Cum să-ți antrenezi dragonul: Noțiuni introductive cu Machine Learning – PromptCloud

Inteligența artificială și-a găsit drum în tehnologia de zi cu zi pe care o folosim de ceva timp. Dacă te-ai întrebat vreodată cum recomandările de produse de la Amazon sunt excepțional de relevante pentru tine, răspunsul este AI. Sistemele de inteligență artificială funcționează ca prin magie, dar pentru a crea un sistem AI bun, trebuie să aveți la dispoziție seturi de date relevante și uriașe. Algoritmul de învățare automată ar trebui să fie alimentat cu date și, cu cât îi oferiți mai multe date, cu atât se descurcă mai bine. Să vedem cum funcționează învățarea automată dintr-o privire.

Componentele unui sistem de învățare automată

Fiecare sistem de învățare automată are trei componente majore:

Model: Componenta care se ocupă de identificări și predicții.

Parametri: Factorii sau semnalele care sunt utilizate pentru a lua decizii.

Student: Un sistem care face modificări parametrilor care, la rândul lor, au ca rezultat modificarea modelului, luând indicii din diferențele de predicții și rezultate.

Să luăm un exemplu din lumea reală pentru a înțelege mai bine conceptul. Luați în considerare că sunteți un profesor care încearcă să identifice perioada optimă de timp pe care elevii ar trebui să-l petreacă studiind pentru a obține nota maximă la un examen. Să ne uităm la modul în care acest lucru poate fi rezolvat luând puțin ajutor de la învățarea automată.

Construirea modelului

După cum am discutat, totul începe cu modelul. Inițial, ființa umană care construiește sistemul ML trebuie să îi ofere un model pentru a începe. În cazul nostru, profesorul poate presupune că studiul timp de cinci ore ar trebui să dea cel mai bun punctaj la test.

Modelul va depinde în continuare de parametrii furnizați pentru a face calcule și a se ajusta. Aici, parametrii ar fi scorurile primite la test și orele petrecute studiind. Ceva de genul:

0 ore = scor 50%.
1 oră = scor 60%.
2 ore = 70% scor
3 ore = scor 80%.
4 ore = scor 90%.
5 ore = scor 100%.

Sistemul ML va exprima cele de mai sus într-o ecuație matematică pentru a dezvolta o linie de tendință a rezultatului așteptat.

Învățând din conflict

Acum că avem modelul inițial, este timpul să introducem parametrii. Trebuie să alimentați modelul cu datele, care ar fi „scorurile la test și orele studiate” pentru diferiți studenți. După cum era de așteptat, scorurile de intrare nu se vor potrivi exact cu modelul programat manual. Rezultatele reale ar fi mai mari sau mai mici decât linia de tendință prezisă.

Această situație de conflict este cea care declanșează activitatea de învățare într-un sistem de învățare automată.

Procesul de învățare

Datele care au fost furnizate sistemului de învățare automată sunt ceea ce numim un „set de date de antrenament” și sunt utilizate de componenta cursant într-un sistem de învățare automată pentru a antrena și optimiza modelul pentru a-l îmbunătăți.
În cazul nostru, cursantul ar compara scorurile de intrare și ar verifica cât de departe sunt acestea de modelul inițial. Apoi, elevul folosește matematică complexă pentru a modifica modelul pentru a-l aduce mai în concordanță cu datele reale. Modelul poate fi modificat la ceva de genul acesta:

0 ore = scor 45%.
1 oră = scor 55%.
2 ore = scor 65%.
3 ore = scor 75%.
4 ore = scor 85%.
5 ore = scor 95%.
6 ore = scor 100%.

Predicția a fost modificată și arată că sunt necesare 6 ore de studiu pentru a obține cel mai bun scor la acest test. În acest fel, cursantul continuă să facă modificări mici și relevante modelului pe măsură ce obține mai multe date. Deoarece procesul se repetă de un anumit număr de ori, predicția obține un scor de încredere destul de bun și asta înseamnă că sistemul ML a avut succes. Precizia predicției sale este în mare măsură influențată de cantitatea de date pe care o primește. Acesta a fost un exemplu simplu, iar cazurile de utilizare din lumea reală ar putea fi mult mai complexe. Puteți afla mai multe despre aspectele tehnice ale învățării automate din blogul nostru recent despre primele zece cadre de învățare automată .

Aplicații ale ML în industriile majore

Învățarea automată poate fi aplicată aproape tuturor sectoarelor industriale pentru a produce schimbări și creștere radicală. Să ne uităm la unele dintre aplicațiile populare din domeniile majore.

Creați o căutare centrată pe client: nu ar fi grozav dacă motoarele de căutare de comerț electronic ar putea gândi exact ca oamenii? Una dintre problemele comune cu căutarea de comerț electronic este că utilizatorii abandonează un portal de comerț electronic, deoarece rezultatele produselor returnate de site pentru o anumită căutare nu erau relevante. Această problemă poate fi rezolvată prin valorificarea procesării limbajului natural pentru a contextualiza și a restrânge sensul unei interogări de căutare, îmbunătățind astfel experiența de căutare în comerțul electronic.

Redirecționați clienții potențiali: retargeting-ul este o modalitate excelentă de a aduce înapoi clienții care au abandonat coșul fără a verifica sau au vizitat de mai multe ori o anumită pagină de produs, fără a face o mișcare. Identificând în mod inteligent intenția unui cumpărător de comerț electronic, îi puteți trimite o ofertă pe care pur și simplu nu o poate respinge. Aceasta este o modalitate excelentă de a vă multiplica ratele de conversie fără prea mult efort.

