Maschinelles Lernen: Eine vorläufige Studiendefinition und Anwendungsszenarien

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Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz. Maschinelles Lernen hat eine jahrzehntelange Entwicklungsgeschichte. Vom ersten Wahrnehmungssimulator und Entscheidungsbaum bis zum heutigen Deep Learning und Neural Network (CNN, Convolutional Neural Network) ist die Geschichte des maschinellen Lernens umfangreich von Innovationen und Herausforderungen.

Die Geschichte des maschinellen Lernens

In den 1950er Jahren erlangte das Gebiet der künstlichen Intelligenz (Künstliche Intelligenz) große Bedeutung. Forscher begannen zu erforschen, wie Graphen es Computern ermöglichen können, menschliche Lernfähigkeiten zu simulieren. Damals konzentrierte sich maschinelles Lernen hauptsächlich auf die Bereiche Mustererkennung und Information. Über Zeit, wie Mit der Weiterentwicklung der Technologie und der Verbesserung der Rechenleistung hat auch der Bereich des maschinellen Lernens begonnen, sich allmählich zu erweitern und umfasst das heutige neuronale Netzwerk (Neural Network), Support Vector Machine (SVM, Support Vector Machine) und Random Forest ( Random Forest) und andere Algorithmen.

Warum ist maschinelles Lernen wichtig?

Im Zeitalter der Informationsexplosion werden Daten immer komplexer. Diese Daten enthalten eine große Menge an Informationen und Wissen. Mit herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden ist es jedoch oft schwierig, diese Informationen effektiv zu gewinnen. Dies macht maschinelles Lernen (Machine Learning) möglich besonders wichtig. Maschinelles Lernen kann uns helfen, aus Daten zu lernen und Wissen daraus zu extrahieren und dann Vorhersagen, Klassifizierungen und andere Operationen an den Daten durchzuführen.

Mit der rasanten Entwicklung von Cloud Computing, Big Data, IoT, Internet der Dinge und anderen Technologien hat maschinelles Lernen auch viele aufstrebende Branchen stark unterstützt, sei es intelligente Fertigung, Finanzanalyse, medizinische Diagnose, autonomes Fahren oder Smart Homes usw. sind alle untrennbar mit der Anwendung des maschinellen Lernens verbunden.

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Definition von maschinellem Lernen

Herkömmliche Programmierung basiert auf Regeln: Wir geben dem Computer klare Anweisungen, um in einer bestimmten Situation eine bestimmte Sache zu tun. Mit zunehmender Datenmenge und zunehmender Komplexität der Aufgabe wird dieser Ansatz jedoch ineffizient. Beispielsweise wird Wenn wir ein Programm zur Erkennung von Hauskatzen schreiben wollen, müssen wir im Rahmen der regelbasierten Programmierung Regeln für jede mögliche Katzenform, -farbe und -größe schreiben, was eine unmögliche Aufgabe ist.

Maschinelles Lernen bietet uns eine weitere Methode, die es dem Computer ermöglicht, Regeln aus Daten zu lernen, anstatt ihm die Regeln direkt mitzuteilen. Auf diese Weise kann das maschinelle Lernmodell lernen, Katzen zu identifizieren, indem es dem Modell genügend Bilder von Hauskatzen zuführt.

Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es mehrere klassische Definitionen. Unter ihnen lautet die von Arthur Samuel 1959 vorgeschlagene Definition: „Maschinelles Lernen ist die Fähigkeit von Computern zu lernen, ohne direkt programmiert zu werden.“

Tom Mitchell gab 1997 eine formellere Definition: „Wenn ein Programm seine Leistung P verbessert, indem es Erfahrung E nutzt, wenn es eine bestimmte Art von Aufgabe T ausführt, dann sagen wir, dass das Programm aus Erfahrung E lernt.“

Beide Definitionen betonen den Hauptunterschied zwischen maschinellem Lernen und traditioneller Programmierung: Maschinelles Lernen basiert auf Daten und Erfahrungen und nicht auf voreingestellten Regeln.

Anwendungen des maschinellen Lernens im täglichen Leben

Maschinelles Lernen ist in jedem Aspekt unseres Lebens präsent. Hier sind einige gängige Beispiele:

Empfohlenes System

Produktempfehlungen auf Shopping-Websites, Musik und Inhaltsempfehlungen auf Kurzvideoplattformen werden alle durch maschinelles Lernen unterstützt. Basierend auf dem historischen Verhalten des Benutzers und anderen Benutzerverhaltensmustern kann der Empfehlungsalgorithmus des Empfehlungssystems die wahrscheinlich interessierten Produkte oder Inhalte des Benutzers vorhersagen und sorgt so für ein personalisiertes Benutzererlebnis.

