Uczenie maszynowe: na czym polega i jak można je wykorzystać w swoich badaniach?

Nauczanie maszynowe jest stosowany w wielu dyscyplinach i ma bardzo różne zastosowania, m.in. B. w obszarach bezpieczeństwa danych, finansów, opieki zdrowotnej, algorytmów wyszukiwania, a nawet inteligentnych samochodów.

Obecnie wykorzystuje się go także w badaniach rynku. Dlatego napisaliśmy artykuł, w którym dowiesz się nieco więcej na ten temat, abyś mógł włączyć go do swoich metod badawczych.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to proces, dzięki któremu sztuczna inteligencja uczy się na podstawie danych i dostosowuje się bez potrzeby jawnego programowania.

Uczenie maszynowe odbywa się poprzez wykorzystanie algorytmów, które przekształcają zbiór danych w model w celu analizy wzorców danych i wyciągania z nich wniosków.

Uczenie maszynowe umożliwia wydobywanie informacji z dużych ilości danych (big data). Przykładowo dużą ilość istniejących danych o produkcie lub usłudze można przekształcić w szczegółową listę spostrzeżeń w języku klientów.

Zalety uczenia maszynowego

Oto niektóre korzyści wynikające z wdrożenia uczenia maszynowego w rozwijającej się firmie:

Opracowywanie większej liczby produktów i usług.

Dysponując danymi, firmy mają znacznie więcej informacji i są w stanie przewidzieć, czego chcą klienci, zanim w ogóle zorientują się, że tego chcą, co pozwala im tworzyć nowe produkty i usługi w oparciu o wnioski płynące z rozwoju oprogramowania do uczenia maszynowego.

Firmy czerpią korzyści ze sztucznej inteligencji, wykorzystując dane do dostosowywania swoich usług do różnych typów potrzeb klientów.

Optymalizacja treści

Uczenie maszynowe może pomóc marketerom w tworzeniu strategii dotyczących treści poprzez odkrywanie nowych pomysłów na treści w oparciu o badania, identyfikowanie najskuteczniejszych grup tematycznych, wyświetlanie najtrafniejszych słów kluczowych w ich niszy i automatyzowanie pomiaru wydajności.

Poprawa jakości obsługi klienta

Uczenie maszynowe może poprawić jakość obsługi klienta online na wiele sposobów, np.:

• Kieruj zakupami, dostarczając spersonalizowane rekomendacje produktów, które pomogą klientowi znaleźć to, czego szuka;
• Zapewnienie, że w Twoim sklepie internetowym nigdy nie zabraknie zapasów lub oferowanie alternatyw, gdy zapasy są niskie.
• Zapewnij klientom całodobową pomoc techniczną.

4 rodzaje uczenia maszynowego

Istnieją 4 rodzaje uczenia maszynowego:

Nadzorowane uczenie maszynowe

Nadzorowane uczenie maszynowe charakteryzuje się wykorzystaniem oznakowanych zbiorów danych do uczenia algorytmów, które dokładnie klasyfikują dane lub przewidują wyniki. W miarę wprowadzania danych wejściowych do modelu, model dostosowuje swoje wagi, aż zostanie ustawiony prawidłowo.

Dzięki nadzorowanemu uczeniu maszynowemu maszyna uczy się na przykładach. Operator dostarcza algorytmowi uczenia maszynowego znany zestaw danych z pożądanymi wejściami i wyjściami, a algorytm musi znaleźć metodę, aby określić, w jaki sposób dotrzeć do tych wejść i wyjść.

Gdy operator zna prawidłowe odpowiedzi na problem, algorytm rozpoznaje wzorce w danych, uczy się na podstawie obserwacji i dokonuje przewidywań. Algorytm dokonuje przewidywań i jest korygowany przez operatora, a proces ten trwa aż do osiągnięcia przez algorytm wysokiego poziomu dokładności/wydajności.

Częściowo nadzorowane uczenie maszynowe

Częściowo nadzorowane uczenie maszynowe jest podobne do nadzorowanego uczenia maszynowego, ale wykorzystuje dane oznaczone i nieoznaczone. Podczas uczenia mniejszy, oznaczony etykietą zbiór danych jest używany do kierowania klasyfikacją i wyodrębniania cech z większego, nieoznakowanego zbioru danych.

Częściowo nadzorowane uczenie maszynowe może rozwiązać problem braku wystarczającej ilości oznakowanych danych dla algorytmu uczenia nadzorowanego. Pomaga także wtedy, gdy etykietowanie wystarczającej ilości danych jest zbyt kosztowne.

