Zer aurkituko duzu hemen?
Zer da Ikasketa Automatikoa?
Machine Learning edo Ikasketa Automatikoaren gida laburra
Definizioa
Ikasketa Automatikoa edo Machine Learning adimen artifizialaren adar bat da. Ikasketa Automatikoan konputagailuek gaitasuna dute datuetatik automatikoki ikasteko eta esperientzian oinarrituta hobetzeko, programazio esplizitu baten beharrik gabe.
Iturria: By Unaihv – Norberak egina, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=126111000
Analogia: haur bat hizketan ikasten
Imajinatu haur txiki bat. Ez zaio esaten gramatika arau zehatzak zeintzuk diren; ordez, haurra hizketan entzuten du, patroiak antzematen ditu eta pixkanaka hizkuntza erabiltzen ikasten du, egindako akatsetatik eta jasotako feedback-etik ikasiz. Ikasketa Automatikoko sistemek antzera funtzionatzen dute: datuetatik ikasi eta esperientzian oinarrituta hobetzen dira.
Nola funtzionatzen du?
1. Datuak bildu
Sistemak ikasteko erabiliko dituen datuak biltzen dira:
- Irudiak
- Testuak
- Zenbakizko informazioa
- Soinu grabaketak
2. Eredua entrenatu
Eredua entrenatzen da datuetatik patroiak identifikatzeko:
- Ezaugarriak identifikatzea
- Erlazio matematikoak
- Doitzea eta optimizatzea
- Erroreak murriztea
3. Iragarpenak egin
Behin entrenatuta, sistemak iragarpenak egin ditzake datu berriekin:
- Sailkapenak
- Balio iragarpena
- Ereduen antzematea
- Anomalien detekzioa
Ikasketa Automatikoaren motak
Gainbegiratutako ikasketa
Sistemari irakasten zaio sarrera eta irteera adibide-bikoteen bidez.
- Sailkapena: irudi bat katua/txakurra den erabakitzea
- Erregresioa: etxebizitza baten prezioa iragartzea
- Sekuentziak: itzulpen automatikoa, testu-amaiera iragartzea
Gainbegiratu gabeko ikasketa
Sistemak datuen egitura aurkitzen du etiketarik gabe.
- Taldekatzea (clustering): bezeroak jokaera antzekoengatik taldekatzea
- Dimentsio-murrizketa: datuen konplexutasuna sinplifikatzea
- Anomalien detekzioa: kreditu-txartelen iruzurrak hautematea
Errefortzu bidezko ikasketa
Sistemak ekintzak eta horien sariak ikasi eta optimizatzen ditu.
- Jokoak: sarien maximizazioa eta zigorrak saihestea
- Robotika: mugimendu eraginkorrak ikastea
- Auto-gidatua: ingurune konplexuetan erabakiak hartzea
Eguneroko bizitzako aplikazioak
Osasungintza
- Diagnostiko medikoak
- Gaixotasunen iragarpen goiztiarra
- Medikamentuen garapena
Merkataritza
- Produktu gomendioak
- Eskariaren iragarpenak
- Bezero-segmentazioa
Garraioa
- Auto-gidaritza autonomoa
- Trafiko kudeaketa
- Mantentze-lan prediktiboa
Finantzak
- Iruzur-detekzioa
- Inbertsio-aholkularitza
- Arriskuen ebaluazioa
Zure eguneroko bizitzako adibideak
Ikasketa Automatikoarekin eguneroko interakzioen adibideak:
- Spotify eta Netflix-en gomendioak: zure gustuak ikasten dituzte
- Teklatu adimenduna zure smartphonean: idazkera estiloa ikasten du
- Aurpegi-ezagutza argazkiak antolatzeko
- Spam iragazkiak e-mailean: mezuak spam ala ez-spam automatikoki identifikatzen ditu
- Etxeko tresna adimendunak: erabilerak ikasi eta ohiturak moldatzen dituzte
Mugak eta etika kontuak
1. Datu-beharra
Ikasketa Automatikoak datu kantitate handiak behar ditu ondo funtzionatzeko. Datu gutxirekin, emaitzak ez dira fidagarriak.
2. “Kutxa beltza” efektua
Sarritan ezin da erraz ulertu ereduak nola hartzen dituen erabakiak, batez ere sare neuronaletan.
3. Alborapenak
Entrenamenduko datuetan dauden alborapenak (sozialak, arrazialak, kulturalak) mantentzen edo areagotzen ditu.
4. Pribatutasuna
Datu pertsonalen erabilera masiboak pribatutasun kezkak sortzen ditu.
Ulermen galdetegia
Probatu zure ezagutza!
1. Zer da Ikasketa Automatikoa?
2. Zein da gainbegiratutako ikasketaren ezaugarri nagusia?
3. Nolako aplikazioa da “spam” emailen detekzioa?
4. Zein da Ikasketa Automatikoaren muga nagusietako bat?
5. Zer da “taldekatze” (clustering) tekniken helburua?