Zajímavosti

Co je to strojové učení a jak vlastně funguje

Strojové učení je vzrušující odvětví umělé inteligence, které je všude kolem nás. Strojové učení přináší sílu dat novými způsoby, jako je například navrhování článků ve vašem kanálu na Facebooku. Tato úžasná technologie pomáhá počítačovým systémům učit se a zlepšovat se na základě zkušeností tím, že vyvíjí počítačové programy, které mohou automaticky přistupovat k datům a provádět úkoly prostřednictvím předpovědí a detekcí.

Když do stroje zadáváte více dat, pomáhá to algoritmům učit počítač, a tím zlepšovat poskytované výsledky. Když požádáte Alexu, aby na Amazon Echo přehrála vaši oblíbenou hudební stanici, přejde na stanici, kterou jste přehrávali nejčastěji. Svůj zážitek z poslechu můžete dále vylepšovat a zpřesňovat tím, že Alexe řeknete, aby přeskakovala skladby, upravovala hlasitost a mnoho dalších možných příkazů. To vše umožňuje strojové učení a rychlý rozvoj umělé inteligence.

Začněme odpovědí na otázku – Co je to strojové učení?

Co přesně je strojové učení?

Pro začátek je strojové učení základní podoblastí umělé inteligence (AI). Aplikace strojového učení se učí na základě zkušeností (nebo přesněji řečeno dat) podobně jako lidé bez přímého programování. Když jsou tyto aplikace vystaveny novým datům, samy se učí, rostou, mění se a vyvíjejí. Jinými slovy, strojové učení spočívá v tom, že počítače nacházejí podnětné informace, aniž by jim bylo řečeno, kde je mají hledat. Místo toho tak činí s využitím algoritmů, které se učí z dat v iterativním procesu.

Koncept strojového učení existuje již dlouho (vzpomeňte si například na stroj Enigma z druhé světové války). Myšlenka automatizace aplikace složitých matematických výpočtů na velká data je však známa teprve několik let, i když nyní nabírá na síle.

Na vysoké úrovni je pojem strojové učení schopností přizpůsobovat se novým datům nezávisle a prostřednictvím iterací. Aplikace se učí z předchozích výpočtů a transakcí a využívají „rozpoznávání vzorců“ k vytváření spolehlivých a informovaných výsledků.

Jak strojové učení funguje?

Strojové učení je bezpochyby jednou z nejzajímavějších podmnožin umělé inteligence. Dokončuje úkol učení se z dat se specifickými vstupy pro stroj. Je důležité pochopit, díky čemu strojové učení funguje, a tedy jak může být v budoucnu využito.

Proces strojového učení začíná zadáním trénovacích dat do zvoleného algoritmu. Tréninková data jsou známá nebo neznámá data pro vývoj konečného algoritmu strojového učení. Typ vstupních trénovacích dat má vliv na algoritmus a tímto pojmem se budeme zabývat za chvíli podrobněji.

Do algoritmu strojového učení se vkládají nová vstupní data, aby se otestovalo, zda algoritmus pracuje správně. Předpověď a výsledky se pak vzájemně kontrolují.

Pokud se předpověď a výsledky neshodují, algoritmus se opakovaně trénuje, dokud datový vědec nezíská požadovaný výsledek. Díky tomu se algoritmus strojového učení neustále sám učí a vytváří optimální odpověď, přičemž jeho přesnost se v průběhu času postupně zvyšuje.

Jaké jsou typy strojového učení?

Strojové učení je složité, a proto se dělí na dvě základní oblasti, učení pod dohledem a učení bez dohledu. Každá z nich má specifický účel a činnost, přináší výsledky a využívá různé formy dat. Přibližně 70 % strojového učení tvoří učení pod dohledem, zatímco učení bez dohledu představuje 10 až 20 %. Zbytek zabírá posilovací učení.

Učení pod dohledem

Při učení pod dohledem používáme jako trénovací data známá nebo označená data. Protože jsou data známá, učení je tedy řízené, tj. směřuje k úspěšnému provedení. Vstupní data procházejí algoritmem strojového učení a slouží k trénování modelu. Jakmile je model natrénován na základě známých dat, lze do modelu použít neznámá data a získat novou odpověď.

V tomto případě se model snaží zjistit, zda jsou data jablko nebo jiné ovoce. Jakmile je model dobře natrénován, zjistí, že data jsou jablko, a poskytne požadovanou odpověď.