Dane oznaczone etykietami to zasadniczo informacje ze znaczącymi etykietami, dzięki którym algorytm może je zrozumieć, podczas gdy dane nieoznaczone nie zawierają takich informacji. Ta kombinacja umożliwia algorytmom uczenia maszynowego nauczenie się etykietowania danych bez etykiet.

Uczenie maszynowe bez nadzoru

Uczenie maszynowe bez nadzoru wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizowania i grupowania nieoznaczonych zestawów danych.

W tym przypadku algorytm uczenia maszynowego analizuje dane w celu zidentyfikowania wzorców. Nie ma klucza odpowiedzi ani operatora, który mógłby udzielić instrukcji. Zamiast tego maszyna określa korelacje i zależności, przeprowadzając analizę dostępnych danych.

W nienadzorowanym uczeniu maszynowym algorytm uczenia maszynowego musi interpretować duże zbiory danych i odpowiednio je przetwarzać. Algorytm próbuje uporządkować te dane w jakiś sposób, aby opisać ich strukturę.

Uczenie maszynowe ze wzmocnieniem

Uczenie maszynowe ze wzmocnieniem polega na regulowanych procesach uczenia się, w których algorytm uczenia maszynowego otrzymuje szereg działań, parametrów i wartości końcowych.

Ustanawiając reguły, algorytm uczenia maszynowego próbuje zbadać różne opcje i możliwości oraz monitorować i oceniać każdy wynik, aby określić, który jest optymalny.

W uczeniu maszynowym ze wzmacnianiem maszyna uczy się metodą prób i błędów. Wyciąga wnioski z wcześniejszych doświadczeń i zaczyna dostosowywać swoje podejście do każdej sytuacji, aby osiągnąć jak najlepszy wynik.

Algorytmy uczenia maszynowego

Algorytmy należące do uczenia maszynowego to:

• Sieci neuronowe: Sieci neuronowe symulują funkcjonowanie ludzkiego mózgu z dużą liczbą połączonych ze sobą węzłów przetwarzających. Sieci neuronowe dobrze radzą sobie z rozpoznawaniem wzorców i odgrywają ważną rolę w zastosowaniach takich jak tłumaczenie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazów, rozpoznawanie mowy i tworzenie obrazów.
• Regresja liniowa: Algorytm ten służy do przewidywania wartości liczbowych w oparciu o liniową zależność między różnymi wartościami. Technikę tę można na przykład zastosować do przewidywania cen domów na podstawie danych historycznych dla danego obszaru.
• Regresja logistyczna: ten nadzorowany algorytm uczenia maszynowego tworzy prognozy dla kategorycznych zmiennych odpowiedzi, takich jak: B. Odpowiedzi „Tak/Nie” na pytania. Można go używać w zastosowaniach takich jak klasyfikacja spamu i kontrola jakości na linii produkcyjnej.
• Klastry: Korzystając z uczenia maszynowego bez nadzoru, algorytmy grupowania mogą wykrywać wzorce w danych i grupować je. Komputery mogą pomóc badaczom danych, identyfikując różnice między elementami danych, które ludzie przeoczyli.
• Drzewa decyzyjne: Drzewa decyzyjne można wykorzystać zarówno do przewidywania wartości liczbowych (regresja), jak i do klasyfikowania danych w kategorie. Drzewa decyzyjne wykorzystują rozgałęzioną sekwencję połączonych decyzji, które można przedstawić na diagramie drzewa. Jedną z zalet drzew decyzyjnych jest to, że można je łatwo zweryfikować i zweryfikować, w przeciwieństwie do sieci neuronowej czarnej skrzynki.
• Losowe lasy: W losowym lesie algorytm uczenia maszynowego przewiduje wartość lub kategorię, łącząc wyniki wielu drzew decyzyjnych.

Jak wykorzystać uczenie maszynowe w badaniach rynkowych?

Oto 7 kroków do wykorzystania uczenia maszynowego w badaniach rynkowych. Proces wykorzystania uczenia maszynowego do odkrywania spostrzeżeń klientów lub konsumentów wygląda następująco:

1. Zidentyfikuj źródła danych i wyodrębnij treść

Uczenie maszynowe można wykorzystać do identyfikacji źródeł danych w celu zbadania i wyodrębnienia odpowiednich treści ze źródeł. Dane są następnie przygotowywane do analizy, która obejmuje podział na poszczególne zbiory i inne zadania mające na celu oczyszczenie danych.

