Jak wytresować smoka: Pierwsze kroki z uczeniem maszynowym – PromptCloud

Sztuczna inteligencja od dłuższego czasu wdziera się do codziennej technologii, z której korzystamy. Jeśli kiedykolwiek zastanawiałeś się, w jaki sposób rekomendacje produktów Amazon są dla Ciebie wyjątkowo istotne, odpowiedzią jest sztuczna inteligencja. Systemy sztucznej inteligencji działają jak magia, ale aby stworzyć dobry system AI, musisz mieć do dyspozycji odpowiednie i ogromne zbiory danych. Algorytm uczenia maszynowego powinien być zasilany danymi, a im więcej danych mu podasz, tym lepiej wykonuje swoją pracę. Przyjrzyjmy się, jak działa uczenie maszynowe.

Komponenty systemu uczenia maszynowego

Każdy system uczenia maszynowego składa się z trzech głównych komponentów:

Model: komponent, który zajmuje się identyfikacją i przewidywaniami.

Parametry: Czynniki lub sygnały używane do podejmowania decyzji.

Uczący się: System, który wprowadza zmiany w parametrach, co z kolei skutkuje modyfikacją modelu, czerpiąc wskazówki z różnic w przewidywaniach i wynikach.

Weźmy przykład ze świata rzeczywistego, aby lepiej zrozumieć tę koncepcję. Weź pod uwagę, że jesteś nauczycielem, który stara się określić optymalną ilość czasu, jaką uczniowie powinni poświęcić na naukę, aby uzyskać najwyższą ocenę z egzaminu. Zobaczmy, jak można to rozwiązać, korzystając z pomocy uczenia maszynowego.

Budowanie modelu

Jak już mówiliśmy, wszystko zaczyna się od modelu. Początkowo człowiek budujący system ML musi dać mu model na początek. W naszym przypadku nauczyciel może przyjąć, że nauka przez pięć godzin powinna dać najlepszy wynik testu.

Model będzie dalej zależał od dostarczonych parametrów, aby wykonać obliczenia i sam się dostosować. Tutaj parametrami byłyby otrzymane wyniki testów i godziny spędzone na nauce. Coś takiego:

0 godzin = 50% punktów
1 godzina = wynik 60%
2 godziny = wynik 70%
3 godziny = wynik 80%
4 godziny = wynik 90%
5 godzin = wynik 100%

System ML wyrazi powyższe w równaniu matematycznym, aby opracować linię trendu oczekiwanego wyniku.

Uczenie się z konfliktu

Teraz, gdy mamy już model początkowy, nadszedł czas na wprowadzenie parametrów. Musisz zasilić model danymi, które byłyby „wynikami testu i przestudiowanymi godzinami” dla różnych uczniów. Zgodnie z oczekiwaniami wyniki wejściowe nie będą dokładnie odpowiadać modelowi zaprogramowanemu ręcznie. Rzeczywiste wyniki byłyby wyższe lub niższe niż przewidywana linia trendu.

Ta sytuacja konfliktowa wyzwala aktywność uczenia się w systemie uczenia maszynowego.

Proces uczenia się

Dane, które zostały wprowadzone do systemu uczenia maszynowego, nazywamy „zestawem danych uczących” i są używane przez komponent uczącego w systemie uczenia maszynowego do trenowania i optymalizacji modelu, aby go ulepszyć.
W naszym przypadku uczeń porównałby wyniki wejściowe i sprawdził, jak daleko odbiegają one od początkowego modelu. Następnie uczący się używa złożonej matematyki do zmodyfikowania modelu, aby był bardziej zgodny z rzeczywistymi danymi. Model może zostać zmieniony na coś takiego:

0 godzin = wynik 45%
1 godzina = wynik 55%
2 godziny = wynik 65%
3 godziny = wynik 75%
4 godziny = wynik 85%
5 godzin = wynik 95%
6 godzin = wynik 100%