Učení bez dohledu

Při učení bez dohledu jsou trénovací data neznámá a neoznačená – to znamená, že se na tato data nikdo předtím nepodíval. Bez aspektu známých dat se algoritmus nemůže řídit vstupními údaji, odtud pochází termín unsupervised. Tato data jsou předávána algoritmu strojového učení a slouží k trénování modelu. Natrénovaný model se snaží vyhledat vzor a poskytnout požadovanou odpověď. V tomto případě to často vypadá, jako by se algoritmus snažil rozluštit kód podobně jako stroj Enigma, ale bez přímé účasti lidské mysli, nýbrž stroje.

V tomto případě se neznámá data skládají z jablek a hrušek, které vypadají podobně. Natrénovaný model se je snaží dát dohromady tak, abyste dostali stejné věci v podobných skupinách.

Učení s posilováním

Stejně jako u tradičních typů analýzy dat i zde algoritmus objevuje data procesem pokusů a omylů a poté rozhoduje, jaká akce vede k vyšší odměně. Posilovací učení tvoří tři hlavní složky – agent, prostředí a akce. Agent je učící se nebo rozhodující se subjekt, prostředí zahrnuje vše, s čím agent interaguje, a akce jsou to, co agent dělá.

K učení posilováním dochází, když agent volí akce, které maximalizují očekávanou odměnu v daném čase. Toho lze nejsnáze dosáhnout, pokud agent pracuje v rámci správné politiky.

Proč je strojové učení důležité?

Abychom lépe odpověděli na otázku, co je strojové učení, a pochopili jeho využití, vezměme v úvahu některé aplikace strojového učení. Samořídící auto Google, detekce kybernetických podvodů a online doporučovací systémy společností Facebook, Netflix a Amazon. Všechny tyto věci umožňují stroje tím, že filtrují užitečné části informací a skládají je dohromady na základě vzorců, aby získaly přesné výsledky.

Rychlý vývoj v oblasti strojového učení způsobil následný nárůst případů použití, požadavků a samotného významu strojového učení v moderním životě. Velká data se v posledních několika letech stala také hojně používaným módním slovem. Částečně je to způsobeno zvýšenou sofistikovaností strojového učení, které umožňuje analýzu velkých objemů dat. Strojové učení také změnilo způsob získávání a interpretace dat díky automatizaci obecných metod/algoritmů, čímž nahradilo tradiční statistické techniky.

Nyní, když víte, co je strojové učení, jaké jsou jeho typy a jaký má význam, přejděme k využití strojového učení.

Hlavní využití strojového učení

Mezi typické výsledky využití strojového učení obvykle patří výsledky webového vyhledávání, reklamy v reálném čase na webových stránkách a mobilních zařízeních, filtrování nevyžádané pošty, detekce narušení sítě a rozpoznávání vzorů a obrázků. To vše jsou vedlejší produkty využití strojového učení k analýze obrovských objemů dat.

Tradičně byla analýza dat založena na metodě pokusů a omylů, což je přístup, který se díky nárůstu velkých heterogenních souborů dat stává stále nepraktičtějším. Strojové učení poskytuje inteligentní alternativy pro analýzu rozsáhlých dat. Strojové učení může přinést přesné výsledky a analýzy díky vývoji rychlých a efektivních algoritmů a modelů založených na datech pro zpracování dat v reálném čase.

Jak se rozhodnout, který algoritmus strojového učení použít?

Na výběr jsou desítky různých algoritmů, ale neexistuje nejlepší volba nebo jeden, který by vyhovoval každé situaci. V mnoha případech se musíte uchýlit k metodě pokusů a omylů. Existuje však několik otázek, které si můžete položit a které vám pomohou zúžit výběr.

  • Jaká je velikost dat, se kterými budete pracovat?
  • Jaký je typ dat, se kterými budete pracovat?
  • Jaké druhy poznatků z dat hledáte?
  • Jak budou tyto poznatky využity?

Předpoklady pro strojové učení

Zájemci, kteří se chtějí dozvědět více o tom, co je to strojové učení, by měli splnit několik předpokladů, aby se mohli úspěšně věnovat tomuto oboru. Mezi tyto požadavky patří:

  • Základní znalosti programovacích jazyků, jako je Python, R, Java, JavaScript atd.
  • Středně pokročilá znalost statistiky a pravděpodobnosti.
  • Základní znalosti lineární algebry. V lineárním regresním modelu je všemi datovými body vedena přímka, která slouží k výpočtu nových hodnot.
  • Porozumění kalkulu.
  • Znalost toho, jak čistit a strukturovat nezpracovaná data do požadovaného formátu, aby se zkrátila doba potřebná k rozhodování.

Tyto předpoklady zvýší vaše šance na úspěšnou kariéru v oblasti strojového učení.