Maschinelles Lernen mit Python - Grundlagen
Wir leben im Zeitalter der Daten, das mit besserer Rechenleistung und mehr Speicherressourcen angereichert ist. Diese Daten oder Informationen nehmen von Tag zu Tag zu, aber die eigentliche Herausforderung besteht darin, alle Daten zu verstehen. Unternehmen und Organisationen versuchen, damit umzugehen, indem sie intelligente Systeme unter Verwendung der Konzepte und Methoden aus Data Science, Data Mining und maschinellem Lernen aufbauen. Unter ihnen ist maschinelles Lernen das aufregendste Gebiet der Informatik. Es wäre nicht falsch, wenn wir maschinelles Lernen als Anwendung und Wissenschaft von Algorithmen bezeichnen, die den Daten Sinn verleihen.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen (ML) ist das Gebiet der Informatik, mit dessen Hilfe Computersysteme Daten auf die gleiche Weise sinnvoll machen können wie Menschen.
Mit einfachen Worten, ML ist eine Art künstliche Intelligenz, die mithilfe eines Algorithmus oder einer Methode Muster aus Rohdaten extrahiert. Das Hauptaugenmerk von ML liegt darauf, Computersystemen zu ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden oder menschliches Eingreifen.
Notwendigkeit für maschinelles Lernen
Der Mensch ist derzeit die intelligenteste und fortschrittlichste Spezies der Erde, weil er komplexe Probleme denken, bewerten und lösen kann. Auf der anderen Seite befindet sich die KI noch im Anfangsstadium und hat die menschliche Intelligenz in vielen Aspekten nicht übertroffen. Dann ist die Frage, was ist die Notwendigkeit, um Maschine lernen zu lassen? Der am besten geeignete Grund dafür ist, „Entscheidungen auf der Grundlage von Daten mit Effizienz und Skalierbarkeit zu treffen“.
In letzter Zeit investieren Unternehmen stark in neuere Technologien wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning, um die wichtigsten Informationen aus Daten zu erhalten, um mehrere reale Aufgaben auszuführen und Probleme zu lösen. Wir können es datengesteuerte Entscheidungen nennen, die von Maschinen getroffen werden, insbesondere um den Prozess zu automatisieren. Diese datengesteuerten Entscheidungen können anstelle der Programmierlogik bei Problemen verwendet werden, die nicht inhärent programmiert werden können. Tatsache ist, dass wir nicht ohne menschliche Intelligenz auskommen können, aber ein anderer Aspekt ist, dass wir alle reale Probleme mit Effizienz in großem Maßstab lösen müssen. Deshalb entsteht der Bedarf an maschinellem Lernen.
Warum und wann sollen Maschinen lernen?
Wir haben bereits die Notwendigkeit des maschinellen Lernens erörtert, aber es stellt sich die Frage, in welchen Szenarien wir die Maschine zum Lernen bringen müssen. Es kann verschiedene Umstände geben, unter denen wir Maschinen benötigen, um datengesteuerte Entscheidungen effizient und in großem Umfang zu treffen. Im Folgenden sind einige dieser Umstände aufgeführt, unter denen das Erlernen von Maschinen effektiver wäre -
Mangel an menschlichem Fachwissen
Das allererste Szenario, in dem eine Maschine lernen und datengesteuerte Entscheidungen treffen soll, kann der Bereich sein, in dem es an menschlichem Fachwissen mangelt. Die Beispiele können Navigationen in unbekannten Gebieten oder Raumplaneten sein.
Dynamische Szenarien
Es gibt einige Szenarien, die dynamischer Natur sind, dh sie ändern sich im Laufe der Zeit ständig. Bei diesen Szenarien und Verhaltensweisen soll eine Maschine lernen und datengesteuerte Entscheidungen treffen. Einige Beispiele können die Netzwerkkonnektivität und die Verfügbarkeit der Infrastruktur in einer Organisation sein.
Schwierigkeiten bei der Umsetzung von Fachwissen in Rechenaufgaben
Es kann verschiedene Bereiche geben, in denen Menschen ihr Fachwissen haben; Sie können dieses Fachwissen jedoch nicht in Rechenaufgaben umsetzen. Unter solchen Umständen wollen wir maschinelles Lernen. Die Beispiele können die Bereiche Spracherkennung, kognitive Aufgaben usw. sein.
Modell des maschinellen Lernens
Bevor wir das Modell des maschinellen Lernens diskutieren, müssen wir die folgende formale Definition von ML verstehen, die von Professor Mitchell gegeben wurde:
"Ein Computerprogramm soll aus der Erfahrung E in Bezug auf eine Klasse von Aufgaben T und das Leistungsmaß P lernen, wenn sich seine Leistung bei Aufgaben in T, gemessen durch P, mit der Erfahrung E verbessert."
