Học máy với Python - Khái niệm cơ bản

Chúng ta đang sống trong 'thời đại dữ liệu' được làm giàu với sức mạnh tính toán tốt hơn và nhiều tài nguyên lưu trữ hơn,. Dữ liệu hoặc thông tin này đang tăng lên từng ngày, nhưng thách thức thực sự là hiểu được tất cả dữ liệu. Các doanh nghiệp và tổ chức đang cố gắng giải quyết vấn đề này bằng cách xây dựng các hệ thống thông minh sử dụng các khái niệm và phương pháp luận từ Khoa học dữ liệu, Khai thác dữ liệu và Máy học. Trong số đó, học máy là lĩnh vực khoa học máy tính thú vị nhất. Sẽ không sai nếu chúng ta gọi học máy là ứng dụng và khoa học của các thuật toán mang lại cảm giác cho dữ liệu.

Học máy là gì?

Học máy (ML) là lĩnh vực khoa học máy tính với sự trợ giúp của hệ thống máy tính có thể cung cấp cảm giác cho dữ liệu theo cách giống như cách con người làm.

Nói cách đơn giản, ML là một loại trí tuệ nhân tạo trích xuất các mẫu ra khỏi dữ liệu thô bằng cách sử dụng một thuật toán hoặc phương pháp. Trọng tâm chính của ML là cho phép các hệ thống máy tính học hỏi kinh nghiệm mà không cần được lập trình rõ ràng hoặc có sự can thiệp của con người.

Cần cho Học máy

Con người, tại thời điểm này, là loài thông minh và tiên tiến nhất trên trái đất vì họ có thể suy nghĩ, đánh giá và giải quyết các vấn đề phức tạp. Mặt khác, AI vẫn đang trong giai đoạn sơ khai và chưa vượt qua trí thông minh của con người về nhiều mặt. Sau đó, câu hỏi đặt ra là cần làm cho máy học là gì? Lý do phù hợp nhất để làm điều này là “đưa ra quyết định, dựa trên dữ liệu, với hiệu quả và quy mô”.

Gần đây, các tổ chức đang đầu tư mạnh mẽ vào các công nghệ mới hơn như Trí tuệ nhân tạo, Học máy và Học sâu để lấy thông tin quan trọng từ dữ liệu nhằm thực hiện một số nhiệm vụ trong thế giới thực và giải quyết vấn đề. Chúng ta có thể gọi đó là các quyết định dựa trên dữ liệu do máy móc thực hiện, đặc biệt là để tự động hóa quy trình. Những quyết định theo hướng dữ liệu này có thể được sử dụng, thay vì sử dụng logic lập trình, trong các vấn đề vốn dĩ không thể lập trình được. Thực tế là chúng ta không thể làm được nếu không có trí thông minh của con người, nhưng khía cạnh khác là tất cả chúng ta cần giải quyết các vấn đề trong thế giới thực với hiệu quả ở quy mô lớn. Đó là lý do tại sao nhu cầu về học máy phát sinh.

Tại sao & Khi nào nên Học Máy móc?

Chúng ta đã thảo luận về sự cần thiết của việc học máy, nhưng một câu hỏi khác đặt ra là chúng ta phải làm cho máy học trong những tình huống nào? Có thể có một số trường hợp mà chúng ta cần máy móc để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu với hiệu quả và ở quy mô lớn. Sau đây là một số trường hợp như vậy mà việc chế tạo máy học sẽ hiệu quả hơn -

Thiếu chuyên môn của con người

Kịch bản đầu tiên trong đó chúng ta muốn một cỗ máy học hỏi và đưa ra các quyết định theo hướng dữ liệu, có thể là lĩnh vực thiếu chuyên môn của con người. Các ví dụ có thể là điều hướng trong các lãnh thổ hoặc hành tinh không gian không xác định.

Các tình huống động

Có một số kịch bản có bản chất động tức là chúng liên tục thay đổi theo thời gian. Trong trường hợp của những tình huống và hành vi này, chúng tôi muốn một cỗ máy học hỏi và đưa ra các quyết định theo hướng dữ liệu. Một số ví dụ có thể là kết nối mạng và tính sẵn có của cơ sở hạ tầng trong một tổ chức.

Khó khăn trong việc chuyển đổi kiến thức chuyên môn thành các nhiệm vụ tính toán

Có thể có nhiều lĩnh vực khác nhau mà con người có chuyên môn của họ ,; tuy nhiên, họ không thể chuyển kiến thức chuyên môn này thành các nhiệm vụ tính toán. Trong những trường hợp như vậy, chúng tôi muốn học máy. Các ví dụ có thể là các lĩnh vực nhận dạng giọng nói, các nhiệm vụ nhận thức, v.v.

Mô hình học máy

Trước khi thảo luận về mô hình học máy, chúng ta phải hiểu định nghĩa chính thức sau đây của ML do giáo sư Mitchell đưa ra:

“Một chương trình máy tính được cho là học hỏi từ trải nghiệm E đối với một số loại nhiệm vụ T và thước đo hiệu suất P, nếu hiệu suất của nó ở các nhiệm vụ trong T, được đo bằng P, cải thiện theo kinh nghiệm E.”