Przewidywanie zostało zmienione i pokazuje, że potrzeba 6 godzin nauki, aby uzyskać najlepszy wynik w tym teście. W ten sposób uczący się wprowadza małe i istotne zmiany w modelu, gdy otrzymuje więcej danych. Ponieważ proces jest powtarzany określoną liczbę razy, predykcja osiąga dość dobry wynik ufności, a to oznacza, że ​​system ML odniósł sukces. Na dokładność jego prognozy duży wpływ ma ilość otrzymywanych danych. To był prosty przykład, a rzeczywiste przypadki użycia mogą być znacznie bardziej złożone. Więcej informacji o technicznych aspektach uczenia maszynowego znajdziesz na naszym ostatnim blogu poświęconym dziesięciu najpopularniejszych platformach uczenia maszynowego .

Zastosowania ML w głównych branżach

Uczenie maszynowe można zastosować w prawie wszystkich branżach, aby doprowadzić do radykalnych zmian i rozwoju. Przyjrzyjmy się niektórym popularnym aplikacjom z głównych domen.

Tworzenie wyszukiwania zorientowanego na klienta: czy nie byłoby wspaniale, gdyby wyszukiwarki e-commerce mogły myśleć dokładnie tak, jak ludzie? Jednym z typowych problemów z wyszukiwaniem e-commerce jest to, że użytkownicy porzucają portal eCommerce, ponieważ wyniki produktów zwrócone przez witrynę dla określonego wyszukiwania nie były trafne. Ten problem można rozwiązać, wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego do kontekstualizacji i zawężenia znaczenia wyszukiwanego hasła, poprawiając w ten sposób doświadczenie wyszukiwania w handlu elektronicznym.

Retargetowanie potencjalnych klientów: Retargeting to świetny sposób na przywrócenie klientów, którzy porzucili koszyk bez sprawdzania lub kilkukrotnego odwiedzania określonej strony produktu, bez wykonywania ruchu. Inteligentnie identyfikując intencje kupującego w eCommerce, możesz wysłać mu ofertę, której po prostu nie może odrzucić. To świetny sposób na pomnożenie współczynników konwersji bez większego wysiłku.

Identyfikuj wyjątkowe perspektywy docelowe: Identyfikacja potencjalnych potencjalnych klientów jest kluczem do generowania większych przychodów. Dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego do analizy wzorców zakupowych Twoich klientów, możesz łatwo dostrzec wyjątkowych potencjalnych klientów i precyzyjniej do nich dotrzeć, poprawiając w ten sposób generowanie leadów.

Popraw rekomendacje dla klientów: Silniki rekomendacji są budowane w celu rejestrowania wzorców zakupowych klientów, aby polecać produkty, których prawdopodobnie będą potrzebować w następnej kolejności. Prostym przykładem może być propozycja etui na telefon komuś, kto właśnie kupił nowy smartfon. Trafność zaleceń byłaby niezwykle wysoka, biorąc pod uwagę, że istnieje już kopalnia danych historycznych dotyczących wzorców zakupowych klientów.

Walcz z fałszywymi recenzjami: opinie klientów, zarówno pozytywne, jak i negatywne, będą miały wpływ na decyzje zakupowe kupujących w handlu elektronicznym. Marki znane są z propagowania negatywnych recenzji w celu obalenia konkurencji. Wielu sprzedawców eCommerce zaczęło wykorzystywać sztuczną inteligencję do zwalczania fałszywych recenzji, kładąc nacisk na zweryfikowane i pomocne recenzje.

Przyciąganie talentów: Identyfikacja i przyciąganie odpowiednich talentów za pomocą sztucznej inteligencji odnotowało w ostatnich latach wzrost. Linkedin, na przykład, wykorzystuje uczenie maszynowe do polecania ofert pracy, dopasowując je do umiejętności i kwalifikacji kandydata. Inne popularne witryny z ofertami pracy, takie jak Glassdoor, Seek i Indeed , również wykorzystują podobne algorytmy uczenia maszynowego do tworzenia map interakcji z poprzednich wyszukiwań, postów, kliknięć i połączeń użytkowników. Możesz dowiedzieć się więcej o dopasowywaniu ofert pracy i jak to działa tutaj.

