Mašinsko učenje (MU) predstavlja tehnološku inovaciju koja kontinuirano potvrđuje svoju vrednost u različitim sektorima.
Mašinsko učenje je blisko povezano sa veštačkom inteligencijom i dubokim učenjem. U današnje vreme, u eri brzog tehnološkog napretka, postalo je moguće predviđati buduće događaje i prilagođavati svoje pristupe zahvaljujući MU.
To znači da nismo više ograničeni na ručne metode; gotovo svaki zadatak danas može biti automatizovan. Različiti algoritmi mašinskog učenja dizajnirani su za specifične zadatke. Ovi algoritmi su sposobni rešavati kompleksne probleme i uštedeti značajno vreme.
Primeri uključuju igranje šaha, popunjavanje podataka, izvođenje operacija, biranje najboljih opcija sa liste za kupovinu i mnoge druge primene.
U ovom članku detaljno ću objasniti algoritme i modele mašinskog učenja.
Krenimo!
Šta je mašinsko učenje?
Mašinsko učenje je veština ili tehnologija koja omogućava mašini (poput računara) da razvije sposobnost učenja i prilagođavanja koristeći statističke modele i algoritme, uz minimalno programiranje.
Kao rezultat toga, mašine počinju da se ponašaju slično ljudima. To je poseban oblik veštačke inteligencije koji softverskim aplikacijama omogućava da postanu preciznije u predviđanjima i izvršavanju raznih zadataka, koristeći podatke i kontinuirano se poboljšavajući.
S obzirom na brz rast računarskih tehnologija, mašinsko učenje danas se značajno razlikuje od onoga što je nekada bilo. Mašinsko učenje je evoluiralo od prepoznavanja obrazaca do primene teorije učenja za obavljanje specifičnih zadataka.
Kroz mašinsko učenje, računari uče iz prethodnih izračunavanja kako bi donosili ponovljive i pouzdane odluke i rezultate. Drugim rečima, mašinsko učenje je naučna disciplina koja je dobila novi zamah.
Iako se mnogi algoritmi koriste već dugo, nedavni razvoj je mogućnost automatske primene kompleksnih proračuna na velike količine podataka, brže i efikasnije nego ikad pre.
Neki poznati primeri su:
- Personalizovani popusti i preporuke na platformama poput Netflixa i Amazona
- Samovozeći i široko rasprostranjen Google automobil
- Otkrivanje prevara i predlaganje načina za njihovo izbegavanje
I mnoge druge primene.
Zašto je mašinsko učenje važno?
Mašinsko učenje je ključan koncept koji preduzeća implementiraju u svojim softverskim aplikacijama kako bi razumeli ponašanje svojih kupaca, obrasce poslovanja i još mnogo toga. Takođe, mašinsko učenje podržava razvoj najnovijih proizvoda.
Mnoge vodeće kompanije, poput Google, Uber, Instagram i Amazon, koriste mašinsko učenje kao centralni deo svog poslovanja. Industrije koje rukuju velikim količinama podataka posebno su svesne važnosti modela mašinskog učenja.
Organizacije su sada u mogućnosti da efikasno koriste ovu tehnologiju. Sektori poput finansijskih usluga, vladinih institucija, zdravstva, maloprodaje, transporta i naftne industrije koriste modele mašinskog učenja da bi klijentima pružile vrednije rezultate.
Ko koristi mašinsko učenje?
Mašinsko učenje se danas primenjuje u mnogim različitim aplikacijama. Najpoznatiji primer je mehanizam za preporuke na društvenim mrežama kao što su Instagram, Facebook i Twitter.
Facebook koristi mašinsko učenje da personalizuje iskustvo svojih korisnika na News Feedu. Ako korisnik često pregleda objave iz iste kategorije, sistem za preporuke počinje da prikazuje više objava iz te iste kategorije.
U pozadini, sistem za preporuke analizira ponašanje korisnika na mreži kroz njihove obrasce. Feed se automatski prilagođava kako korisnik menja svoje aktivnosti.
Slično mehanizmima za preporuke, mnoga preduzeća koriste iste koncepte za pokretanje kritičnih poslovnih procesa. To uključuje:
- Softver za upravljanje odnosima sa klijentima (CRM): koristi modele mašinskog učenja za analizu e-mailova klijenata i pomaže prodajnom timu da se fokusira na najvažnije poruke.
- Poslovna inteligencija (BI): analitičari i BI provajderi koriste tehnologiju za identifikaciju ključnih tačaka podataka, obrazaca i anomalija.
