Ko se postopoma potapljamo v svet umetne inteligence (UI), se vedno znova pojavlja izraz strojno učenje (Machine Learning – ML). Za tehnološke navdušence, ki želijo razvozlati skrivnosti umetne inteligence, je razumevanje strojnega učenja pomemben mejnik. Toda kaj točno je strojno učenje in zakaj je tako pomembno?
V teh prvih letih razvoja so se raziskave umetne inteligence osredotočale predvsem na simbolne metode in sisteme, ki so temeljili na pravilih, ter poskušale v računalnike vnesti človeško znanje in logiko. Vendar so bile te prve umetne inteligence toge, omejene z omejitvami izrecno programiranega znanja in so se spopadale z obsežnimi, zapletenimi in nepredvidljivimi odtenki resničnega sveta.
Ta omejitev zgodnje umetne inteligence je privedla do prelomne zamisli: Kaj če bi namesto programiranja računalnikov z določenim naborom pravil lahko oblikovali računalnike tako, da bi se učili iz podatkov? Tako se je rodil koncept strojnega učenja. Arthur Samuel, pionir na tem področju, je leta 1959 strojno učenje opredelil kot sposobnost učenja brez izrecnega programiranja.
Kaj je strojno učenje?
Strojno učenje (ML) je veja umetne inteligence, ki daje računalnikom sposobnost učenja in sprejemanja odločitev ali napovedi na podlagi podatkov. V nasprotju s tradicionalnim programiranjem, kjer posebna pravila in navodila skrbno kodirajo ljudje, algoritmi strojnega učenja omogočajo računalnikom učenje vzorcev in pridobivanje vpogleda neposredno iz podatkov.
Strojno učenje je podobno rudarjenju zlata. Ob zadostni količini neobdelanih podatkov (neprečiščeno zlato) lahko algoritmi strojnega učenja (orodja) izluščijo dragocena spoznanja (prečiščeno zlato), pri čemer so lahko postopki tako zapleteni in niansirani kot podatki sami.
Priporočilni mehanizmi so pogost primer uporabe strojnega učenja. Druge priljubljene uporabe vključujejo odkrivanje goljufij, filtriranje neželene pošte, odkrivanje groženj z zlonamerno programsko opremo, avtomatizacijo poslovnih procesov (BPA) in napovedno vzdrževanje.
Kako deluje strojno učenje?
Strojno učenje se lahko na prvi pogled zdi izjemno zapleteno, vendar gre v bistvu za vzorce in napovedovanje. Algoritmi dobijo podatke – pogosto velike količine – in morajo v njih poiskati vzorce. Na podlagi teh vzorcev napovedujejo nove podatke. Te napovedi so lahko tako preproste kot to, ali je e-poštno sporočilo nezaželena pošta ali ne, ali tako zapletene kot napovedovanje prihodnjih cen delnic.
Bistvo strojnega učenja je mogoče poenostaviti na naslednje: iskanje vzorcev v obstoječih podatkih za točne napovedi o novih podatkih. Trije glavni gradniki sistema so model, parametri in učenec:
- Model je sistem, ki napoveduje
- Parametri so dejavniki, ki jih model upošteva pri napovedovanju
- Učenec (učeči) se izvaja prilagoditve parametrov in modela za uskladitev napovedi z dejanskimi rezultati
Pri ustvarjanju modela strojnega učenja sledite 4 ključnim korakom:
1. Izbira in priprava nabora podatkov za usposabljanje
Podatki za usposabljanje so surovina, ki se uporablja pri strojnem učenju. Kakovost, raznolikost in ustreznost podatkov za učenje pomembno vplivajo na sposobnost modela, da se učinkovito uči. Zato bi moral nabor podatkov za učenje v idealnem primeru odražati realno okolje, v katerem bo model sčasoma uporabljen.
Nabor podatkov običajno vsebuje številne primere (instance), ki vsebujejo značilnosti (lastnosti), ki bi lahko napovedovale rezultat. V scenariju nadzorovanega učenja so tem primerom priložene oznake, to so pravilni izhodi, za katere želimo, da se jih model nauči napovedovati.
