Hyrje

Në një kohë të shënuar nga përparime të rëndësishme teknologjike, shumë nga detyrat tona të përditshme kanë përjetuar transformime të thella. Merrni aktin e blerjeve, që dikur ishte një përpjekje intensive e punës. Tani, falë robotëve të tregtisë bisedore të drejtuara nga AI dhe sugjerimeve të përshtatura, procesi është bërë më i efektshëm në platformat online. Nëse keni marrë pjesë në blerjet në internet, ka të ngjarë të keni hasur në produkte të rekomanduara dhe pyetje kërkimi të plotësuara automatikisht. Kjo mund t'ju ketë bërë të pyesni veten nëse pajisja juaj ka një kuptim pothuajse instinktiv. Në mënyrë të ngjashme, platforma si Netflix propozojnë filma të ngjashëm me ato që keni parë më parë dhe Spotify krijon lista dëgjimi që përputhen me zhanret tuaja të preferuara të muzikës. Këta janë shembuj të situatave ku të dhënat dhe mësimi i makinerive bashkohen pa probleme për të mundësuar vendimet e veçanta të lartpërmendura.

Në fund të këtij artikulli do të jeni në gjendje të:

  1. Kuptoni se çfarë është Learning Machine

2. Eksploroni llojet e ndryshme të mësimit të makinerive

3. Kuptoni aplikimet e mësimit të makinerive

4. Eksploroni ciklin jetësor të mësimit të makinës

Çfarë është mësimi i makinës?

Për t'ju ndihmuar të kuptoni më mirë, le të bëjmë një analogji. Imagjinoni një fëmijë të vogël që mëson të flasë, duke kaluar nga nxjerrja e tingujve të thjeshtë në të folurit rrjedhshëm për mendimet dhe idetë. Në fillim, ata kopjojnë fjalët që dëgjojnë të thonë prindërit ose kujdestarët e tyre. Me kalimin e kohës, ata lavdërohen për fjalët e duhura dhe inkurajohen kur përpiqen. Sa herë që flasin me njerëz, ata mësojnë më shumë për gjuhën, kuptojnë rregullat gramatikore dhe mësojnë më shumë fjalë.

Tani, le ta krahasojmë këtë me mësimin e makinerive. Mësimi i makinerive është si përdorimi i matematikës dhe statistikave për të gjetur dhe kuptuar modele në informacion. Këto modele ndihmojnë në krijimin e një modeli që mund të bëjë parashikime më të mira me kalimin e kohës. Është disi se si një fëmijë mëson nga përvojat e kaluara. Për shembull, mendoni për një faqe interneti që ju sugjeron gjëra për të blerë bazuar në atë që keni kërkuar dhe vendosur në shportën tuaj më parë. Ai përdor atë që është mësuar nga ajo që keni bërë në të kaluarën për të bërë sugjerime të zgjuara për ju.

Llojet e Mësimit të Makinerisë

  1. Mësimi i mbikëqyrur.

Në fillim, udhëtimi i të folurit të një fëmije i ngjan të mësuarit të mbikëqyrur. Ashtu si një prind e drejton fëmijën duke i mësuar fjalët dhe duke korrigjuar shqiptimin e tyre, të mësuarit e mbikëqyrur përfshin sigurimin e një makinerie me shembuj të etiketuar dhe duke e udhëhequr atë për të bërë parashikime të sakta. Për shembull, kur fëmija tregon një mollë dhe thotë "mollë", prindi konfirmon identifikimin e tyre të saktë. Në mësimin e makinerive, kjo përkthehet në trajnimin e një modeli me çifte të dhënash (si imazhi i një molle) dhe rezultati i saktë (etiketa "mollë"), duke e ndihmuar modelin të mësojë të bëjë lidhje të sakta.

