podejmować decyzje i działania w środowisku w celu maksymalizacji sygnału nagrody. Agent wchodzi w interakcję ze środowiskiem, podejmując działania i otrzymując informacje zwrotne w postaci nagród lub kar, w zależności od wyniku swoich działań.

Uczenie ze wzmocnieniem ma na celu znalezienie optymalnej polityki, która jest zbiorem reguł, które mówią agentowi, jakie działania należy podjąć w danym stanie, aby zmaksymalizować jego długoterminową nagrodę. Agent uczy się tej polityki metodą prób i błędów, podejmując działania, obserwując wynikowy stan i nagrodę oraz odpowiednio aktualizując swoją strategię decyzyjną.

Środowisko w uczeniu ze wzmocnieniem jest zwykle definiowane przez zestaw stanów i działań, które agent może podjąć. Agent zaczyna w danym stanie, podejmuje działania i przechodzi do nowego stanu. Funkcja nagrody ocenia wynik każdego działania, zapewniając agentowi informacje zwrotne na temat jego wydajności. Celem agenta jest nauczenie się polityki, która prowadzi do najwyższej możliwej nagrody w czasie.

Podsumowując, uczenie ze wzmocnieniem to rodzaj uczenia maszynowego, w którym agent uczy się podejmować działania w środowisku, aby zmaksymalizować sygnał nagrody. Jest to proces prób i błędów, w którym agent wchodzi w interakcję ze środowiskiem i otrzymuje informacje zwrotne w postaci nagród lub kar. Celem jest nauczenie się optymalnej polityki, która maksymalizuje długoterminową nagrodę.

Metody uczenia maszynowego, metody ML. Uczenie głębokie

Algorytmy głębokiego uczenia są tworzone w celu uczenia się i rozwijania w czasie poprzez proces znany jako wsteczna propagacja. Struktura i działanie ludzkiego mózgu stanowią inspirację dla tych algorytmów. Głębokie uczenie obejmuje szkolenie sztucznych sieci neuronowych z wieloma warstwami w celu oceny i zrozumienia skomplikowanych danych. Sieci neuronowe głębokiego uczenia często zawierają wiele warstw połączonych węzłów, gdzie każda warstwa pobiera coraz bardziej abstrakcyjne właściwości z danych wejściowych. Pierwsza warstwa odbiera dane wejściowe, przetwarza je, a następnie przekazuje wyniki do kolejnej warstwy. Proces ten jest przeprowadzany w kolejnych warstwach, udoskonalając cechy odkryte przez poprzednią warstwę. Ostatecznym wynikiem sieci jest przewidywanie lub klasyfikacja oparta na wyuczonych cechach.

Załóżmy, że chcemy pogrupować zdjęcia zwierząt w podkategorie, takie jak koty, psy i ptaki. Duża kolekcja oznaczonych zdjęć, w której każdy obraz jest oznaczony odpowiednią kategorią, może zostać wykorzystana do trenowania algorytmu głębokiego uczenia. Zaczynając od surowych wartości pikseli ze zdjęć, algorytm wprowadzałby je do głębokiej sieci neuronowej składającej się z wielu warstw połączonych ze sobą węzłów. Krawędzie, tekstury i kształty to tylko kilka przykładów abstrakcyjnych cech, których każda warstwa stopniowo uczyłaby się na podstawie danych wejściowych. Końcowa warstwa wyjściowa sieci składałaby się z węzłów dla każdej potencjalnej kategorii, przy czym każdy węzeł generowałby wynik wskazujący prawdopodobieństwo, że obraz wejściowy należy do tej kategorii.

Jak stworzyć aplikację uczenia maszynowego?

Algorytmy ML, algorytm uczenia maszynowego

Algorytm ML to seria wytycznych lub instrukcji stworzonych w celu rozwiązania konkretnego problemu lub wykonania określonej operacji. Jest to zestaw precyzyjnych działań, które komputer może wykonać, aby rozwiązać problem lub osiągnąć cel. Istnieją różne rodzaje algorytmów uczenia maszynowego:

Algorytmy uczenia maszynowego. Drzewa decyzyjne

Algorytm drzewa decyzyjnego należy do podzbioru uczenia nadzorowanego i może być stosowany do klasyfikacji i regresji. Każdy węzeł liścia drzewa decyzyjnego odpowiada etykiecie klasy, a wewnętrzne węzły drzewa reprezentują atrybuty do rozwiązania problemu. Załóżmy, że chcesz określić stan zdrowia danej osoby na podstawie wieku, nawyków żywieniowych, poziomu aktywności fizycznej itp. Pytania takie jak:

