A gépi tanulás adatok és algoritmusok felhasználásával az emberi tanulást „utánozza”, lehetővé téve a gépek számára, hogy idővel fejlődjenek, egyre pontosabbá váljanak. Ez a tudományág nem annyira újkeletű, kutatások már évtizedek óta foglalkoznak azzal, hogy vajon mennyire taníthatók a gépek. Ma azonban már új szinten foglalkozunk a kérdéssel, a gépi tanulás módszerei ugyanis a mindennapi életünk részévé váltak és úgy tűnik, ez egyre inkább így lesz. Ahhoz, hogy tudjuk, mivel is élünk együtt, érdemes alaposabban körbejárni, hogy mi is az a gépi tanulás! Erről szól ez a blogposzt!

Mit nevezünk gépi tanulásnak?
A gépi tanulás fogalma a mesterséges intelligencia (AI) égisze alá tartozik. Ez az izgalmas terület számos modern technológia, például a képfelismerés, az önvezető autók és virtuális asszisztensek motorja. Lényege, hogy algoritmusok segítségével, „önállóan” fedez fel mintákat az adathalmazokban, e tudás birtokában modelleket állít fel és képes előrejelzéseket adni a jövőre vonatkozóan.

Jellemzője, hogy minél több adat áll rendelkezésre, annál hatékonyabban tud működni. Úgy kell ezt elképzelni, mint amikor az ember egy új készséget tanul, például egy új nyelvet. A gyakorlással egyre nő a tanuló tudása, egyre ügyesebb lesz. Így van ez a gépi tanulás esetében is. Minél több adat alapján tanítjuk a gépet annál pontosabb eredményeket tud adni.

A gépi tanulás technikái
A gépi tanulás három fő típusát lehet megkülönböztetni. A következőkben ezeket a metódusokat mutatjuk be!

A felügyelt tanulás alapja strukturált, címkékkel ellátott adathalmaz, ami a tanuló halmazt jelenti a gépnek. A használt gyakori algoritmusok közé tartoznak például a neurális hálózatok, a döntési fák, a lineáris regresszió.

A felügyelt tanulás számos üzleti célra hatékony, például értékesítési előrejelzésre, készletoptimalizálásra vagy csalásfelderítésre. Néhány alkalmazási példa:

• Ingatlanárak előrejelzése
• Annak osztályozása, hogy a banki tranzakciók csalások-e vagy sem
• Betegségek kockázati tényezőinek azonosítása
• Annak meghatározása, hogy a hitelkérelmezők alacsony vagy magas kockázatúak-e
• Ipari berendezések mechanikai alkatrészeinek meghibásodásának előrejelzése.

Míg a felügyelt tanuláshoz a felhasználóknak segíteniük kell a gépet a tanulásban, a felügyelet nélküli tanulás nem használ ugyanilyen címkézett tanulóhalmazokat és adatokat.
Ehelyett a gép kevésbé nyilvánvaló mintákat keres az adatokban. A felügyelet nélküli tanulásban használt gyakori algoritmusok közé tartoznak például a rejtett Markov-modellek, a K-means, a hierarchikus klaszterezés.
A gyakori alkalmazások közé tartozik a klaszterezés, amely az objektumokat bizonyos tulajdonságok alapján csoportosítja, valamint az asszociáció, amely a klaszterek között fennálló szabályokat azonosítja. Néhány alkalmazási példa:

• Ügyfélszegmentáció
• Készletek csoportosítása értékesítési és/vagy gyártási mérőszámok alapján
• Az ügyfél és vásárlási adatokból asszociációs szabályok azonosítása (például azok a vevők, akik egy bizonyos stílusú táskát vásárolnak, egy bizonyos stílusú cipő iránt is érdeklődhetnek).

A megerősítéses tanulás esetén az algoritmus a visszajelzések alapján önállóan képes javulni, így ez a típus áll a legközelebb ahhoz, ahogyan az emberek tanulnak. Néhány alkalmazási példa:

• Önvezető autók tanítása
• A közlekedési lámpák dinamikus vezérlése a forgalmi dugók csökkentése érdekében
• Robotok betanítása a nyers videóképek alapján történő tanuláshoz, amelyek segítségével a robotok a látott cselekvéseket meg tudják ismételni.

Hogy működik: gépi tanulás lépésről lépésre
A gépi tanulás folyamata négy fő lépéssel írható le. Nézzük, melyek ezek és mit kell tudni a különböző szakaszokról!

1. Adatgyűjtés és előkészítés: a rendelkezésre álló adatforrások feltérképezése és az adatminőség felmérése után történik az adatok előkészítése, amely során előállítjuk azt az adatstruktúrát, ami a tanítás alapját képezi
2. Tanítás: az adatok előkészítését követi a modell tanítása. A rendelkezésre álló adathalmazt, tanító, tesztelő és validáló mintára bontjuk.
3. Értékelés: A tanító mintát használjuk a modell tanítására, a tesztelő és validáló mintát pedig a pontosság és teljesítmény értékelésére.
4. Alkalmazás: ha megépítettük a megfelelő modellt, ami minden szempontból az elvárásaink szerint teljesít nincs más hátra, mint az alkalmazásba állítás, integrálás az éles üzemi környezetbe.

Széles körű alkalmazás, temérdek lehetőség
A gépi tanulás a mai életünkre is jelentős hatást gyakorol, ez azonban a jövőben még inkább növekedni fog. Nagy hatékonysággal használható a bankszektorban, az egészségügyben, az ügyfélszolgálatokon, a fuvarozásban, a mezőgazdaságban és a kiskereskedelemben is.

Tarts velünk az összefüggések nyomába, vedd fel a kapcsolatot kollégáinkkal, akik segítenek, miként integrálhatod a gépi tanulás módszereit saját projektjeidben, cégedben.

https://clementine.hu/