- Informacioni sistemi ljudskih resursa (HRIS): koriste modele mašinskog učenja u svom softveru za filtriranje prijava i prepoznavanje najboljih kandidata za određenu poziciju.
- Samovozeći automobili: algoritmi mašinskog učenja omogućavaju proizvođačima automobila da identifikuju objekte ili osete ponašanje vozača radi pravovremenog upozorenja i prevencije nesreća.
- Virtualni asistenti: virtualni asistenti kombinuju nadgledane i nenadgledane modele za tumačenje govora i konteksta koji se nudi.
Šta su modeli mašinskog učenja?
Model mašinskog učenja (MU) je kompjuterski program ili aplikacija koja je obučena da proceni i prepozna određene obrasce. Model se može trenirati na osnovu podataka i algoritama kako bi učio iz tih podataka.
Na primer, ako želite da napravite aplikaciju koja prepoznaje emocije na osnovu izraza lica korisnika, morate obučiti model sa raznim slikama lica koje su označene odgovarajućim emocijama. Tada možete koristiti taj model u aplikaciji kako biste lako odredili raspoloženje korisnika.
Jednostavno rečeno, model mašinskog učenja je pojednostavljena reprezentacija nekog procesa. To je najlakši način za određivanje ili preporučivanje nečega potrošaču. Sve u modelu funkcioniše kao aproksimacija.
Na primer, kada crtamo ili proizvodimo globus, dajemo mu oblik sfere. Ali, stvarni globus nije savršeno sferičan. Ovde koristimo aproksimaciju da bismo nešto izgradili. MU modeli funkcionišu na sličan način.
Sada ćemo pogledati različite modele i algoritme mašinskog učenja.
Tipovi modela mašinskog učenja
Svi modeli mašinskog učenja se kategorizuju kao nadgledano, nenadgledano i učenje sa potkrepljenjem. Nadgledano i nenadgledano učenje se dalje dele na različite podkategorije. Detaljno ćemo razmotriti svaku od njih.
#1. Nadgledano učenje
Nadgledano učenje je jednostavan model mašinskog učenja koji se zasniva na učenju osnovne funkcije. Ova funkcija mapira ulaz u izlaz. Na primer, ako imate skup podataka koji se sastoji od dve promenljive – starost kao ulaz i visina kao izlaz.
Sa modelom nadgledanog učenja, lako možete predvideti visinu osobe na osnovu njene starosti. Da biste razumeli ovaj model, morate analizirati njegove podkategorije.
#2. Klasifikacija
Klasifikacija je široko korišćen zadatak prediktivnog modeliranja u mašinskom učenju gde se za date ulazne podatke predviđa oznaka. Zahteva skup podataka za obuku koji sadrži veliki broj ulaznih i izlaznih instanci, na osnovu kojih model uči.
Skup podataka za obuku se koristi za pronalaženje optimalnog načina za mapiranje uzoraka ulaznih podataka u odgovarajuće oznake klasa. Na kraju, skup podataka za obuku predstavlja problem koji sadrži veliki broj izlaznih uzoraka.
Koristi se za filtriranje neželjene pošte, pretragu dokumenata, prepoznavanje rukom pisanih znakova, otkrivanje prevara, identifikaciju jezika i analizu raspoloženja. U ovom slučaju, izlaz je diskretan.
#3. Regresija
U ovom modelu, izlaz je uvek kontinuiran. Regresiona analiza je statistički pristup koji modelira odnos između jedne ili više nezavisnih varijabli i ciljne ili zavisne varijable.
Regresija omogućava da se vidi kako se vrednost zavisne promenljive menja u odnosu na nezavisnu promenljivu, dok su ostale nezavisne varijable konstantne. Koristi se za predviđanje plata, starosti, temperature, cena i drugih stvarnih podataka.
Regresiona analiza je metod “najbolje pretpostavke” koji generiše prognozu iz skupa podataka. Jednostavno rečeno, to je postavljanje različitih tačaka podataka na grafikon kako bi se dobila najpreciznija moguća vrednost.
Primer: Predviđanje cene avionske karte je uobičajen zadatak regresije.
#4. Nenadgledano učenje
Nenadgledano učenje se prvenstveno koristi za izvlačenje zaključaka i pronalaženje obrazaca iz ulaznih podataka bez ikakvih referenci na označene ishode. Ova tehnika se koristi za otkrivanje skrivenih grupa podataka i obrazaca bez potrebe za ljudskom intervencijom.