• Jaki jest wiek?
• Czy ćwiczy?
• Czy zdrowo się odżywia?

są węzłami decyzyjnymi w tym scenariuszu. A liście, które reprezentują "zdrowe" lub "niezdrowe", są konsekwencjami. W tym przypadku chodziło o klasyfikację binarną (problem typu "tak-nie"). Istnieją różne rodzaje drzew decyzyjnych, są to

• Drzewa klasyfikacyjne drzewa decyzyjne grupują lub klasyfikują dane wejściowe do wielu klas lub kategorii według ich cech lub właściwości.
• Drzewa regresyjne to struktury decyzyjne, które są wykorzystywane do prognozowania ciągłej wartości liczbowej w świetle danych wejściowych.
• Binarne drzewa decyzyjne to drzewa decyzyjne, które są klasyfikowane jako binarne, ponieważ każdy węzeł ma tylko dwa możliwe wyniki.
• Wielokierunkowe drzewa decyzyjne to drzewa, w których każdy węzeł ma wiele alternatywnych wyników.

Algorytmy uczenia maszynowego. K-najbliższych sąsiadów (K-NN)

K-najbliższych sąsiadów to nadzorowana technika uczenia maszynowego służąca do rozwiązywania problemów związanych z klasyfikacją i regresją. Niemniej jednak, najczęściej stosuje się ją do klasyfikacji. Jest ona uważana za metodę nieparametryczną, ponieważ nie przyjmuje żadnych założeń dotyczących podstawowego rozkładu danych. Przyjmując dane wejściowe, nie wykonuje żadnych obliczeń ani innych operacji; zamiast tego zachowuje informacje do czasu wykonania zapytania. Jest to świetna opcja do eksploracji danych i jest również określana jako algorytm leniwego uczenia się.

Parametr "K" w K-najbliższych sąsiadów, K-NN kontroluje, ilu najbliższych sąsiadów będzie uczestniczyć w głosowaniu. K-NN wykorzystuje system głosowania do identyfikacji klasy nieobserwowanej obserwacji. W rezultacie klasa z największą liczbą głosów będzie klasą odpowiedniego punktu danych. Jeśli K jest równe 1, do klasyfikacji punktu danych wykorzystamy tylko najbliższego sąsiada punktu danych. Użyjemy dziesięciu najbliższych sąsiadów, jeśli K równa się dziesięć, i tak dalej. Zrozumienie i zastosowanie metody k-najbliższych sąsiadów jest proste i działa najlepiej, gdy punkty danych są nieliniowe.

Algorytmy uczenia maszynowego. Maszyny wektorów nośnych

Maszyna wektorów nośnych to jeden z najbardziej znanych algorytmów uczenia nadzorowanego. Maszyna wektorów nośnych (Support Vector Machine - SVM), jest wykorzystywany do rozwiązywania problemów związanych z klasyfikacją i regresją. Jest on jednak w dużej mierze wykorzystywany w zagadnieniach klasyfikacji uczenia maszynowego. Maszyna wektorów nośnych to algorytm, który ma na celu ustalenie najlepszej granicy decyzyjnej lub linii podziału n-wymiarowej przestrzeni na klasy, tak aby kolejne punkty danych mogły zostać przypisane do odpowiedniej kategorii. Termin "hiperpłaszczyzna" odnosi się do tej optymalnej granicy decyzyjnej. Aby utworzyć hiperpłaszczyznę, SVM wybiera skrajne punkty i wektory.

Celem algorytmu maszyny wektorów nośnych jest znalezienie hiperpłaszczyzny w N-wymiarowej przestrzeni, która klasyfikuje punkty danych. Liczba cech określa rozmiar hiperpłaszczyzny. Hiperpłaszczyzna jest zasadniczo linią, jeśli istnieją tylko dwie cechy wejściowe, a hiperpłaszczyzna zamienia się w dwuwymiarową płaszczyznę, jeśli istnieją trzy cechy wejściowe. Wyobrażenie sobie czegoś z więcej niż trzema cechami staje się wyzwaniem.