Die obige Definition konzentriert sich im Wesentlichen auf drei Parameter, auch die Hauptkomponenten eines Lernalgorithmus, nämlich Aufgabe (T), Leistung (P) und Erfahrung (E). In diesem Zusammenhang können wir diese Definition vereinfachen als -
ML ist ein KI-Bereich, der aus Lernalgorithmen besteht, die -
Verbessere ihre Leistung (P)
Bei der Ausführung einer Aufgabe (T)
Im Laufe der Zeit mit Erfahrung (E)
Basierend auf dem oben Gesagten stellt das folgende Diagramm ein Modell für maschinelles Lernen dar -
Lassen Sie uns sie jetzt genauer besprechen -
Aufgabe (T)
Aus der Perspektive des Problems können wir die Aufgabe T als das zu lösende reale Problem definieren. Das Problem kann darin bestehen, den besten Immobilienpreis an einem bestimmten Ort zu finden oder die beste Marketingstrategie usw. zu finden. Wenn wir dagegen über maschinelles Lernen sprechen, ist die Definition der Aufgabe anders, da es schwierig ist, ML-basierte Aufgaben zu lösen konventioneller Programmieransatz.
Eine Aufgabe T wird als ML-basierte Aufgabe bezeichnet, wenn sie auf dem Prozess basiert und das System folgen muss, um Datenpunkte zu bearbeiten. Beispiele für ML-basierte Aufgaben sind Klassifizierung, Regression, strukturierte Annotation, Clustering, Transkription usw.
Erfahrung (E)
Wie der Name schon sagt, handelt es sich um das Wissen, das aus Datenpunkten gewonnen wurde, die dem Algorithmus oder Modell zur Verfügung gestellt wurden. Sobald das Dataset bereitgestellt wurde, wird das Modell iterativ ausgeführt und lernt ein inhärentes Muster. Das so erworbene Lernen heißt Erfahrung (E). Wenn wir eine Analogie zum menschlichen Lernen ziehen, können wir uns diese Situation so vorstellen, dass ein Mensch aus verschiedenen Attributen wie Situation, Beziehungen usw. lernt oder Erfahrungen sammelt. Überwachtes, unbeaufsichtigtes und verstärkendes Lernen sind einige Möglichkeiten, um zu lernen oder Erfahrungen zu sammeln. Die Erfahrungen aus unserem ML-Modell oder -Algorithmus werden zur Lösung der Aufgabe T verwendet.
Leistung (P)
Ein ML-Algorithmus soll Aufgaben ausführen und Erfahrungen im Laufe der Zeit sammeln. Das Maß, das angibt, ob der ML-Algorithmus erwartungsgemäß funktioniert oder nicht, ist seine Leistung (P). P ist im Grunde eine quantitative Metrik, die anhand ihrer Erfahrung E angibt, wie ein Modell die Aufgabe T ausführt. Es gibt viele Metriken, die zum Verständnis der ML-Leistung beitragen, z. B. Genauigkeitsbewertung, F1-Bewertung, Verwirrungsmatrix, Präzision und Rückruf , Empfindlichkeit usw.
Herausforderungen beim maschinellen Lernen
Während sich das maschinelle Lernen rasant weiterentwickelt und mit Cybersicherheit und autonomen Autos erhebliche Fortschritte macht, hat dieses Segment der KI insgesamt noch einen langen Weg vor sich. Der Grund dafür ist, dass ML die Anzahl der Herausforderungen nicht bewältigen konnte. Die Herausforderungen, vor denen ML derzeit steht, sind:
Quality of data- Gute Datenqualität für ML-Algorithmen ist eine der größten Herausforderungen. Die Verwendung von Daten geringer Qualität führt zu Problemen im Zusammenhang mit der Datenvorverarbeitung und der Merkmalsextraktion.
Time-Consuming task - Eine weitere Herausforderung für ML-Modelle ist der Zeitaufwand, insbesondere für die Datenerfassung, Merkmalsextraktion und das Abrufen.
Lack of specialist persons - Da die ML-Technologie noch in den Kinderschuhen steckt, ist die Verfügbarkeit von Expertenressourcen eine schwierige Aufgabe.
No clear objective for formulating business problems - Kein klares Ziel und klar definiertes Ziel für geschäftliche Probleme zu haben, ist eine weitere zentrale Herausforderung für ML, da diese Technologie noch nicht so ausgereift ist.
Issue of overfitting & underfitting - Wenn das Modell über- oder unterpasst ist, kann es für das Problem nicht gut dargestellt werden.
Curse of dimensionality- Eine weitere Herausforderung für das ML-Modell sind zu viele Merkmale von Datenpunkten. Dies kann ein echtes Hindernis sein.
Difficulty in deployment - Die Komplexität des ML-Modells macht es ziemlich schwierig, im wirklichen Leben eingesetzt zu werden.
Anwendungen des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen ist die am schnellsten wachsende Technologie und laut Forschern befinden wir uns im goldenen Jahr von KI und ML. Es wird verwendet, um viele reale komplexe Probleme zu lösen, die mit einem herkömmlichen Ansatz nicht gelöst werden können. Im Folgenden finden Sie einige reale Anwendungen von ML -
Emotionsanalyse
Stimmungsanalyse
Fehlererkennung und -verhütung
Wettervorhersage und Vorhersage
Börsenanalyse und -prognose
Sprachsynthese
Spracherkennung
Kundensegmentierung
Objekterkennung
Entdeckung eines Betruges
Betrugsprävention
Produktempfehlung an den Kunden beim Online-Shopping.