2. Mësimi i pambikëqyrur.

Ndërsa aftësitë gjuhësore të fëmijës përparojnë, ata fillojnë të krijojnë lidhje midis fjalëve, duke i grupuar ato në bazë të ngjashmërive. Kjo pasqyron mësimin e pambikëqyrur, ku një makinë përpunon të dhëna të paetiketuara për të zbuluar modele ose grupime të fshehura. Për shembull, ndërsa fëmija mëson më shumë fjalë dhe i dëgjon ato në kontekste të ndryshme, ai mund të fillojë të kuptojë se disa fjalë shpesh shfaqen së bashku. Në mënyrë të ngjashme, algoritmet e mësimit të pambikëqyrur mund të identifikojnë grupe në të dhëna, të tilla si grupimi i preferencave të ngjashme të klientëve për marketing të synuar.

3. Mësimi përforcues.

Tani, merrni parasysh një fëmijë që përpiqet të komunikojë me të tjerët në mënyrë efektive. Kur përdorin fjalët në mënyrë korrekte, ata marrin reagime pozitive, duke i inkurajuar ata të përmirësojnë aftësitë e tyre gjuhësore. Kjo pasqyron të mësuarit përforcues, ku një makinë mëson përmes provës dhe gabimit, duke marrë shpërblime për marrjen e vendimeve të duhura. Ashtu si fëmija që merr lëvdata për përdorimin e duhur të fjalëve, një model i të mësuarit përforcues merr sinjale pozitive për të bërë parashikime të sakta dhe përshtat veprimet e tij në përputhje me rrethanat.

4. Mësimi i rrjeteve nervore.

Ndërsa fëmija piqet, aftësitë e tij gjuhësore bëhen gjithnjë e më të ndërlikuara, duke përdorur një rrjet lidhjesh në trurin e tyre. Kjo është paralele me konceptin e rrjeteve nervore në mësimin e makinerive. Ashtu si truri i një fëmije përpunon informacionin përmes neuroneve të ndërlidhura, një model i rrjetit nervor përpunon të dhënat përmes shtresave të nyjeve të ndërlidhura, duke mësuar modele dhe marrëdhënie komplekse. Kjo mund të shihet kur një fëmijë kupton nuancat e gramatikës ose kupton kuptimet specifike të kontekstit - ngjashëm me mënyrën se si një model i rrjetit nervor mund të kuptojë modele të ndërlikuara në të dhëna.

Aplikimet e Mësimit të Makinerisë

  • Njohja e imazhit dhe e të folurit: Metodat e mësimit të makinerisë, të tilla si rrjetet nervore konvolucionale (CNN) dhe rrjetet nervore të përsëritura (RNN), përdoren për të mësuar programet kompjuterike të shikojnë foto ose të dëgjojnë tinguj dhe të kuptojnë se çfarë ato tregojnë ose të thotë. Këto modele përdoren në detyra si zbulimi i objekteve, klasifikimi i imazheve, njohja e fytyrës, njohja e të folurit dhe sinteza e të folurit.
  • Përpunimi i gjuhës natyrore (NLP): Mësimi i makinerive përdoret gjerësisht për të ndihmuar kompjuterët të kuptojnë gjuhën njerëzore. Programet si rrjetet nervore të përsëritura (RNN), transformatorët dhe mjetet e të mësuarit të thellë si LSTM (Kujtesa afatshkurtër) ose BERT (Përfaqësimet e koduesit dydrejtues nga transformatorët) përdoren për të bërë gjëra të tilla si për të kuptuar nëse diçka e shkruar ka një ndjenjë pozitive ose negative. , vendosja e teksteve në kategori, njohja e emrave të gjërave, ndryshimi i gjuhëve, bërja e përmbledhjeve të teksteve dhe krijimi i chatbots.
  • Sistemet e rekomandimeve: Metodat e mësimit të makinerisë si filtrimi bashkëpunues, filtrimi i bazuar në përmbajtje dhe faktorizimi i matricës përdoren për të ndërtuar sisteme që sugjerojnë gjëra për ju. Këto sisteme shikojnë atë që ju pëlqen dhe bëni, dhe më pas sugjerojnë gjëra që mund t'ju pëlqejnë si produkte për të blerë, filma për të parë, muzikë për të dëgjuar dhe gjëra të tjera që ju interesojnë. Ato përdoren shpesh në faqet e internetit të blerjeve, transmetimet platformat dhe aplikacionet me përmbajtje.
  • Zbulimi i mashtrimit: Mësimi makinerik përdoret për të krijuar sisteme që mund të dallojnë dhe të ndalojnë mashtrimin ose veprimet e pandershme. Algoritmet si zbulimi i anomalive, pemët e vendimit, pyjet e rastësishme dhe makinat vektoriale mbështetëse (SVM) mund të mësojnë nga të dhënat e vjetra dhe të vërejnë kur ndodh diçka e pazakontë. Ata mund të gjejnë gjëra të tilla si përdorimi i kartave të rreme të kreditit, pretendimet e rreme të sigurimit ose sjellje të këqija në internet.
  • Automjetet autonome: Mësimi i makinerisë është vërtet i rëndësishëm për të ndihmuar makinat të drejtojnë vetë. Ata përdorin vizionin kompjuterik, i cili është si të mësosh kompjuterët të shohin, dhe modele speciale si CNN për të kuptuar se çfarë po ndodh rreth tyre duke përdorur foto dhe sensorë. Ata mund të shohin gjëra të tilla si njerëz, shenja dhe korsi. Ata gjithashtu mësojnë të ngasin makinën duke përdorur shpërblime dhe penallti, pak si një lojë, për të qenë vërtet të mirë në drejtimin e makinës vetë.