Technika algorytmu maszyny wektorów nośnych może być wykorzystana do opracowania modelu, który może dokładnie określić wynik. Na przykład, obraz zawiera kosz owoców (jabłka i banany) i chcemy, aby system zidentyfikował te owoce. Będziemy trenować nasz model z kilkoma zdjęciami jabłek i bananów, aby zapoznać się z atrybutami tych owoców. W rezultacie wektor wsparcia będzie widział skrajne przypadki i atrybuty jabłek i bananów podczas rysowania granicy oceny między tymi dwoma zestawami danych. Na podstawie wektorów podporowych skategoryzuje je jako jabłko lub banan.

Algorytmy uczenia maszynowego. Sieci neuronowe

Sieć neuronowa to technika sztucznej inteligencji nakazująca komputerom analizowanie danych. Ludzki mózg jest inspiracją dla architektury sieci neuronowych. Komórki ludzkiego mózgu, zwane neuronami, tworzą złożoną, wysoce połączoną sieć i wysyłają do siebie sygnały elektryczne, pomagając ludziom przetwarzać informacje. Podobnie, sztuczna sieć neuronowa składa się z neuronów, które współpracują ze sobą w celu rozwiązywania problemów. Sztuczne neurony to moduły oprogramowania zwane węzłami, a sztuczne sieci neuronowe to programy lub algorytmy, które w swej istocie wykorzystują systemy obliczeniowe do rozwiązywania obliczeń matematycznych. Komputery mogą to wykorzystać do zbudowania systemu adaptacyjnego, który pomaga im doskonalić się poprzez uczenie się na własnych błędach. W rezultacie sztuczne sieci neuronowe próbują radzić sobie z trudnymi zagadnieniami, takimi jak podsumowywanie dokumentów lub identyfikowanie twarzy.

Warstwa wejściowa, warstwa ukryta i warstwa wyjściowa to trzy warstwy składające się na prostą sieć neuronową. Warstwa wejściowa to miejsce, w którym dane ze świata zewnętrznego wchodzą do sztucznej sieci neuronowej. Węzły wejściowe przetwarzają, analizują lub kategoryzują dane przed przekazaniem ich do warstwy ukrytej. Warstwa wejściowa lub inne warstwy ukryte służą jako dane wejściowe dla warstw ukrytych. Sztuczne sieci neuronowe mogą mieć wiele warstw ukrytych. Każda warstwa ukryta ocenia dane wyjściowe z poprzedniej warstwy, udoskonala je, a następnie przesyła do warstwy wyjściowej. Warstwa wyjściowa sztucznej sieci neuronowej przedstawia kompletne wyniki przetwarzania danych.

Sieci neuronowe ze sprzężeniem zwrotnym, znane również jako perceptrony wielowarstwowe (Multi-Layer Perceptrons - MLP), konwolucyjne sieci neuronowe (Convolutional Neural Networks - CNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (Recurrent Neural Networks - RNN), należą do różnych typów sieci neuronowych, które są wykorzystywane do różnych celów.

Algorytmy uczenia maszynowego. Klasteryzacja

Jest to metoda uczenia się bez nadzoru, co oznacza, że algorytm nie otrzymuje nadzoru i działa z nieoznakowanym zbiorem danych. Nieoznakowany zbiór danych jest grupowany przy użyciu klastrowania uczenia maszynowego lub analizy skupień. Można ją opisać jako metodę dzielenia punktów danych na klastry powiązanych punktów danych.

Klasteryzacja identyfikuje pewne porównywalne wzorce w nieoznakowanym zbiorze danych, w tym kształt, rozmiar, kolor, zachowanie itp. i dzieli je na grupy w oparciu o obecność lub brak tych podobnych wzorców. Na przykład w supermarkecie koszulki są klasyfikowane w jednej sekcji, spodnie w innej, a owoce i warzywa są ułożone w różnych sekcjach, aby pomóc klientom łatwo znaleźć produkty. Proces grupowania działa podobnie.

Dwie, główne techniki klasteryzacji to twarde grupowanie (gdzie każdy punkt danych należy do jednej grupy) i miękkie grupowanie (punkty danych mogą również należeć do innej grupy). Dostępnych jest jednak kilka różnych technik klastrowania. Podstawowe techniki klastrowania w uczeniu maszynowym:

• Partycjonowanie klastrów (Partitioning clustering) - ta metoda klastrowania dzieli dane na niehierarchiczne grupy. Jest również znana jako podejście oparte na centroidach. Algorytm K-Means Clustering jest najpopularniejszym przykładem klastrowania partycjonującego. Zbiór danych jest dzielony na K grup, gdzie K odnosi się do liczby wstępnie zdefiniowanych grup. Środek klastra jest zaprojektowany tak, aby mieć minimalną odległość między punktami danych w jednym klastrze w porównaniu do innych środków klastrów.
• Klastrowanie oparte na gęstości - Algorytm klastrowania oparty na gęstości łączy w klastry, a dowolne kształty są tworzone tak długo, jak długo silnie upakowane regiony mogą być połączone. Po wykryciu kilku klastrów w zbiorze danych, algorytm grupuje obszary o dużej gęstości w klastry. Mniejsze obszary w przestrzeni danych oddzielają od siebie gęste sekcje. Jeśli zbiór danych zawiera wiele wymiarów i gęstości, algorytmy te mogą mieć problemy z grupowaniem punktów danych.
• Klasteryzacja oparta na modelu dystrybucji - w metodzie klasteryzacji opartej na modelu dystrybucji dane są rozdzielane zgodnie z prawdopodobieństwem, że każdy zbiór danych odpowiada określonej dystrybucji. Kilka rozkładów - najczęściej rozkład Gaussa - jest przypuszczalnie wykorzystywanych do klasyfikacji obiektów.
• Klastrowanie hierarchiczne - klastrowanie hierarchiczne może być wykorzystywane jako alternatywa dla klastrowania partycjonowanego, ponieważ nie ma potrzeby wstępnego określania liczby klastrów, które mają zostać utworzone. Metoda ta dzieli zbiór danych na klastry, tworząc strukturę przypominającą drzewo znane jako dendrogram. Usunięcie odpowiedniej ilości drzewa umożliwia wybór obserwacji lub dowolnej liczby klastrów. Aglomeracyjny algorytm hierarchiczny jest najpopularniejszym przykładem tej techniki.
• Klastrowanie rozmyte - podczas korzystania z klastrowania rozmytego punkty danych mogą być zawarte w więcej niż jednej kategorii (lub "klastrze"). Aby zidentyfikować wzorce lub podobieństwa między elementami w zestawie, grupowanie dzieli punkty danych na sekcje w oparciu o podobieństwo między elementami; elementy w klastrach powinny być podobne i różnić się od elementów w innych grupach.

Oprócz omówionych powyżej algorytmów, w uczeniu maszynowym stosuje się wiele innych algorytmów, takich jak algorytm Bayesa, algorytm las losowy,  algorytm Apriori itp.

Wdrożenie aplikacji ML. Przypadki użycia

Automatyzacja wielu czasochłonnych procesów sprawiła, że aplikacje uczenia maszynowego stały się istotną częścią naszego życia. Oto kilka przykładów typowych zastosowań:

Wdrożenie aplikacji ML. Samojezdne samochody

Samojezdne samochody w dużym stopniu wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do oceny i analizy ogromnych ilości informacji w czasie rzeczywistym z czujników, kamer i innych źródeł. Algorytmy uczenia maszynowego są wykorzystywane do identyfikacji i kategoryzacji elementów, takich jak samochody, ludzie chodzący po chodniku i znaki drogowe, aby zdecydować, w jaki sposób samochód powinien poruszać się po drodze. Algorytmy te uczą się również na podstawie wcześniejszych doświadczeń z jazdy, aby z czasem lepiej radzić sobie z prowadzeniem pojazdu, np. reagując na zmieniające się warunki drogowe i unikając kolizji. Wykorzystując uczenie maszynowe, autonomiczne pojazdy mogą zapewnić pasażerom większe bezpieczeństwo, efektywność i wygodę, jednocześnie zmniejszając korki.

Wdrożenie aplikacji ML. Przewidywanie wzorców ruchu drogowego

Uczenie maszynowe jest powszechnie wykorzystywane w branży logistycznej i transportowej do przewidywania wzorców ruchu drogowego. Aby dokładnie przewidzieć wzorce ruchu i poziomy zatorów, algorytmy uczenia maszynowego mogą badać ogromne ilości historycznych danych o ruchu, w tym pogodę, porę dnia i inne czynniki. Prognozy te mogą usprawnić przepływ ruchu, zmniejszyć utrudnienia i opóźnienia oraz zoptymalizować czas podróży pojazdów. Co więcej, ML może prognozować popyt na transport publiczny, poprawiać czas sygnalizacji świetlnej i zapewniać kierowcom ostrzeżenia o ruchu drogowym w czasie rzeczywistym oraz alternatywne trasy. Miasta i agencje transportowe mogą zwiększyć efektywność i bezpieczeństwo swoich systemów transportowych, obniżyć emisję dwutlenku węgla i poprawić wrażenia z podróży dla klientów, wykorzystując uczenie maszynowe do przewidywania wzorców ruchu.