Định nghĩa trên về cơ bản tập trung vào ba tham số, cũng là thành phần chính của bất kỳ thuật toán học tập nào, đó là Nhiệm vụ (T), Hiệu suất (P) và kinh nghiệm (E). Trong ngữ cảnh này, chúng ta có thể đơn giản hóa định nghĩa này là:

ML là một lĩnh vực AI bao gồm các thuật toán học tập -

Cải thiện hiệu suất của họ (P)
Khi thực hiện một số nhiệm vụ (T)
Theo thời gian với kinh nghiệm (E)

Dựa trên những điều trên, sơ đồ sau đại diện cho Mô hình Học máy -

Hãy để chúng tôi thảo luận chi tiết hơn về chúng ngay bây giờ -

Nhiệm vụ (T)

Từ góc độ vấn đề, chúng ta có thể định nghĩa nhiệm vụ T là vấn đề trong thế giới thực cần giải quyết. Vấn đề có thể là bất cứ điều gì như tìm giá nhà tốt nhất ở một vị trí cụ thể hoặc tìm chiến lược tiếp thị tốt nhất, v.v. Mặt khác, nếu chúng ta nói về máy học, định nghĩa của nhiệm vụ là khác bởi vì rất khó để giải quyết các nhiệm vụ dựa trên ML bằng cách cách tiếp cận lập trình thông thường.

Nhiệm vụ T được cho là một nhiệm vụ dựa trên ML khi nó dựa trên quy trình và hệ thống phải tuân theo để hoạt động trên các điểm dữ liệu. Ví dụ về các nhiệm vụ dựa trên ML là Phân loại, Hồi quy, Chú thích có cấu trúc, Phân cụm, Phiên mã, v.v.

Kinh nghiệm (E)

Như tên cho thấy, nó là kiến thức thu được từ các điểm dữ liệu được cung cấp cho thuật toán hoặc mô hình. Sau khi được cung cấp tập dữ liệu, mô hình sẽ chạy lặp đi lặp lại và sẽ học một số mẫu vốn có. Do đó, sự học hỏi có được gọi là kinh nghiệm (E). Tương tự với việc học tập của con người, chúng ta có thể nghĩ về tình huống này như trong đó một con người đang học hỏi hoặc đạt được một số kinh nghiệm từ các thuộc tính khác nhau như tình huống, mối quan hệ, v.v. Học tập có giám sát, không giám sát và tăng cường là một số cách để học hỏi hoặc tích lũy kinh nghiệm. Kinh nghiệm thu được từ mô hình ML hoặc thuật toán sẽ được sử dụng để giải quyết nhiệm vụ T.

Hiệu suất (P)

Một thuật toán ML được cho là thực hiện nhiệm vụ và tích lũy kinh nghiệm theo thời gian. Thước đo cho biết thuật toán ML có hoạt động như mong đợi hay không là hiệu suất của nó (P). P về cơ bản là một số liệu định lượng cho biết cách một mô hình đang thực hiện nhiệm vụ, T, sử dụng kinh nghiệm của nó, E. Có nhiều số liệu giúp hiểu hiệu suất ML, chẳng hạn như điểm chính xác, điểm F1, ma trận nhầm lẫn, độ chính xác, thu hồi , độ nhạy, v.v.

Những thách thức trong học máy

Trong khi Học máy đang phát triển nhanh chóng, tạo ra những bước tiến đáng kể với an ninh mạng và ô tô tự hành, thì toàn bộ mảng AI này vẫn còn một chặng đường dài phía trước. Lý do đằng sau là ML đã không thể vượt qua một số thử thách. Những thách thức mà ML đang phải đối mặt hiện tại là -

Quality of data- Có dữ liệu chất lượng tốt cho các thuật toán ML là một trong những thách thức lớn nhất. Việc sử dụng dữ liệu chất lượng thấp dẫn đến các vấn đề liên quan đến tiền xử lý dữ liệu và trích xuất tính năng.

Time-Consuming task - Một thách thức khác mà các mô hình ML phải đối mặt là tiêu tốn thời gian đặc biệt cho việc thu thập dữ liệu, trích xuất và truy xuất tính năng.

Lack of specialist persons - Vì công nghệ ML vẫn còn trong giai đoạn sơ khai, nên việc có sẵn nguồn lực chuyên gia là một công việc khó khăn.

No clear objective for formulating business problems - Không có mục tiêu rõ ràng và mục tiêu được xác định rõ ràng cho các vấn đề kinh doanh là một thách thức quan trọng khác đối với ML vì công nghệ này vẫn chưa trưởng thành.

Issue of overfitting & underfitting - Nếu mô hình được trang bị quá mức hoặc thiếu trang bị, nó không thể được đại diện tốt cho sự cố.

Curse of dimensionality- Một thách thức khác mà mô hình ML gặp phải là quá nhiều tính năng của các điểm dữ liệu. Đây có thể là một trở ngại thực sự.

Difficulty in deployment - Sự phức tạp của mô hình ML khiến nó khá khó triển khai trong cuộc sống thực.

Các ứng dụng của Học máy

Học máy là công nghệ phát triển nhanh chóng nhất và theo các nhà nghiên cứu, chúng ta đang ở trong năm vàng của AI và ML. Nó được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề phức tạp trong thế giới thực mà không thể giải quyết bằng phương pháp truyền thống. Sau đây là một số ứng dụng trong thế giới thực của ML -