Машинното обучение е клон на изкуствения интелект, фокусиран върху изграждането на системи, които могат да се учат от данни и да вземат решения въз основа на тях. Вместо да бъдат изрично програмирани да изпълняват задачи, тези системи използват статистически методи, за да идентифицират модели и да правят прогнози или решения.
Представете си например, че обучавате програма да разпознава ръкописни цифри. Вместо да пише код за всяка цифра, моделът за машинно обучение ще се научи да ги разпознава, като изучава хиляди маркирани примери.
Ключова терминология в машинното обучение
За да разберете по-добре същността на машинното обучение, е важно да разберете значението на някои ключови термини:
- Модел (Model): Алгоритъм или математическа формула, използвана за разпознаване на модели или вземане на решения. По същество моделът е това, което се "учи" от данните.
- Обучение (Training): Процесът на обучение на модела с помощта на набор от данни. По време на обучението моделът коригира своите параметри, за да минимизира грешките при прогнозиране.
- Набор от данни (Dataset): Колекция от данни, от които моделът се учи. При контролираното обучение тази съвкупност от данни включва входни характеристики и често срещани резултати.
- Характеристики (Features): Входните променливи или атрибути на набора от данни, които моделът използва за прогнозиране.
- Етикети (Labels): Очакваните резултати или изходи, свързани с всяка точка от данни в набор от данни с етикети.
- Предвиждане (Prediction): Резултатът, получен от модела въз основа на входните данни.
Как работи машинното обучение?
Машинното обучение е метод, чрез който компютрите научават модели от данни и ги прилагат за вземане на решения или прогнози. Процесът може да бъде разделен на няколко отделни стъпки, които заедно помагат на модела за machine learning да придобие представа за данните и да предостави значими резултати.
Първата стъпка в процеса на машинно обучение е да се определи проблемът, който трябва да се реши. Това включва разбиране на поставената задача и желания резултат, който може да варира от прогнозиране на тенденции в данните до класифициране на елементи в отделни групи.
Например, може да искате да категоризирате имейли като спам или не, или да прогнозирате бъдещи цени на жилищата въз основа на исторически данни.
След като проблемът е добре дефиниран, следващата стъпка е да се съберат и подготвят данните. Събирането на данни включва получаването на подходящи набори от данни от източници като информационни бази или данни от интернет.
След като бъдат събрани, данните се “почистват” внимателно, за да се отстранят дублиранията, да се обработят липсващите стойности и да се коригират несъответствията.
Освен това те се нормализират, което означава, че цифрови им стойности се мащабират до еднакъв диапазон, за да станат по-ясни зависимостите. Правилната подготовка на данните гарантира, че моделът за машинно обучение получава точна и последователна информация.
С чисти данни в ръка, процесът преминава към избор на характеристики и инженеринг. На този етап се идентифицират най-подходящите атрибути, които да представят данните за анализ.
Например в набор от данни за къщи характеристиките могат да включват броя на стаите или местоположението в квартала. Понякога се създават нови атрибути от съществуващи в процес, наречен инженеринг на характеристики (feature engineering). Например от необработените данни за рождената дата на дадено лице можете да извлечете възраст като по-полезен признак.
След като характеристиките са готови, е време да изберете подходящ модел и алгоритъм. В зависимост от естеството на проблема и характеристиките на данните се избира конкретен тип модел.
Популярните алгоритми включват дървета на решенията (decision trees), машини с поддържащи вектори (SVM), невронни мрежи и алгоритми за клъстеризация. Например задачите за класификация, като откриване на спам, могат да бъдат решени с помощта на дърво на решенията, а за прогнозиране на цените на жилищата, може да се използва линейна регресия.
След като е избран модел, той се обучава, като се използва набор от маркирани данни в процес, наречен обучение на модела. При обучението под наблюдение данните имат известни резултати (етикети), свързани с входните характеристики. По време на обучението моделът се научава да предсказва тези етикети, като коригира вътрешните си параметри.
Той се усъвършенства в продължение на няколко итерации (повторения), за да минимизира разликата между предсказаните и действителните резултати. Този повтарящ се процес е от решаващо значение за подобряване на точността на модела.