Cikli jetësor i mësimit të makinerisë

Procesi i përgjithshëm i mësimit të makinës përfshin hapat e mëposhtëm:

  1. Përkufizimi i problemit: Këtu kuptojmë se çfarë duam që kompjuteri të mësojë. Ne vendosim për një detyrë specifike, si njohja e fotografive të maceve ose parashikimi se sa do të kushtojë diçka.
  2. Kërkimi i të dhënave: Fillojmë të shikojmë informacionin që kemi. Është si të kontrollosh të gjitha pjesët e një enigmë. Ne shohim se çfarë të dhëna kemi dhe si duken dhe përpiqemi t'i kuptojmë më mirë.
  3. Përgatitja e të dhënave: Pasi të dimë se si duken të dhënat, duhet t'i bëjmë gati që kompjuteri të mësojë. Ne e pastrojmë atë, rregullojmë çdo gabim dhe sigurohemi që është në një format që kompjuteri mund ta kuptojë.
  4. Eksplorimi i modelit: Mendoni për këtë si të provoni rroba të ndryshme përpara një ngjarjeje të madhe. Ne zgjedhim mënyra të ndryshme që kompjuteri mund të mësojë, si lloje të ndryshme algoritmesh. Ne shohim se cili funksionon më mirë për problemin tonë.
  5. Trajnim model: Këtu fillon të mësojë kompjuteri. Ne i japim të dhënat tona të pastruara dhe e lëmë të praktikojë. Është si t'i mësosh një qeni truket e reja - ne i tregojmë shembuj dhe i tregojmë kur është e drejtë ose e gabuar.
  6. Testimi i modelit: Ne kontrollojmë nëse kompjuteri po mëson vërtet mirë. Është si t'i japësh qenit një provë për të parë nëse i mban mend truket. Ne përdorim të dhëna që kompjuteri nuk i ka parë më parë për të parë sa mirë funksionon.
  7. Vlerësimi: Tani shikojmë se sa mirë po bën kompjuteri. Ne matim se sa i saktë është ai në kryerjen e detyrës së tij. Është si të vlerësosh performancën e qenit në truket.
  8. Shpërndarja e produktit:Nëse kompjuteri bën një punë të mirë, ne e vëmë në punë. Është si ta lini qenin të tregojë truket e tij për miqtë. Kompjuteri fillon të bëjë detyrën e tij në situata reale.
  9. Përditësimi i modelit: Ashtu siç i mësojmë qenit truket e reja, ne mund ta bëjmë edhe kompjuterin më të mirë. Mund t'i japim më shumë të dhëna ose të ndryshojmë mënyrën se si po mëson. Është si të stërvitësh qenin për të bërë truke edhe më të ftohta me kalimin e kohës.