Vendar so neobdelani podatki le redko pripravljeni za uporabo. Faza priprave pogosto vključuje čiščenje podatkov z obdelavo manjkajočih vrednosti, odstopanj ali napak. Podatke je morda treba tudi preoblikovati ali normalizirati, da se izboljšata učinkovitost in natančnost modela. Sestavni del sta tudi izbira in ekstrakcija značilnosti, saj ti postopki pomagajo usmeriti model na najpomembnejše vidike podatkov.
2. Izbira algoritma
Ko so podatki za učenje pripravljeni, je naslednji izziv izbira ustreznega algoritma strojnega učenja. Algoritem si predstavljajte kot recept, ki sistemu narekuje, kako naj se uči iz podatkov.
Izbira algoritma je odvisna od različnih dejavnikov, vključno z vrsto naloge (klasifikacija, regresija, grozdenje itd.), vrsto in razsežnostjo podatkov ter kompromisom med zapletenostjo modela in razlagalnostjo. Nekateri pogosti algoritmi vključujejo odločitvena drevesa, nevronske mreže, podporne vektorske stroje in k-najbližje sosede, pri čemer ima vsak svoje prednosti in slabosti.
3. Usposabljanje algoritma za izdelavo modela
Ko so podatki za učenje pripravljeni in algoritem izbran, je naslednji korak učenje modela. Med usposabljanjem se algoritem uči vzorcev in razmerij v podatkih. V okviru nadzorovanega učenja model prilagodi svoje notranje parametre, da bi čim bolj zmanjšal razliko med svojimi napovedmi in dejanskimi oznakami v učnih podatkih. Ta faza je podobna učenju za izpit: model večkrat pregleda gradivo (podatke), da bi osvojil snov (vzorce).
Za prilagajanje parametrov modela se lahko uporabijo različne tehnike, kot sta gradientno spuščanje ali povratno širjenje. Cilj teh tehnik je poiskati optimalno konfiguracijo, ki zmanjšuje napake pri napovedovanju.
4. Uporaba in izboljšanje modela strojnega učenja
Ko je model usposobljen, ga je treba začeti uporabljati. Usposobljeni model lahko zdaj napoveduje ali sprejema odločitve, ne da bi bil izrecno programiran za izvajanje naloge.
Na primer: filter za neželeno elektronsko pošto, ki je bil usposobljen na tisočih elektronskih sporočil, lahko zdaj samodejno razvrsti nova elektronska sporočila kot “neželena pošta” ali “ni neželena pošta”.
Vendar se učenje tu ne konča. Uspešnost modela na nevidnih podatkih (znanih tudi kot testni podatki) se oceni z ustreznimi metrikami, ki so lahko natančnost pri klasifikacijski nalogi ali povprečna kvadratna napaka pri regresijski nalogi. Model se nato iterativno izpopolnjuje in prilagaja na podlagi njegove uspešnosti. To lahko vključuje vrnitev k prejšnjim korakom za zbiranje več ali drugačnih podatkov, spremembo lastnosti, izbiro drugega algoritma ali prilagoditev parametrov učenja.
Od narave problema, ki ga je treba rešiti, je odvisno, od kod bodo prišle nove informacije. Na primer, model strojnega učenja za samovozeče avtomobile bo prejel informacije iz resničnega sveta o razmerah na cesti, predmetih in prometnih predpisih.
Vrste strojnega učenja
Obstajajo tri glavne vrste strojnega učenja: nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje in okrepljeno učenje.
- Nadzorovano učenje je najpogostejša oblika strojnega učenja. Pri nadzorovanem učenju se model uči iz označenih podatkov. Na voljo so mu vhodni podatki in ustrezni pravilni izhodni podatki. Model se nauči vzorcev v tem paru vhod-izhod in to razumevanje uporabi za napovedovanje izhoda za nove podatke. Na primer, model nadzorovanega učenja se lahko usposobi na naboru podatkov s podatki o pacientih, da bi napovedal, ali imajo bolezen.
