Основы машинного обучения и ИИ в бизнесе

Jun 11, 2023

Немногие инновации так захватили воображение всего мира, как машинное обучение (ML). Это подмножество искусственного интеллекта (ИИ) трансформирует отрасли и меняет подход к решению сложных проблем. Но что такое машинное обучение и как алгоритмы обучаются и совершенствуются?

Введение в машинное обучение:

По своей сути машинное обучение — это искусство и наука обучения компьютеров обучению на основе данных. Вместо того, чтобы быть явно запрограммированным для выполнения задачи, машинам предоставляются данные и алгоритмы, которые позволяют им изучать закономерности и взаимосвязи внутри данных. Благодаря этому процессу машины могут делать прогнозы, принимать решения и выявлять идеи, которые зачастую трудно обнаружить традиционным системам, основанным на правилах.

Tekedia Mini-MBA (11 сентября – 2 декабря 2023 г.) открывает регистрацию на новое издание. Стоимость составляет 90 000 найр или 170 долларов США, если вы зарегистрируетесь до 29 августа 2023 года. Зарегистрируйтесь здесь.

Мастер-класс Tekedia AI в бизнесеоткрывает регистрацию здесь.

Присоединяйтесь к синдикату Tekedia Capital и соинвестируйте здесь лучшие стартапы Африки. Следующий цикл начнется в сентябре/октябре 2023 года.

Теперь, если я скажу вам 2+2, вы ответите 4. Если я спрошу вас 3+3, вы ответите 6. Если я спрошу 4+4, вы ответите 8. Как вы думаете, почему вы это знаете? Потому что это у вас в памяти.

Это то, что мы называем создателями этикеток. Это структурные ярлыки, которые у вас уже есть в голове, основанные на том, чему вы научились в прошлом.

Теперь давайте изменим это. если я скажу тебе 1+1 = 3, 2+2 = 5, а потом спрошу 5+5, что ты мне скажешь? Скорее всего, вы ответите мне: 11. Это потому, что вы изучили закономерность.

Так что то, что происходит, не является волшебством. Машинное обучение обучается на основе некоторых структурных данных, которые есть у вас в базе данных или которые вы изучаете путем возможного доступа к данным. Точно так же, как вы изучаете тенденцию и закономерности, чтобы ответить на вопрос, именно это и делает машинное обучение. Это разновидность искусственного интеллекта, которая имитирует работу мозга.

Строительные блоки машинного обучения включают в себя:

Данные : Основой машинного обучения являются данные. Качественные данные необходимы для эффективного обучения алгоритмов. Эти данные могут быть структурированными (например, таблицы в базе данных) или неструктурированными (например, изображения, текст и видео). Эти данные — это то, что ИИ изучает и обнаруживает закономерности и тенденции для принятия будущих решений.

Функции : Характеристики — это атрибуты или характеристики, извлеченные из данных, которые алгоритм использует для прогнозирования. Например, в системе обнаружения спама в электронной почте функции могут включать частоту использования определенных слов или длину электронного письма.

Модель : Модель — это сердце машинного обучения. Это математическое представление, которое изучает закономерности и взаимосвязи на основе предоставленных данных. Думайте об этом как о наборе правил, которые алгоритм уточняет по мере обработки большего количества данных. Это похоже на попытку смоделировать реальные жизненные ситуации и дать алгоритму набор правил о том, что делать, когда это произойдет.

Алгоритм : Алгоритмы — это инструкции, которые направляют процесс обучения. Они определяют, как корректируется модель на основе предоставленных данных. Для разных типов задач подходят разные алгоритмы.

Вот несколько очень интересных типов машинного обучения;

Контролируемое обучение : Одним из наиболее распространенных типов машинного обучения является обучение с учителем. В этом подходе алгоритм обучается на помеченных данных, то есть входные данные сопоставляются с правильными выходными данными. Алгоритм изучает взаимосвязь между входными и выходными данными, что позволяет ему делать прогнозы на основе новых, невидимых данных. Классическим примером является обнаружение спама в электронной почте, когда алгоритм учится различать спам и законные электронные письма.

Обучение без присмотра : Обучение без учителя включает в себя обучение алгоритмов на данных без помеченных выходных данных. Цель состоит в том, чтобы обнаружить скрытые закономерности, структуры или отношения внутри данных. Кластеризация и уменьшение размерности являются распространенными задачами в обучении без учителя. Например, кластеризация может группировать похожих клиентов для реализации целевых маркетинговых стратегий.