Ona može da otkrije razlike i sličnosti u informacijama, što ovu tehniku čini idealnom za segmentaciju klijenata, istraživačku analizu podataka, prepoznavanje obrazaca i slika i strategije unakrsne prodaje.
Nenadgledano učenje se takođe koristi za smanjenje broja karakteristika modela pomoću procesa smanjenja dimenzionalnosti, koji uključuje dva pristupa: dekompoziciju singularne vrednosti i analizu glavnih komponenti.
#5. Grupisanje (Klasterizacija)
Grupisanje je model nenadgledanog učenja koji podrazumeva grupisanje tačaka podataka. Često se koristi za otkrivanje prevara, klasifikaciju dokumenata i segmentaciju kupaca.
Najčešći algoritmi za grupisanje uključuju hijerarhijsko grupisanje, grupisanje zasnovano na gustini, grupisanje srednje vrednosti pomeranja i k-srednjih vrednosti klasterizacije. Svaki algoritam se koristi na različit način za pronalaženje klastera, ali cilj je u svakom slučaju isti.
#6. Smanjenje dimenzionalnosti
To je metoda smanjenja broja nasumičnih varijabli koje se razmatraju, radi dobijanja skupa ključnih varijabli. Drugim rečima, proces smanjenja dimenzije skupa karakteristika se naziva smanjenjem dimenzionalnosti. Popularan algoritam ovog modela se zove analiza glavnih komponenti.
Dodavanje većeg broja ulaznih varijabli aktivnostima prediktivnog modeliranja može ga učiniti kompleksnijim. Obično se koristi za vizualizaciju podataka.
#7. Mašinsko učenje sa potkrepljenjem
Ovaj model je sličan modelu nadgledanog mašinskog učenja. Ponekad se naziva i model mašinskog učenja ponašanja. Jedina razlika u odnosu na nadgledano učenje je da se algoritam ne trenira korišćenjem uzorka podataka.
Model učenja sa potkrepljenjem uči postepeno, metodom pokušaja i grešaka. Niz uspešnih rezultata primorava model da razvije najbolju preporuku za dati problem. Ovo se često koristi u igrama, navigaciji, robotici i mnogim drugim oblastima.
Vrste algoritama za mašinsko učenje
#1. Linearna regresija
Ovde je ideja da pronađete liniju koja na najbolji mogući način odgovara vašim podacima. Postoje proširenja modela linearne regresije, kao što su višestruka linearna regresija i polinomijalna regresija. To znači pronalaženje najbolje ravni koja odgovara podacima, odnosno najbolje krive koja odgovara podacima.
#2. Logistička regresija
Logistička regresija je slična algoritmu linearne regresije, ali se prvenstveno koristi za dobijanje konačnog broja ishoda, recimo dva. Logistička regresija se koristi u odnosu na linearnu regresiju kada se modeluje verovatnoća ishoda.
Ovde je logistička jednačina postavljena tako da izlazna promenljiva bude između 0 i 1.
#3. Stablo odlučivanja
Model stabla odlučivanja se široko koristi u strateškom planiranju, mašinskom učenju i istraživanju operacija. Sastoji se od čvorova. Ako imate više čvorova, dobićete preciznije rezultate. Poslednji čvor stabla odlučivanja sastoji se od podataka koji pomažu u bržem donošenju odluka.
Poslednji čvorovi se takođe nazivaju listovima stabla. Stablo odlučivanja je lako i intuitivno konstruisati, ali nije dovoljno precizno.
#4. Slučajna šuma
Ovo je tehnika ansambl učenja. Jednostavno rečeno, sastoji se od stabala odlučivanja. Model slučajne šume uključuje više stabala odlučivanja, koristeći podskupove podataka iz stvarnih podataka. On nasumično bira podskup promenljivih u svakom koraku stabla.
Model slučajne šume bira način predviđanja svakog stabla odlučivanja. Na taj način, oslanjanje na model „većina pobeđuje“ smanjuje rizik od greške.
Na primer, ako napravite jedno stablo odlučivanja i model predvidi 0 na kraju, nećete dobiti ništa. Ali ako istovremeno napravite 4 stabla odlučivanja, možda ćete dobiti vrednost 1. To je snaga modela učenja slučajne šume.
#5. Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) je algoritam nadgledanog mašinskog učenja koji je složen, ali intuitivan kada se posmatra na najosnovnijem nivou.
Na primer, ako postoje dve vrste podataka ili klase, SVM algoritam će pronaći granicu ili hiperravan između tih klasa podataka i maksimizirati razmak između njih. Postoji mnogo ravni ili granica koje razdvajaju dve klase, ali jedna ravan može maksimizirati udaljenost ili razmak između klasa.