- Nenadzorovano učenje vključuje usposabljanje modela na podatkih, pri katerem so na voljo samo vhodni podatki. Model mora v podatkih poiskati vzorce in odnose brez kakršnih koli navodil o tem, kakšen naj bo rezultat. Nenadzorovano učenje se lahko uporablja za različne aplikacije, na primer za odkrivanje goljufivih transakcij ali prepoznavanje segmentov strank.
- Okrepljeno učenje se od drugih dveh vrst razlikuje po tem, da se model uči z interakcijo z okoljem in prejemanjem povratnih informacij v obliki nagrad ali kazni. Gre za poskus in napako, pri čemer stroj optimizira svoja dejanja, da bi dosegel najvišjo nagrado. Ta vrsta učenja je še posebej uporabna na področjih, kot je robotika, kjer se lahko robot nauči krmariti po okolju na podlagi povratnih informacij iz svojih senzorjev.
Zakaj je strojno učenje tako pomembno?
V dobi eksponentne rasti podatkov strojno učenje omogoča odkrivanje vzorcev in pridobivanje vpogledov iz teh podatkov, česar ljudje s svojimi kognitivnimi omejitvami ne zmoremo v velikem obsegu. Strojno učenje je pomembno, ker podjetjem pomaga pri povečevanju obsega poslovanja, omogoča sprejemanje odločitev na podlagi podatkov in lahko bistveno izboljša družbene sektorje, kot so zdravstvo, finance, promet ali turizem.
Strojno učenje pomaga pri oblikovanju modelov, ki lahko analizirajo večje in kompleksnejše podatke ter zagotavljajo hitrejše in natančnejše rezultate. Z izgradnjo natančnih modelov ima organizacija boljše možnosti za prepoznavanje donosnih priložnosti ali izogibanje tveganjem. Številna vodilna podjetja, kot so Facebook, Google in Uber, imajo strojno učenje za osrednji del svojega delovanja.
Strojno učenje: Primeri uporabe
Strojno učenje omogoča računalnikom, da rešujejo probleme, za katere je prej veljalo, da so izključno v domeni človeške inteligence. Predstavlja osnovo za številne sodobne primere uporab, s katerimi se srečujemo vsak dan:
1. Zdravstvo
Algoritmi ML lahko iz medicinskih zapisov pridobivajo podatke za napovedovanje bolezni in predlaganje zdravljenja. Googlova platforma DeepMind Health se na primer že uporablja za odkrivanje določenih zdravstvenih tveganj z analizo medicinskih slik. S strojnim učenjem je mogoče napovedati tudi število ponovnih sprejemov bolnikov, predvideti izbruhe bolezni in optimizirati postopke kliničnih preskušanj.
2. Finančne storitve: Odkrivanje goljufij in upravljanje tveganj
V finančnem sektorju je strojno učenje neprecenljivo za prepoznavanje goljufivih transakcij. Algoritmi strojnega učenja se lahko naučijo prepoznavati vzorce in anomalije, ki lahko kažejo na goljufive dejavnosti. V realnem času lahko obdelajo velike količine podatkov o transakcijah, kar znatno izboljša hitrost in natančnost odkrivanja v primerjavi s tradicionalnimi metodami. Poleg tega se strojno učenje uporablja za kreditno točkovanje, algoritemsko trgovanje in upravljanje finančnih tveganj.
3. Maloprodaja: Personalizacija in upravljanje zalog
Trgovci na drobno uporabljajo strojno učenje za personalizirano izkušnjo strank. Modeli ML lahko na podlagi zgodovine nakupov in brskanja po spletu ustvarijo priporočila izdelkov, prilagojena željam vsake stranke. Poleg tega lahko strojno učenje optimizira upravljanje zalog z napovedovanjem povpraševanja po različnih izdelkih, s čimer se zmanjšajo presežne zaloge in izpadi zalog.
