Python ile Makine Öğrenimi - Temel Bilgiler
Daha iyi hesaplama gücü ve daha fazla depolama kaynağı ile zenginleştirilmiş "veri çağında" yaşıyoruz. Bu veri veya bilgi her geçen gün artmaktadır, ancak asıl zorluk tüm verileri anlamlandırmaktır. İşletmeler ve kuruluşlar, Veri bilimi, Veri Madenciliği ve Makine öğreniminden kavramları ve metodolojileri kullanarak akıllı sistemler oluşturarak bununla başa çıkmaya çalışıyor. Bunların arasında makine öğrenimi, bilgisayar biliminin en heyecan verici alanıdır. Makine öğrenimini, verilere anlam kazandıran algoritma uygulaması ve bilimi olarak adlandırırsak yanlış olmaz.
Makine Öğrenimi nedir?
Makine Öğrenimi (ML), bilgisayar sistemlerinin, insanların yaptığı gibi verilere anlam verebildiği bilgisayar bilimi alanıdır.
Basit bir deyişle, makine öğrenimi, bir algoritma veya yöntem kullanarak ham verilerden kalıpları çıkaran bir yapay zeka türüdür. Makine öğreniminin ana odağı, bilgisayar sistemlerinin açıkça programlanmadan veya insan müdahalesi olmadan deneyimlerden öğrenmesine olanak sağlamaktır.
Makine Öğrenimi İhtiyacı
Şu anda insan, karmaşık problemleri düşünebildiği, değerlendirebildiği ve çözebildiği için yeryüzündeki en zeki ve gelişmiş türdür. Öte yandan, AI hala başlangıç aşamasındadır ve birçok yönden insan zekasını geçememiştir. O zaman soru, makineyi öğrenmeye ne gerek var? Bunu yapmanın en uygun nedeni “veriye dayalı, verimli ve ölçeklendirilmiş kararlar almak” tır.
Son zamanlarda kuruluşlar, birçok gerçek dünya görevini gerçekleştirmek ve sorunları çözmek için verilerden temel bilgileri almak için Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme gibi daha yeni teknolojilere yoğun bir şekilde yatırım yapıyor. Buna, özellikle süreci otomatikleştirmek için makineler tarafından alınan veriye dayalı kararlar diyebiliriz. Bu veriye dayalı kararlar, doğal olarak programlanamayan problemlerde programlama mantığı kullanmak yerine kullanılabilir. Gerçek şu ki, insan zekası olmadan yapamayız, ancak diğer bir husus, hepimizin gerçek dünyadaki sorunları büyük ölçekte verimli bir şekilde çözmemiz gerektiğidir. Bu nedenle makine öğrenimine ihtiyaç doğuyor.
Makineler Neden ve Ne Zaman Öğrenilir?
Makine öğrenimi ihtiyacını daha önce tartışmıştık, ancak başka bir soru ortaya çıkıyor, hangi senaryolarda makinenin öğrenmesini sağlamalıyız? Verimlilikle ve çok büyük ölçekte veriye dayalı kararlar almak için makinelere ihtiyaç duyduğumuz birkaç durum olabilir. Aşağıdakiler, makinelerin öğrenmesini sağlamanın daha etkili olacağı bu tür durumlardan bazılarıdır -
İnsan uzmanlığı eksikliği
Bir makinenin öğrenmesini ve veriye dayalı kararlar almasını istediğimiz ilk senaryo, insan uzmanlığının eksik olduğu alan olabilir. Örnekler, bilinmeyen bölgelerdeki veya uzamsal gezegenlerdeki navigasyon olabilir.
Dinamik senaryolar
Doğası gereği dinamik olan bazı senaryolar vardır, yani zamanla değişmeye devam ederler. Bu senaryolar ve davranışlar söz konusu olduğunda, bir makinenin öğrenmesini ve veriye dayalı kararlar almasını istiyoruz. Örneklerden bazıları, bir kuruluştaki ağ bağlantısı ve altyapının kullanılabilirliği olabilir.
Uzmanlığı hesaplama görevlerine dönüştürmede zorluk
İnsanların kendi uzmanlıklarına sahip olduğu çeşitli alanlar olabilir; ancak, bu uzmanlığı hesaplama görevlerine dönüştüremezler. Bu tür durumlarda makine öğrenimi istiyoruz. Örnekler konuşma tanıma alanları, bilişsel görevler vb. Olabilir.
Makine Öğrenimi Modeli
Makine öğrenimi modelini tartışmadan önce, profesör Mitchell tarafından verilen MO'nun aşağıdaki resmi tanımını anlamamız gerekir:
"Bir bilgisayar programının, P ile ölçülen T'deki görevlerdeki performansı E deneyimi ile iyileşirse, bazı görev sınıfları T ve performans ölçüsü P ile ilgili olarak E deneyiminden öğrendiği söylenir."