Wykrywanie attrition: Zrozumienie pracowników i dlaczego decydują się odejść lub pozostać w firmie, jest jednym z podstawowych pytań w analityce HR. Identyfikacja ryzyka utraty wartości wymaga zaawansowanego rozpoznawania wzorców i szeregu zmiennych, które należy ustawić indywidualnie dla danej firmy. Za pomocą uczenia maszynowego pozornie odległe kropki można połączyć w kilka sekund, uwalniając czas przedstawicieli HR na skupienie się na minimalizowaniu ryzyka niż na jego identyfikacji.

Śledzenie i ocena kandydatów: w firmach, które otrzymują dużą liczbę kandydatów, śledzenie i ocena to duże obciążenie, które można zminimalizować tylko dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego. Podczas gdy poszukiwanie najlepszych talentów rośnie, wielu przedstawicieli HR zaczęło używać ocen opartych na algorytmach, aby zadanie było szybsze i znacznie wydajne.

Dynamiczne ustalanie cen i prognozowanie taryf: Ceny hoteli i ceny lotów zmieniają się w mgnieniu oka, a także mogą się znacznie różnić w zależności od dostawcy usług. Tych zmian nie można śledzić ręcznie. W związku z tym usługi web scrapingu są wykorzystywane do monitorowania zmian cen, a dane te są wykorzystywane do przewidywania przyszłych taryf i dostrajania strategii cenowej. Dysponując historycznymi danymi cenowymi, możesz stworzyć algorytm uczenia maszynowego zdolny do przewidywania przyszłych zmian cen. Parametry wejściowe mogą obejmować trendy sezonowe, oferty specjalne, wzrost popytu i aktywną konkurencję.

Pobierz zestawy danych podróży z DataStock

Inteligentni asystenci podróży: ponieważ wygoda jest królem w dzisiejszym szybko zmieniającym się świecie, inteligentne usługi oparte na sztucznej inteligencji zyskują popularność w wielu branżach. Rezerwacja podróży to jeden z takich obszarów, w którym automatyzacja oparta na algorytmach może być bardzo pomocna. Inteligentne boty można wyszkolić, aby słuchały Twojego planu podróży i dokonywały rezerwacji za Ciebie. Wirtualni asystenci wykorzystujący sztuczną inteligencję są nawet zintegrowani z popularnymi aplikacjami IM, takimi jak Facebook Messenger, Telegram, Skype i Slack. Dzięki temu użytkownicy mogą robić wiele rzeczy, takich jak znajdowanie najtańszych ofert, dokonywanie rezerwacji hotelowych i rezerwowanie lotów. Tacy inteligentni asystenci mogą również dawać użytkownikom cenne sugestie dotyczące popularnych miejsc docelowych, lokali gastronomicznych, atrakcji turystycznych i nie tylko.

Dane szkoleniowe do uczenia maszynowego

Teraz, gdy koncepcja uczenia maszynowego jest dla Ciebie bardziej zrozumiała, nadszedł czas, aby zastosować ją w swojej firmie i czerpać niezliczone korzyści. We wszystkich innowacyjnych zastosowaniach sztucznej inteligencji jedną wspólną cechą są dane treningowe. Aby trenować system uczenia maszynowego, potrzebujesz stałego dostarczania danych, ponieważ jest to najważniejszy element systemu uczenia maszynowego.

Zestawy danych szkoleniowych powinny być aktualne, odpowiednie i dobrej jakości, aby Twój system uczenia maszynowego okazał się przydatny. Podczas poszukiwania zestawów danych szkoleniowych możesz skorzystać z usługi DataStock , która umożliwia pobieranie kompleksowych, przejrzystych i gotowych do użycia zestawów danych z wielu branż, takich jak e-commerce, rekrutacja, podróże, opieka zdrowotna i ogłoszenia.