4. Proizvodnja: Nadzor kakovosti in napovedno vzdrževanje
Na področju proizvodnje strojno učenje pomaga pri vzdrževanju nadzora kakovosti. Modeli ML lahko analizirajo slike izdelkov na montažnih linijah in odkrivajo napake in nepravilnosti. Poleg tega strojno učenje omogoča tudi napovedno vzdrževanje, ki prepozna morebitne okvare opreme, še preden se pojavijo, in pravočasno načrtuje vzdrževanje, s čimer se zmanjšajo izpadi.
5. Prevozni sektor: Avtonomna vozila in optimizacija poti
Strojno učenje je v središču revolucije samovozečih avtomobilov, kot je Tesla. Avtonomna vozila uporabljajo algoritme strojnega učenja za interpretacijo podatkov senzorjev, zaznavanje predmetov in sprejemanje odločitev o vožnji. Poleg tega lahko ML optimizira načrtovanje poti za logistične in dostavne storitve, pri čemer upošteva dejavnike, kot so promet, vremenske razmere in učinkovitost porabe goriva.
6. Zabava: Priporočanje vsebine in vključevanje uporabnikov
Od Netflixa do Spotifyja, strojno učenje je gonilo priporočil številnih platform za zabavo. Z analizo vedenja in preferenc uporabnikov lahko modeli ML predlagajo vsebine, ki bodo uporabnikom verjetno všeč, s čimer povečajo vključenost in zadovoljstvo uporabnikov.
7. Kmetijstvo: Napovedovanje pridelka in precizno kmetovanje
V kmetijstvu se strojno učenje uporablja za napovedovanje pridelka, kar kmetom pomaga pri načrtovanju dejavnosti in optimizaciji proizvodnje. Modeli ML lahko analizirajo satelitske slike in vremenske podatke za spremljanje zdravja pridelkov in odkrivanje znakov bolezni ali škodljivcev. To omogoča natančno kmetovanje, zmanjšanje izgub in izboljšanje produktivnosti pridelkov.
Zgodovina strojnega učenja
Korenine strojnega učenja segajo v sredino 20. stoletja. Kot smo omenili na začetku, je sam izraz “strojno učenje” leta 1959 skoval Arthur Samuel, ki je bil pionir na področju umetne inteligence. Vendar je strojno učenje zares zasijalo šele s prihodom interneta in posledično povečanjem količine digitalnih podatkov.
Zgodnji razvoj, kot sta Perceptron v 50. letih prejšnjega stoletja in algoritem povratnega širjenja za usposabljanje večplastnih nevronskih mrež v 80. letih prejšnjega stoletja, sta bila ključna mejnika. V devetdesetih letih prejšnjega stoletja so se razvili stroji s podpornimi vektorji in rekurentne nevronske mreže. V 2000-ih, s prihodom večje računalniške moči in večjih naborov podatkov, je globinsko učenje začelo postajati realnost, kar je privedlo do današnje široke uporabe strojnega učenja na različnih področjih.
Kaj je globoko učenje (deep learning) in v čem se razlikuje od strojnega učenja?
Globoko učenje je pristop, ki se zgleduje po strukturi človeških možganov in uporablja umetne nevronske mreže za iskanje in predstavitev vzorcev in struktur v podatkih. Predstavljajte si tako: Če je umetna inteligenca vesolje in strojno učenje galaksija v njem, globoko učenje predstavlja zapleten sončni sistem v tej galaksiji.
Globoka nevronska mreža je sestavljena iz več plasti vozlišč (umetnih nevronov), pri čemer se vsaka plast uči preoblikovati vhodne podatke v nekoliko bolj abstraktno in sestavljeno predstavitev. “Globino” teh modelov predstavlja število slojev, ki prispevajo k procesu odločanja modela.
V čem se torej globoko učenje razlikuje od strojnega učenja?