Spracherkennung

Wenn intelligente Assistenten wie „Siri“, „Google Assistant“ und „Alexa“ Sprachbefehle erteilen, muss der maschinelle Lernalgorithmus zunächst die von uns gesendete Sprache erkennen, transkribieren und anschließend verarbeiten. Dabei werden akustische Modelle und Sprache entworfen Modelle, die sehr wichtig sind. Es basiert größtenteils auf maschinellem Lernen.

Bildidentifikation

Automatisches Markieren in sozialen Medien, Krankheitserkennung in medizinischen Bildern und Gesichtserkennung sind alle untrennbar mit maschinellem Lernen verbunden. Unter ihnen ist Convolutional Neural Network (CNN) mittlerweile eine sehr beliebte Technologie, die uns dabei helfen kann, aus Bildern zu lernen. Lerneigenschaften.

Maschinelles Lernen in der Wirtschaft

finanzielle Risikobewertung

Modelle des maschinellen Lernens werden häufig bei der Kreditbewertung und Betrugserkennung eingesetzt. Durch die Analyse der Transaktionsaufzeichnungen, der Kredithistorie und anderer Informationen von Kunden kann maschinelles Lernen mögliche zukünftige Ausfallrisiken der Benutzer vorhersagen und so Finanzinstituten dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Börsenprognose

Obwohl Börsenschwankungen sehr zufällig sind, kann maschinelles Lernen durch die Analyse historischer Daten dennoch bestimmte Muster finden. Einige fortschrittliche Modelle für maschinelles Lernen, wie z. B. Long Short-Term Memory (LSTM), können für die Vorhersage von Aktienkursen verwendet werden. In den letzten Jahren quantitativ Der Handel (qualitativer Handel) ist eine sehr beliebte Richtung.

Kundenbeziehungsmanagement

Customer Relationship Management (CRM) Durch die Analyse des Kundenverhaltens und -feedbacks kann maschinelles Lernen Unternehmen dabei helfen, die Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden besser zu verstehen und so personalisiertere Produkte oder Dienstleistungen anzubieten.

Anwendung von maschinellem Lernen im medizinischen Bereich

Krankheitsvorhersage

Modelle des maschinellen Lernens können vorhersagen, ob bei einem Patienten das Risiko einer bestimmten Krankheit besteht, indem sie die Krankenakten, genetischen Informationen und andere Daten eines Patienten analysieren. Maschinelles Lernen bietet die Möglichkeit einer frühzeitigen Intervention und Behandlung.

Arzneimittelentdeckung

Maschinelles Lernen spielt auch im Bereich der Entdeckung neuer Medikamente eine Rolle. Durch die Simulation der Interaktion von Medikamenten und Biomolekülen kann maschinelles Lernen Forschern dabei helfen, mögliche neue Medikamentenkandidaten zu finden.

Medizinische Bildanalyse

Durch die Analyse medizinischer Bilder wie MRTs und CT-Scans kann maschinelles Lernen Ärzten dabei helfen, Krankheiten wie Tumore, Gehirnblutungen usw. zu erkennen und deren Schwere einzuschätzen.

Hauptarten des maschinellen Lernens

Methoden des maschinellen Lernens können nach Lernmethoden und Aufgabentypen klassifiziert werden. Im Folgenden sind die Haupttypen des maschinellen Lernens aufgeführt:

überwachtes Lernen

Für überwachtes Lernen stellen wir gekennzeichnete Trainingsdaten bereit. Die Aufgabe des maschinellen Lernens besteht darin, aus diesen Daten ein Modell zu lernen und dieses Modell dann zur Vorhersage neuer Daten zu verwenden. Zu den üblichen überwachten Lernaufgaben gehören Regression (z. B. Hauspreisvorhersage) und Klassifizierung (z. B als Filmklassifizierung).

unbeaufsichtigtes Lernen

Beim unüberwachten Lernen müssen wir keine gekennzeichneten Trainingsdaten bereitstellen. Die Aufgabe des maschinellen Lernens besteht darin, die inhärente Struktur oder das Muster der Daten zu finden. Zu den üblichen unüberwachten Lernaufgaben gehören Clustering (Marktsegmentierung) und Dimensionsreduktion (PCA).

Verstärkungslernen

Reinforcement Learning (Reinforcement Learning): Beim Reinforcement Learning lernt maschinelles Lernen nicht durch Etiketten, sondern durch Interaktion mit der Umgebung. Reinforcement Learning führt Aktionen in der Umgebung aus und passt sich entsprechend dem Feedback (Belohnung oder Bestrafung) der Umgebung an Strategie. Reinforcement Learning wird häufig in Spielen, Robotik und anderen Bereichen eingesetzt, die eine kontinuierliche Entscheidungsfindung erfordern.