Wdrożenie aplikacji ML. Wykrywanie oszustw

Uczenie maszynowe ma kluczowe znaczenie dla wykrywania oszustw w sektorze finansowym, e-commerce i innych. Algorytmy uczenia maszynowego mogą oceniać ogromne ilości danych transakcyjnych, w tym zachowanie użytkownika, wcześniejsze transakcje i inne czynniki, w celu znalezienia trendów i nieprawidłowości, które mogą wskazywać na nieuczciwe postępowanie. Aby zwiększyć precyzję i rozpoznać nowe formy nieuczciwej działalności, algorytmy uczenia maszynowego mogą uczyć się na podstawie wcześniejszych przypadków oszustw. Firmy mogą zmniejszyć straty finansowe, uniknąć uszczerbku na reputacji i zwiększyć zaufanie konsumentów, wykorzystując uczenie maszynowe do wykrywania oszustw. Aplikacje uczenia maszynowego mogą zoptymalizować metody ochrony przed oszustwami, wykrywać oszustwa w czasie rzeczywistym i usprawnić procesy dochodzeniowe. Uczenie maszynowe jest skuteczną techniką wykrywania oszustw, która może pomóc firmom wyprzedzić rosnące zagrożenia cybernetyczne i chronić ich zasoby i klientów przed działalnością przestępczą.

Wdrożenie aplikacji ML. Rozpoznawanie obrazów

Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w różnych sektorach, w tym w bezpieczeństwie, handlu detalicznym i opiece zdrowotnej. Algorytmy uczenia maszynowego mogą oceniać i klasyfikować ogromne ilości danych wizualnych, w tym zdjęcia medyczne, obrazy produktów i nagrania z monitoringu, w celu znalezienia wzorców i cech, które odróżniają jedną rzecz od drugiej.

Rozpoznawanie obrazów jest wykorzystywane w branży opieki zdrowotnej do oceny zdjęć medycznych, takich jak zdjęcia rentgenowskie, rezonans magnetyczny i tomografia komputerowa, w celu wykrywania i leczenia chorób. Algorytmy uczenia maszynowego w branży detalicznej służą do analizowania obrazów produktów, znajdowania wad i lokalizowania podrobionych towarów. Rozpoznawanie obrazów jest wykorzystywane w branży bezpieczeństwa do przeglądania nagrań z monitoringu, wykrywania potencjalnych zagrożeń i monitorowania zachowania tłumu. Firmy mogą zautomatyzować działania związane z analizą obrazu, zwiększyć dokładność i wydajność oraz odkryć nowe spostrzeżenia i perspektywy, wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego do rozpoznawania obrazów.

Wdrożenie aplikacji ML. Rozpoznawanie mowy

Dobrze znanym zastosowaniem uczenia maszynowego jest rozpoznawanie mowy. Komputery mogą rozumieć i rozpoznawać ludzkie głosy za pomocą technik uczenia maszynowego, a następnie tłumaczyć je na tekst lub inne typy danych, które mogą być wykorzystywane do różnych celów.

Do najczęstszych zastosowań rozpoznawania mowy z wykorzystaniem uczenia maszynowego należą

• Wirtualni asystenci: Podstawową technologią stojącą za wirtualnymi asystentami, takimi jak Amazon's Alexa, Apple's Siri, Google Assistant i Microsoft's Cortana, jest rozpoznawanie mowy. Ci pomocnicy mogą odpowiadać na pytania, odtwarzać muzykę, tworzyć prezentacje i wykonywać inne zadania, rozumiejąc polecenia w języku naturalnym.
• Transkrypcja: Rozpoznawanie głosu jest często wykorzystywane do konwersji treści audio i wideo, w tym spotkań, wywiadów, podcastów i dyktand, na tekst pisany. Algorytmy uczenia maszynowego (ML) mogą dokładnie konwertować wypowiadane słowa na tekst, oszczędzając czas i wysiłek w porównaniu do ręcznej transkrypcji.
• Obsługa klienta: Interakcje z obsługą klienta można zautomatyzować w centrach telefonicznych za pomocą rozpoznawania mowy opartej na uczeniu maszynowym. Automatyczne systemy głosowe mogą rozpoznawać pytania klientów, odpowiadać na nie i przekierowywać połączenia do agenta lub działu w razie potrzeby.