Globoko učenje se od običajnega strojnega učenja razlikuje po tem, da je sposobno obdelati velike količine kompleksnih, nestrukturiranih podatkov. Tradicionalne tehnike strojnega učenja lahko ob neobdelanih podatkih omahnejo, algoritmi globokega učenja pa so odlični.
Predstavljajte si, da poskušate sestaviti model za prepoznavanje avtomobilov na slikah. S tradicionalnim strojnim učenjem bi morali iz slik najprej ročno izluščiti ustrezne lastnosti, kot so robovi, vogali, barve itd. Algoritmi globokega učenja pa se naučijo samodejno pridobivati te lastnosti. To samodejno pridobivanje značilnosti je ena od ključnih prednosti globokega učenja, zaradi česar je še posebej uporabno za zapletene naloge, kot so prepoznavanje slik, obdelava naravnega jezika in prepoznavanje govora.
Globoko učenje predstavlja najvišjo točko razvoja strojnega učenja. Je v bistvu strojno učenje na steroidih. Prevzame temeljna načela strojnega učenja – učenje na podlagi podatkov, izboljševanje z izkušnjami – in jih uporabi na globlji, bolj granularni ravni. Medtem ko se algoritmi strojnega učenja z naraščajočim številom podatkov pogosto ustavijo, se modeli globokega učenja še naprej izboljšujejo in porabljajo velike količine podatkov, da bi ustvarili zelo natančne modele.
Globoko učenje v praksi
Globoko učenje že izboljšuje naše vsakdanje življenje, od glasovno podprtih daljinskih upravljalnikov televizorja, ki razumejo vaše govorjene ukaze, do platform družabnih omrežij, ki vas lahko označijo na fotografijah. Poganja napredek v zdravstvu, na primer diagnosticiranje bolezni na podlagi medicinskih slik. V avtonomnih vozilih pomaga pri interpretaciji velike količine podatkov senzorjev in sprejemanju odločitev o vožnji. Je v ozadju vašega najljubšega sistema za priporočanje filmov, ki na podlagi vaše zgodovine gledanja pripravlja seznam filmov, ki bi vam lahko bili všeč.
Prednosti strojnega učenja
Tako kot pri vsaki tehnologiji tudi pri strojnem učenju obstajajo različni blagoslovi in izzivi. Tukaj so glavne prednosti strojnega učenja:
- Pospešuje sprejemanje odločitev: Modeli strojnega učenja lahko analizirajo velike količine podatkov in zagotavljajo vpoglede v realnem času. Ta hitra analiza pospeši postopke odločanja, kar je ključnega pomena na področjih, kjer je čas bistvenega pomena, na primer v zdravstvu ali finančnem trgovanju.
- Izboljša natančnost: Z nenehnim učenjem na podlagi podatkov algoritmi ML sčasoma izboljšajo svojo natančnost. Ta večja natančnost lahko vodi do boljšega poslovnega napovedovanja, medicinskih diagnoz in napovednega vzdrževanja v proizvodnji.
- Avtomatizira rutinska opravila: Strojno učenje lahko avtomatizira različna vsakdanja opravila in tako sprosti človeške vire za bolj zapletene težave. Ima ključno vlogo na področjih, kot so storitve za stranke, kjer klepetalni roboti obravnavajo rutinske poizvedbe, kar predstavnikom služb za stranke omogoča reševanje bolj zapletenih vprašanj.
- Prilagajanje uporabniške izkušnje: Algoritmi strojnega učenja lahko analizirajo vedenje in preference uporabnikov ter zagotavljajo prilagojene izkušnje. To vsakodnevno opažamo pri prilagojenih priporočilih, ki jih zagotavljajo platforme, kot so Netflix, Amazon in Spotify.
Prednosti strojnega učenja
- Odvisnost od podatkov in njihove kakovosti: Algoritmi strojnega učenja za natančno delovanje potrebujejo obsežne podatke. Vendar sta lahko zbiranje in shranjevanje podatkov draga in dolgotrajna. Poleg tega je algoritem ML tako dober, kot so dobri podatki, na katerih je usposobljen. Nekakovostni ali pristranski podatki lahko privedejo do netočnih ali pristranskih rezultatov, kar je težava, znana kot “smeti noter, smeti ven”.