Yukarıdaki tanım temel olarak üç parametreye, ayrıca herhangi bir öğrenme algoritmasının ana bileşenleri olan Görev (T), Performans (P) ve deneyim (E) üzerine odaklanmaktadır. Bu bağlamda, bu tanımı şu şekilde basitleştirebiliriz:
ML, öğrenme algoritmalarından oluşan bir yapay zeka alanıdır -
Performanslarını iyileştirin (P)
Bazı görevleri yerine getirirken (T)
Deneyimli zamanla (E)
Yukarıdakilere dayanarak, aşağıdaki şema bir Makine Öğrenimi Modelini temsil eder -
Şimdi onları daha detaylı tartışalım -
Görev (T)
Problem açısından, T görevini çözülmesi gereken gerçek dünya problemi olarak tanımlayabiliriz. Sorun, belirli bir konumdaki en iyi ev fiyatını bulmak veya en iyi pazarlama stratejisini bulmak gibi herhangi bir şey olabilir. Öte yandan, makine öğrenimi hakkında konuşursak, görev tanımı farklıdır çünkü makine öğrenimi temelli görevleri çözmek zordur. geleneksel programlama yaklaşımı.
T görevinin, sürece dayandığında ML tabanlı bir görev olduğu ve sistemin veri noktalarında çalışması için takip etmesi gerektiği söylenir. Makine öğrenimi tabanlı görevlerin örnekleri Sınıflandırma, Regresyon, Yapılandırılmış açıklama, Kümeleme, Transkripsiyon vb .'dir.
Deneyim (E)
Adından da anlaşılacağı gibi, algoritma veya modele sağlanan veri noktalarından kazanılan bilgidir. Veri kümesiyle sağlandıktan sonra, model yinelemeli olarak çalışacak ve bazı doğal kalıpları öğrenecektir. Bu şekilde kazanılan öğrenmeye deneyim (E) denir. İnsan öğrenimi ile bir benzetme yaparak, bu durumu bir insanın durum, ilişkiler vb. Gibi çeşitli özelliklerden öğrendiği veya edindiği gibi düşünebiliriz. Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme, öğrenme veya deneyim kazanmanın bazı yollarıdır. Makine öğrenimi modeli veya algoritması tarafından kazanılan deneyim, görev T'yi çözmek için kullanılacaktır.
Performans (P)
Bir ML algoritmasının görevi yerine getirmesi ve zamanın geçişi ile ilgili deneyim kazanması beklenir. Makine öğrenimi algoritmasının beklentiye göre performans gösterip göstermediğini söyleyen ölçü, performansıdır (P). P temelde bir modelin görevi nasıl yerine getirdiğini söyleyen niceliksel bir metriktir, T, deneyimini kullanarak E, Makine Öğrenimi performansını anlamaya yardımcı olan doğruluk puanı, F1 puanı, kafa karışıklığı matrisi, kesinlik, geri çağırma gibi birçok ölçüm vardır. duyarlılık vb.
Makine Öğrenimindeki Zorluklar
Makine Öğrenimi hızla gelişirken, siber güvenlik ve otonom otomobillerle önemli adımlar atarken, yapay zekanın bu bölümünün bir bütün olarak hala gidecek uzun bir yolu var. Bunun arkasındaki sebep, makine öğreniminin bir dizi zorluğun üstesinden gelememiş olmasıdır. Makine öğreniminin şu anda karşı karşıya olduğu zorluklar:
Quality of data- Makine öğrenimi algoritmaları için kaliteli verilere sahip olmak en büyük zorluklardan biridir. Düşük kaliteli verilerin kullanılması, verilerin ön işleme ve özellik çıkarımı ile ilgili sorunlara yol açar.
Time-Consuming task - Makine öğrenimi modellerinin karşılaştığı bir diğer zorluk, özellikle veri toplama, özellik çıkarma ve alma için zaman tüketimidir.
Lack of specialist persons - Makine öğrenimi teknolojisi henüz emekleme aşamasında olduğundan, uzman kaynakların mevcudiyeti zor bir iştir.
No clear objective for formulating business problems - İş sorunları için net bir hedefe ve iyi tanımlanmış bir hedefe sahip olmamak, makine öğrenimi için bir başka önemli zorluktur çünkü bu teknoloji henüz olgunlaşmamıştır.
Issue of overfitting & underfitting - Model gereğinden fazla veya yetersizse, sorun için iyi temsil edilemez.
Curse of dimensionality- Makine öğrenimi modelinin karşılaştığı diğer bir zorluk, veri noktalarının çok fazla özelliğidir. Bu gerçek bir engel olabilir.
Difficulty in deployment - Makine öğrenimi modelinin karmaşıklığı, gerçek hayatta devreye alınmasını oldukça zorlaştırır.
Makine Öğreniminin Uygulamaları
Makine Öğrenimi en hızlı büyüyen teknolojidir ve araştırmacılara göre yapay zeka ve makine öğreniminin altın yılındayız. Geleneksel yaklaşımla çözülemeyen birçok gerçek dünyadaki karmaşık sorunu çözmek için kullanılır. Aşağıdakiler makine öğreniminin bazı gerçek dünyadaki uygulamalarıdır -
Duygu analizi
Duygu analizi
Hata tespiti ve önleme
Hava tahmini ve tahmini
Borsa analizi ve tahmini
Konuşma sentezi
Konuşma tanıma
Müşteri segmentasyonu
Nesne tanıma
Dolandırıcılık tespiti
Dolandırıcılık önleme
Online alışverişte müşteriye ürün önerisi.