Identificați potențiali țintă excepționali: identificarea potențialilor dvs. înalt este cheia pentru a genera mai multe venituri. Cu ajutorul învățării automate pentru a analiza modelele de cumpărare ale clienților dvs., puteți identifica cu ușurință perspectivele excepționale și le puteți viza cu o precizie îmbunătățită, îmbunătățind astfel generarea de clienți potențiali.

Îmbunătățiți recomandările pentru clienți: Motoarele de recomandare sunt create pentru a înregistra modelele de cumpărare ale clienților pentru a recomanda produse de care probabil vor avea nevoie în continuare. Un exemplu simplu ar fi sugestia unei carcase pentru telefon pentru cineva care tocmai a achiziționat un nou smartphone. Relevanța recomandărilor ar fi extrem de mare, având în vedere că există deja o mină de aur de date istorice disponibile despre modelele de cumpărare ale clienților.

Rezolvați recenziile false: recenziile clienților, atât pozitive, cât și negative, vor avea un impact asupra deciziilor de cumpărare ale cumpărătorilor de comerț electronic. Se știe că mărcile se angajează în propagarea recenziilor negative pentru a-și doborî concurenții. Mulți retaileri de comerț electronic au început să folosească inteligența artificială pentru a combate recenziile false, punând accent pe recenziile verificate și utile.

Atragerea talentelor: identificarea și atragerea talentelor relevante cu ajutorul AI a cunoscut o creștere în ultimii ani. Linkedin, de exemplu, folosește învățarea automată pentru a recomanda locuri de muncă, potrivindu-le cu abilitățile și calificările candidatului. Alte site-uri de locuri de muncă populare precum Glassdoor, Seek și Indeed folosesc, de asemenea, algoritmi similari de învățare automată pentru a crea hărți de interacțiune din căutările, postările, clicurile și conexiunile anterioare ale utilizatorilor. Puteți afla mai multe despre potrivirea locurilor de muncă și cum funcționează aici.

Detectarea uzurii: înțelegerea angajaților și de ce decid să părăsească sau să rămână într-o companie este una dintre întrebările principale din analiza HR. Identificarea riscului de uzură necesită recunoaștere avansată a modelelor și o serie de variabile care ar trebui să fie personalizate pentru compania în cauză. Cu ajutorul învățării automate, punctele aparent îndepărtate pot fi conectate în câteva secunde, eliberând timpul reprezentanților HR pentru a se concentra pe minimizarea riscului decât pe identificarea acestuia.

Urmărirea și evaluarea solicitanților: în companiile care primesc un volum mare de solicitanți, urmărirea și evaluarea reprezintă o sarcină grea de muncă care poate fi redusă la minimum prin utilizarea învățării automate. În timp ce căutarea celui mai bun talent este în creștere, mulți reprezentanți HR au început să folosească evaluări bazate pe algoritmi pentru a face sarcina mai rapidă și semnificativ eficientă.

Prețuri dinamice și prognoza tarifelor: prețurile hotelurilor și tarifele zborurilor se schimbă dintr-o clipă și pot varia foarte mult în funcție de furnizorul de servicii. Aceste modificări nu pot fi urmărite manual. Prin urmare, serviciile de web scraping sunt utilizate pentru a monitoriza modificările prețurilor, iar aceste date sunt folosite pentru a prezice tarifele viitoare și pentru a ajusta strategia de prețuri. Având la dispoziție date istorice privind prețurile, puteți crea un algoritm de învățare automată capabil să prezică modificările viitoare ale prețurilor. Parametrii de intrare ar putea include tendințe sezoniere, oferte speciale, creșterea cererii și concurenți activi.

Descărcați seturi de date de călătorie de pe DataStock

Asistenți de călătorii inteligenți: deoarece confortul este regele în lumea cu ritm rapid de astăzi, serviciile inteligente bazate pe inteligență artificială câștigă popularitate în multe industrii. Rezervarea călătoriilor este un astfel de domeniu în care automatizarea alimentată de algoritmi poate fi de mare ajutor. Boții inteligenți pot fi antrenați să vă asculte planul de călătorie și să facă rezervarea pentru dvs. Asistenții virtuali bazați pe inteligență artificială sunt chiar integrați în aplicații de IM populare, cum ar fi Facebook Messenger, Telegram, Skype și Slack. Cu aceasta, utilizatorii pot face o serie de lucruri, cum ar fi să găsească cele mai ieftine oferte, să facă rezervări la hoteluri și să rezerve zboruri. Astfel de asistenți inteligenți pot oferi utilizatorilor sugestii valoroase despre destinații populare, locuri de luat masa, atracții turistice și multe altele.

Date de instruire pentru învățarea automată

Acum că conceptul de învățare automată este mai clar pentru tine, este timpul să îl aplici în afacerea ta și să obții nenumărate beneficii. În toate aplicațiile inovatoare ale AI, un lucru care rămâne obișnuit sunt datele de antrenament. Veți avea nevoie de o aprovizionare constantă de date pentru a vă instrui sistemul de învățare automată, deoarece este cea mai vitală componentă a unui sistem de învățare automată prin toate mijloacele.

Seturile de date de instruire ar trebui să fie actuale, relevante și de bună calitate pentru ca sistemul dvs. de învățare automată să devină utile. În timp ce căutați seturi de date de instruire , puteți consulta DataStock , care vă permite să descărcați seturi de date complete, curate și gata de utilizat dintr-o gamă largă de industrii precum comerțul electronic, recrutarea, călătoriile, asistența medicală și clasificarea.