#6. Analiza glavnih komponenti (PCA)
Analiza glavnih komponenti podrazumeva projektovanje višedimenzionalnih podataka, kao što su 3 dimenzije, na manji prostor, kao što su 2 dimenzije. Ovo rezultira minimalnom dimenzijom podataka. Na ovaj način možete zadržati originalne vrednosti u modelu bez remećenja položaja, a istovremeno smanjiti dimenzije.
Jednostavno rečeno, to je model redukcije dimenzija koji se koristi za svodjenje većeg broja promenljivih prisutnih u skupu podataka na manji broj promenljivih. Ovo se postiže kombinovanjem onih varijabli koje imaju istu skalu merenja i veće korelacije od ostalih.
Primarni cilj ovog algoritma je da vam prikaže nove grupe varijabli i omogući vam dovoljan pristup da završite svoj posao.
Na primer, PCA pomaže u tumačenju anketa koje uključuju mnogo pitanja ili varijabli, kao što su ankete o blagostanju, studiranju ili ponašanju. Sa PCA modelom možete videti minimalne varijable ovih anketa.
#7. Naive Bayes
Naive Bayes algoritam se koristi u nauci o podacima i popularan je model koji se koristi u mnogim industrijama. Osnovna ideja potiče iz Bayesove teoreme, koja objašnjava jednačinu verovatnoće poput „koja je verovatnoća K (izlazna varijabla) s obzirom na P“.
To je matematičko objašnjenje koje se koristi u današnjoj tehnološkoj eri.
Pored ovih, neki modeli spomenuti u delu regresije, uključujući stablo odlučivanja, neuronsku mrežu i slučajnu šumu, takođe spadaju u model klasifikacije. Jedina razlika između termina je što je izlaz diskretan umesto kontinuiran.
#8. Neuronske mreže
Neuronska mreža je takođe jedan od najčešće korišćenih modela u industriji. To je mreža različitih matematičkih jednačina. Prvo, uzima jednu ili više promenljivih kao ulaz i prolazi kroz mrežu jednačina. Na kraju, daje vam rezultate u jednoj ili više izlaznih promenljivih.
Drugim rečima, neuronska mreža uzima vektor ulaza i vraća vektor izlaza. Slično je matricama u matematici. Ima skrivene slojeve između ulaznog i izlaznog sloja, koji predstavljaju linearne i aktivacione funkcije.
#9. Algoritam K-Nearest Neighbors (KNN)
KNN algoritam se koristi i za probleme klasifikacije i za probleme regresije. Široko se koristi u nauci o podacima za rešavanje problema klasifikacije. On čuva sve dostupne slučajeve i klasifikuje dolazeće slučajeve na osnovu glasanja svojih k suseda.
Funkcija udaljenosti vrši merenje. Na primer, ako vam trebaju podaci o nekoj osobi, potrebno je da razgovarate sa najbližim ljudima toj osobi, kao što su prijatelji, kolege itd. KNN algoritam funkcioniše na sličan način.
Morate razmotriti tri stvari pre nego što odaberete KNN algoritam.
- Podaci moraju biti prethodno obrađeni.
- Promenljive treba da se normalizuju, u suprotnom veće varijable mogu uticati na model.
- KNN zahteva značajne računarske resurse.
#10. K-Means grupisanje
Ovo spada pod model nenadgledanog mašinskog učenja koji rešava zadatke grupisanja. Ovde su skupovi podataka klasifikovani i kategorizovani u nekoliko klastera (npr. K), tako da su sve tačke unutar klastera heterogene, a homogne u odnosu na podatke.
K-Means formira klastere na sledeći način:
- K-Means bira K broj tačaka podataka, koji se nazivaju centroidi, za svaki klaster.
- Svaka tačka podataka formira klaster sa najbližim klasterom (centroidima), tj. K klastera.
- Ovo stvara nove centre.
- Zatim se određuje najbliža udaljenost za svaku tačku. Ovaj proces se ponavlja sve dok se centroidi ne promene.
Zaključak
Modeli i algoritmi mašinskog učenja su ključni za kritične procese. Ovi algoritmi čine naš svakodnevni život lakšim i jednostavnijim. Na ovaj način je mnogo lakše izvesti velike procese za samo nekoliko sekundi.
Dakle, MU je moćan alat koji danas koristi veliki broj industrija, i njegova potražnja kontinuirano raste. Nije daleko dan kada ćemo moći da dobijemo još preciznije odgovore na naša kompleksna pitanja.