След обучението моделът се оценява, като се използват нови, неизползвани данни. Този етап на оценка измерва ефективността на модела и помага да се гарантира, че той може да обобщи информация от реалния свят.
Показатели като точност и прецизност определят ефективността на модела, разкривайки колко добре той може да се справи с бъдещи прогнози.
Въпреки това нито един модел не е съвършен, така че често е необходима допълнителна настройка. Този етап включва усъвършенстване на хиперпараметрите на модела или дори промяна на структурата на модела, за да се подобри точността на прогнозиране.
Хиперпараметрите са настройки, които управляват процеса на обучение, и тяхното коригиране може значително да повлияе на резултатите на модела. Често се използва кръстосано валидиране, при което моделът се тества върху различни подмножества от данни, за да се прецизират резултатите. Освен това няколко модела могат да се комбинират в процес, наречен ансамблово обучение, за да се подобри точността на прогнозите.
Последната стъпка е внедряването и наблюдението. Моделът се внедрява в производствена среда, където може да прави прогнози в реално време или да анализира нови данни.
Необходимо е непрекъснато наблюдение, за да се гарантира, че моделът остава точен във времето, особено при появата на нови тенденции в данните или при промяна на разпределението им. Ако производителността му спадне, моделът може да бъде актуализиран, за да отрази новите модели.
Видове машинно обучение
Съществуват няколко вида подхода за машинно обучение:
- Контролирано обучение: Моделът се учи от маркиран набор от данни, при който са известни правилните отговори (етикети). Популярните примери включват задачи за класификация и регресия.
- Неконтролирано обучение: Моделът работи с немаркиран набор от данни и се опитва да открие скрити модели. Клъстеризацията (напр. сегментиране на клиенти) и асоциирането (напр. анализ на пазарна кошница) са често срещани задачи за неконтролирано обучение.
- Учене с подсилване: Моделът се учи чрез проби и грешки, като взаимодейства със средата. Положителните или отрицателните награди направляват процеса на учене, както се вижда при обучението на агенти да играят видеоигри или да управляват роботи.
Популярни езици за програмиране в машинното обучение
При прилагането на машинно обучение изборът на език за програмиране може да окаже значително влияние върху производителността и ефективността. Ето някои от най-популярните езици, използвани в машинното обучение:
Python
Python е най-популярният език за програмиране за машинно обучение. Той предлага прост синтаксис, силна подкрепа от общността и широк набор от библиотеки и framework-ове като TensorFlow, PyTorch и scikit-learn. Лесната употреба и гъвкавостта на Python го правят отличен избор както за начинаещи, така и за опитни разработчици.
R
R е статистически език за програмиране, който често се използва за анализ и визуализация на данни. Той разполага с богата екосистема от пакети за машинно обучение, като caret и randomForest, и е широко разпространен в академичните среди и научните изследвания.
Java
Java е подходящ за широкомащабни приложения за машинно обучение поради своята стабилност и бързина. Библиотеки като Weka, Deeplearning4j и MOA дават възможност за изграждане на мащабируеми модели за машинно обучение в корпоративни среди. Ако си избрал Java за езика, с който да се развиваш в света на програмирането и изкуствения интелект, положи основите на знанията си с Advance Academy и курс Java Develoment Junior.
C++
Въпреки че не е толкова удобен за използване като Python или R, C++ осигурява висока производителност и детайлен контрол. Той често се използва за изграждане на системи за машинно обучение, при които производителността е от критично значение, като например системи в реално време или вградени устройства.
Julia
Julia е по-нов език, предназначен за числени и научни изчисления. Неговата скорост и лекота на използване го превърнаха в силен претендент за задачите на машинното обучение, като пакети като Flux.jl и MLJ.jl предоставят мощни инструменти за разработване на модели.
MATLAB
MATLAB е популярен език за изчисления и се използва широко в академичните и инженерните среди. Неговият инструментариум за машинно обучение опростява процеса на изграждане на модели, особено за инженери, които вече са запознати със средата на MATLAB.
Машинното обучение е технология с неограничен потенциал, която позволява на компютрите да получават информация от данни, без да бъдат изрично програмирани. С многобройните си приложения тя открива нови възможности за автоматизация и вземане на решения, основани на данни.