Häufig verwendete Algorithmen für maschinelles Lernen

Da sich der Bereich des maschinellen Lernens weiterentwickelt, gibt es immer mehr Algorithmen. Hier sind einige häufig verwendete Algorithmen:

lineare Regression

Die lineare Regression ist ein einfacher Regressionsalgorithmus zur Vorhersage kontinuierlicher Werte. Es besteht eine lineare Beziehung zwischen der Zielvariablen der linearen Regression und der Eingabevariablen.

logistische Regression

Die logistische Regression wird häufig bei Klassifizierungsproblemen verwendet, beispielsweise bei der binären Klassifizierung und der multivariaten Klassifizierung.

Entscheidungsbaum

Entscheidungsbaum Der Entscheidungsbaum ist ein Baumtyp, der für Regressions- und Klassifizierungsaufgaben verwendet werden kann. Entscheidungsbäume funktionieren, indem sie einen Datensatz rekursiv in Teilmengen aufteilen, bis die Daten in der Teilmenge alle zur gleichen Klasse gehören oder eine Beendigungsbedingung erfüllen.

Support-Vektor-Maschinen

Support Vector Machine (Support Vector Machine) Support Vector Machine ist ein Klassifizierungsalgorithmus, der Daten durch Auffinden eines Bildschirms korrekt klassifiziert. Support Vector Machine kann lineare und nichtlineare Daten verarbeiten und die Kernel-Methode zur Verarbeitung großer Datenmengen verwenden.

zufälliger Wald

Random Forest Random Forest ist ein integrierter Algorithmus, der aus mehreren Entscheidungsbäumen besteht und die Ergebnisse aggregiert, um die Stabilität und Genauigkeit des Modells zu verbessern.

Bewerten und verifizieren

Trainingssatz und Testsatz

Um die Leistung des Modells zu bewerten, teilen wir die Daten normalerweise in einen Trainingssatz und einen Testsatz auf. Das Modell wird auf dem Trainingssatz (Train) trainiert und auf dem Testsatz (Valid) getestet.

Kreuzvalidierung

Die Kreuzvalidierung ist eine Methode zur Bewertung der Modellleistung. Bei der Kreuzvalidierung werden die Daten in k-1 Teilmengen für das Training und die verbleibenden Teilmengen für Tests unterteilt.

Herausforderungen beim maschinellen Lernen

Obwohl maschinelles Lernen in vielen Bereichen bemerkenswerte Erfolge erzielt hat, gibt es immer noch einige technische und praktische Herausforderungen.

Datenqualität und -quantität

Die Leistung von Algorithmen für maschinelles Lernen hängt weitgehend von der Qualität und Quantität der Trainingsdaten ab. Wenn die Daten verrauscht und fehleranfällig sind, können die Vorhersagen des Modells auch ungenau sein oder Es besteht eine Verzerrung. Darüber hinaus kann es bei Deep-Learning-Methoden, die große Datenmengen erfordern, lange dauern und sehr teuer sein, gekennzeichnete Daten für genügend Daten zu erhalten.

Modellinterpretierbarkeit

Viele Modelle des maschinellen Lernens (z. B. Deep Learning) gelten als „Black Boxes“. Da die Funktionsweise von maschinellem Lernen schwer zu erklären ist, stellt dies eine Herausforderung für einige Bereiche (z. B. Medizin und Finanzen) dar, die Modelltransparenz und Interpretierbarkeit erfordern.

Überanpassung und Verallgemeinerung

Überanpassung bedeutet, dass das Modell für maschinelles Lernen bei den Trainingsdaten eine sehr gute Leistung erbringt, beim Validierungssatz jedoch eine schlechte Leistung erbringt. Wir müssen eine geeignete Modellkomplexität, Regularisierungsstrategien und mehr Trainingsdaten auswählen, allesamt Kontrollen und Möglichkeiten, um eine Überanpassung zu vermeiden.

Die Zukunft des maschinellen Lernens

Mehr interdisziplinäre Anwendungen

Mit fortschreitender Technologie wird maschinelles Lernen enger mit anderen Bereichen wie Quantencomputer, Biologie und Materialwissenschaften integriert, was revolutionäre Veränderungen in diesen Bereichen mit sich bringt.

Expansion in ressourcenarme Umgebungen

Mit der Entwicklung leichter Modelle und Algorithmen wird maschinelles Lernen in ressourcenbeschränkten Geräten wie IoT-Geräten und Mobilgeräten häufiger eingesetzt.