Wstęp do Machine Learning

Machine Learning (pol. uczenie maszynowe, samouczenie się maszyn, systemy uczące się) jest jedną z aktualnie najlepiej prosperujących dziedzin w świecie IT.

W 1959 Alan Turing i Arthur Samuel amerykańscy pionierzy w dziedzinie gier komputerowych i sztucznej inteligencji ukształtowali współczesny termin machine learning .

The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.

~ Arthur Samuel

Oznacza to możliwość nauki programu komputerowego na podstawie wcześniej przygotowanych danych w celu rozwiązania konkretnego problemu bez znania sposobu na osiągnięcie go, czyli wcześniejszej listy kroków którą ma wykonać program. Oparte jest to o zestaw gotowych algorytmów z podanych dziedzin matematyki:

• algebra liniowa
• rachunek prawdopodobieństwa
• statystyka

Sieć neuronowa

Machine Learning działa w oparciu o sieci neuronowe wzorowane na ludzkich. Powyższy schemat sieci neuronowej pokazuje jej uproszczony sposób działania. Składa się ona z neuronów . Każdy neuron jest wprowadzany przez dendryty od innych neuronów przenosząc sygnały otrzymywane z innych neuronów przez synapsy . Na grafice powyżej czerwone neurony stanowią warstwę wejściową, niebieskie – warstwę ukrytą, a zielone – warstwę wyjściową. Ilość ukrytych warstw jest zależna od tzw. głębokości , im głębsza tym bardziej skomplikowane są połączenia między nimi.

Podczas trenowania własnej sieci neuronowej dane są przekazywane od neuronu do neuronu, każdy kolejny może zapamiętywać (Recurrent Neural Network) wynik poprzedniego i przekazywać coraz to lepsze dane. Im więcej razy będziemy trenować taką sieć tym mniej błędów i lepszy wynik.

Rodzaje sieci neuronowych w jednym zdaniu

Feedforward Neural Network

Ta sieć bardzo dobrze klasyfikuje proste rzeczy, ale nie pamięta o poprzednich czynnościach/zmianach oraz ma nieskończone warianty wyników.

Recurrent Neural Network

W tym przypadku sieć pamięta poprzednie zmiany i ma skończony wariant wyników.

Sposoby uczenia

Uczenie nadzorowane (supervised learning)

Ten sposób uczenia polega na stworzeniu modelu danych, wejściowych czyli próbek (samples) wraz z modelem wyjściowym na przykład etykiet. Gdy wytrenujemy naszą sieć będziemy mogli prawidłowo przypisać wyjście dla obiektu którego dotychczas nie było na wejściu. Nasza sieć uczy się w oparciu o nasz model tzw. dataset .

Uczenie nienadzorowane (unsupervised learning)

Tym razem sieć nie otrzymuje danych wyjściowych (etykiet), więc sama musi znaleźć odpowiedni sposób, aby uzyskać dane wejściowe.

Uczenie przez wzmacnianie (reinforcement learning)

W uczenie przez wzmacnianie sieć działa bez określonych danych wejściowych i wyjściowych. Jedyne informacje jakie otrzymuje to tzw sygnał wzmocnienia, który może być pozytywny (nagroda) w przypadku podejmowania trafnych decyzji lub negatywny w przypadku mylenia się (kara). Jest to całkiem niezły sposób na naukę naszej AI grania w proste gry bez pomocy człowieka czy nawet zostania mistrzem świata w Go i tworzenia własnych skomplikowanych strategii. Jest to niestety najbardziej wymagający czasu jak i mocy obliczeniowej sposób nauki.

Rodzaje problemów

Dwa najpopularniejsze rodzaje problemów to klasyfikacja oraz regresja.

Klasyfikacja (classification)

Nasze wejściowe dane łączone są w model na podstawie którego jest określane czy spełnione są odpowiednie warunki czy też nie. Wynik z największym prawdopodobieństwem zostanie nam zwrócony. Na przykład rozpoznawanie ręcznie narysowanych cyfr, w tym przypadku mamy dataset w którym są próbki z zdjęciami narysowanych cyfr oraz etykiety dla każdego z nich. Podajemy nasze dane (zdjęcie) oraz trenujemy sieć używając naszego datasetu i otrzymujemy wynik.

Regresja (regression)

Działa to tak jak wyżej, lecz z jedną różnicą, a mianowicie tutaj otrzymujemy ciąg wyników/tablice z wynikami, a nie tylko jeden wynik. Przykładem problemu regresji może być przewidywanie ceny bitcoina w zależności od jego aktualnego kursu oraz w oparciu o dane z poprzednich miesięcy.

Podsumowując, Machine Learning ma wielki potencjał niemal w każdej dziedzinie, myślę, że ten wstęp powinien przybliżyć Ci jak mniej więcej to działa.

Źródła:

• https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network
• http://scikit-learn.org/
• http://itcraftsman.pl/wstep-do-machine-learning/