Τι είναι η Μηχανική Μάθηση;
Η μηχανική μάθηση είναι η διαδικασία ανάλυσης και μελέτης των στατιστικών και αναλυτικών δεδομένων που μπορούν να παρέχουν ακατέργαστες πηγές δεδομένων για τον εντοπισμό των κοινών μοτίβων χρήσης των χρηστών και τη συλλογή αυτών των πληροφοριών για την παροχή των υπηρεσιών τους στους κατάλληλους χρήστες με τη λήψη αποτελεσματικών επιχειρηματικών αποφάσεων.
Η μηχανική μάθηση είναι ένα μέρος της τεχνητής νοημοσύνης (AI) που επιτρέπει στον υπολογιστή να μαθαίνει από την εμπειρία του μηχανήματος με βάση τα δεδομένα και τα στοιχεία που έχει επεξεργαστεί από το παρελθόν και με βάση αυτά τα δεδομένα μαθαίνει συνεχώς νέες δεξιότητες και ικανότητες για να βελτιώσει ακόμη περισσότερο τις επιδόσεις του. Η τεχνολογία μηχανικής μάθησης δεν χρειάζεται να προγραμματιστεί ξεχωριστά, αλλά απαιτεί μόνο ένα μεγάλο σύνολο βάσεων δεδομένων για να μαθαίνει και να βελτιώνεται συνεχώς από αυτήν.
Η μηχανική μάθηση εφαρμόζεται σε τεράστιους τομείς της τεχνητής νοημοσύνης, όπως η αναγνώριση εικόνας, η αναγνώριση ομιλίας, η ανάλυση προβλέψεων, η στατιστική κ.λπ. Τα συστήματα υπολογιστών που αναπτύσσονται με αυτούς τους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης είναι πιο έξυπνα και ισχυρά επειδή μπορούν να μαθαίνουν μόνα τους χωρίς να χρειάζεται να προγραμματιστούν σύμφωνα με την προσαρμογή του χρήστη. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης απαιτούν έναν μεγάλο αριθμό βάσεων δεδομένων για να μάθουν από αυτά τα δεδομένα και να εφαρμόσουν τα αναλυτικά τους πράγματα σε διάφορα σενάρια περιπτώσεων χρήσης στην επιχείρηση.
Εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση
ΔΕΔΟΜΕΝΑ: Μπορεί να είναι οποιοδήποτε μη επεξεργασμένο γεγονός, αξία, κείμενο, ήχος ή εικόνα που δεν ερμηνεύεται και δεν αναλύεται. Τα δεδομένα είναι το πιο σημαντικό μέρος όλων των Αναλυτικών Δεδομένων, της Μηχανικής Μάθησης, της Τεχνητής Νοημοσύνης. Χωρίς δεδομένα, δεν μπορούμε να εκπαιδεύσουμε κανένα μοντέλο και όλη η σύγχρονη έρευνα και αυτοματοποίηση θα πάει χαμένη. Οι μεγάλες επιχειρήσεις ξοδεύουν πολλά χρήματα μόνο και μόνο για να συγκεντρώσουν όσο το δυνατόν περισσότερα συγκεκριμένα δεδομένα.
Η ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑ ΚΟΣΤΙΖΕΙ ΑΚΡΙΒΑ…
Παράδειγμα: Γιατί το Χ εξαγόρασε το Υ πληρώνοντας ένα τεράστιο τίμημα 19 δισεκατομμυρίων δολαρίων;
Η απάντηση είναι πολύ απλή – για να έχει πρόσβαση στις πληροφορίες των χρηστών που μπορεί να μην έχει το Χ αλλά θα έχει το Υ. Αυτές οι πληροφορίες των χρηστών τους είναι υψίστης σημασίας για εταιρία Χ για να μπορέσει να εκπαιδεύσει καλύτερα τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που διαθέτει.
ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΕΣ: Δεδομένα που έχουν ερμηνευτεί και επεξεργαστεί και έχουν πλέον κάποιο ουσιαστικό συμπέρασμα για τους χρήστες.
ΓΝΩΣΗ: Συνδυασμός συμπερασματικών πληροφοριών, εμπειριών, μάθησης. Έχει ως αποτέλεσμα της πρόβλεψη συμπεριφορών για ενα άτομο η οργανισμό.
Πώς διαχωρίζουμε τα δεδομένα στη μηχανική μάθηση;
Δεδομένα εκπαίδευσης: Το μέρος των δεδομένων που χρησιμοποιούμε για να εκπαιδεύσουμε το μοντέλο μας. Αυτά είναι τα δεδομένα που το μοντέλο σας βλέπει πραγματικά (τόσο εισόδου όσο και εξόδου) και μαθαίνει από αυτά.
Δεδομένα επικύρωσης: Το μέρος των δεδομένων που χρησιμοποιείται για να κάνουμε μια συχνή αξιολόγηση του μοντέλου, που ταιριάζει στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης . Τα δεδομένα αυτά παίζουν τον ρόλο τους όταν το μοντέλο εκπαιδεύεται πραγματικά.
Δεδομένα δοκιμής: Μόλις το μοντέλο μας εκπαιδευτεί πλήρως, τα δεδομένα δοκιμής παρέχουν μια αμερόληπτη αξιολόγηση. Όταν τροφοδοτούμε τις εισόδους των δεδομένων δοκιμής, το μοντέλο μας θα προβλέψει κάποιες τιμές. Μετά την πρόβλεψη, αξιολογούμε το μοντέλο μας συγκρίνοντας το με την πραγματική έξοδο που υπάρχει στα δεδομένα δοκιμής. Με αυτόν τον τρόπο αξιολογούμε και βλέπουμε πόσο έχει μάθει το μοντέλο μας από τις εμπειρίες που τροφοδοτούνται ως δεδομένα εκπαίδευσης, που έχουν οριστεί κατά τη στιγμή της εκπαίδευσης.