- Razlagalnost in preglednost: Številni modeli strojnega učenja, zlasti modeli globokega učenja, so pogosto kritizirani, da so “črne škatle”. Izdelujejo napovedi brez zlahka razložljivih razlogov za te odločitve. To pomanjkanje preglednosti je lahko ovira, zlasti na občutljivih področjih, kot sta zdravstvo in finance, kjer morajo biti postopki odločanja jasni.
- Ranljivost za napade: Modeli strojnega učenja so lahko ranljivi za napade, pri katerih napadalec manipulira z vhodnimi podatki, da bi prevaral model. Ti napadi predstavljajo veliko varnostno tveganje, zlasti v kritičnih sistemih, kot so avtonomna vozila ali aplikacije za kibernetsko varnost.
- Spretnosti in viri: Izdelava in uporaba modelov strojnega učenja zahteva edinstven nabor spretnosti. Povpraševanje po strokovnjakih s strokovnim znanjem s področja strojnega učenja je veliko, vendar na trgu primanjkuje znanja in spretnosti. Poleg tega so lahko modeli ML računsko intenzivni, zato potrebujejo robustno strojno opremo, ki je lahko za nekatere organizacije draga.
Ko potegnemo črto
Strojno učenje je v svojem bistvu transformativna tehnologija, ki lahko preoblikuje vse vidike našega življenja. V današnjem članku smo si prizadevali na razumljiv način predstaviti to tehnologijo, se poglobiti v njeno mehaniko, preučiti njene vrste ter razčleniti njene prednosti in slabosti. Vendar je kot pri vsakem orodju tudi pri tej tehnologiji učinkovitost odvisna od tega, kako dobro jo uporabljamo. Ker še naprej razkrivamo zmožnosti strojnega učenja, je pomembno, da ga uporabljamo odgovorno, se zavedamo njegovih omejitev in si nenehno prizadevamo za njegovo izboljšanje. Za tehnološke navdušence, raziskovalce, podjetja in radovedneže predstavlja strojno učenje razburljivo mejo – mešanico matematike, računalništva, analize podatkov in še marsičesa drugega, ki predstavlja široko paleto priložnosti.
Pogosta vprašanja
Kaj je strojno učenje ali machine learning?
Strojno učenje je podskupina umetne inteligence, ki računalnikom omogoča učenje in sprejemanje odločitev ali napovedi na podlagi podatkov, ne da bi bili izrecno programirani. Uporablja algoritme in statistične modele za analiziranje in oblikovanje vzorcev iz podatkov.
Ali sta umetna inteligenca in strojno učenje isto?
Strojno učenje je podskupina umetne inteligence, ki računalnikom omogoča učenje in sprejemanje odločitev ali napovedi na podlagi podatkov, ne da bi bili izrecno programirani. Uporablja algoritme in statistične modele za analiziranje in oblikovanje vzorcev iz podatkov.
Katere so vrste strojnega učenja?
Obstajajo predvsem tri vrste strojnega učenja: nadzorovano učenje (sistem se uči iz označenih podatkov), nenadzorovano učenje (sistem išče vzorce v neoznačenih podatkih) in učenje z okrepitvijo (sistem se uči z interakcijo z okoljem in prejemanjem nagrad ali kazni).
Kaj je globoko učenje?
Globoko učenje je podvrsta strojnega učenja, ki posnema delovanje človeških možganov pri obdelavi podatkov za sprejemanje odločitev. Temelji na umetnih nevronskih mrežah, zlasti na konvolucijskih nevronskih mrežah. Globoko učenje lahko obdeluje širok razpon podatkovnih virov, zahteva manjšo predobdelavo podatkov s strani ljudi in pogosto daje natančnejše rezultate kot druge metode.