2. Czyszczenie danych

Czyste dane nie istnieją w naturze. Aby dane były przydatne w uczeniu maszynowym, muszą być agresywnie filtrowane. Na przykład musisz:

• Sprawdź dane i wyklucz kolumny z dużą ilością brakujących danych.
• Sprawdź ponownie dane i wybierz kolumny, których chcesz użyć do swojej prognozy.
• Wyklucz wiersze, w których nadal brakuje danych w pozostałych kolumnach.
• Popraw oczywiste literówki i połącz równoważne odpowiedzi. Na przykład USA, USA, USA, USA i Ameryka należy połączyć w jedną kategorię.
• Wyklucz wiersze, których dane są poza zakresem. Jeśli np. Na przykład, jeśli analizujesz przejazdy taksówką w Nowym Jorku, warto odfiltrować wiersze, których szerokości i długości geograficzne miejsca odbioru i wysiadania mieszczą się poza granicami miasta.

3. Kodowanie i normalizacja danych

Aby wykorzystać dane kategoryczne do automatycznej klasyfikacji, należy zakodować etykiety tekstowe w inny sposób. Istnieją dwa popularne kodowania.

Jednym z nich jest kodowanie etykiet, w którym każda wartość etykiety tekstowej jest zastępowana liczbą. Drugim jest kodowanie jednopunktowe, które konwertuje każdą wartość etykiety tekstowej na kolumnę z wartością binarną (1 lub 0).

4. Wybór algorytmu

Istnieje tylko jeden sposób, aby dowiedzieć się, który algorytm lub grupa algorytmów tworzy najlepszy model danych, a mianowicie wypróbować je wszystkie.

Jeśli spróbujesz także wszystkich możliwych normalizacji i selekcji funkcji, staniesz przed eksplozją kombinatoryczną. Ponieważ testowanie wszystkiego ręcznie jest niepraktyczne, dostawcy narzędzi do uczenia maszynowego włożyli wiele wysiłku w rozwój zautomatyzowanych systemów.

Najlepsze systemy łączą inżynierię cech z algorytmami i normalizacjami.

5. Trening algorytmów

Trenuj osadzanie słów i stosuj splotową sieć neuronową, aby odfiltrować zdania pozbawione informacji od zdań informacyjnych. Zdania informacyjne to takie, które zawierają ważne informacje na temat konsumenta lub jego pragnień i potrzeb.

6. Wykonanie maszynowe

Następnie maszyna grupuje osadzone frazy i wybiera frazy z różnych klastrów, aby utworzyć ostateczną bazę danych fraz.

Rezultatem jest lista około 2.000 fraz informacyjnych, które zawierają różne spostrzeżenia.

7. Analiza przez wykwalifikowanego specjalistę

Wreszcie nadszedł czas, aby profesjonalny analityk zajmujący się uczeniem maszynowym przejrzał zdania i zidentyfikował unikalny zestaw spostrzeżeń.

Wykorzystanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w ankietach

PytaniePro ma kilka narzędzi, które ułatwiają wykorzystanie uczenia maszynowego i technologii AI w ankietach badań rynku. Oto kilka przykładów:

1. opcje przewidywania odpowiedzi.

Na przykład dzięki opcjom predykcyjnej odpowiedzi w programie QuestPro nasz silnik sztucznej inteligencji uczenia maszynowego automatycznie przewiduje i wypełnia opcje odpowiedzi na podstawie wprowadzonego tekstu pytania.

2. Badania generatywne ze sztuczną inteligencją

Wraz z pojawieniem się ChatGPT Wprowadziliśmy także PytaniePro QxBot, generator ankiet generatywnych AI, który pozwala na tworzenie kwestionariuszy w ciągu kilku sekund.

QxBot wykorzystuje możliwości sztucznej inteligencji ChatGPT, a także nasz własny tajny sos oparty na naszych własnych bibliotekach pytań do tworzenia ankiet.

QxBot jest obecnie dostępny w fazie BETA. Jeśli chcesz z niego skorzystać, skontaktuj się ze swoim menadżerem konta, aby uzyskać wcześniejszy dostęp i cieszyć się wszystkimi ekskluzywnymi funkcjami.

3. Analiza sentymentów

Narzędzie do analizy nastrojów pozwala za pomocą sztucznej inteligencji klasyfikować otwarte dane na trzy kategorie: pozytywne, neutralne lub negatywne. Dzięki temu możesz szybciej analizować dane jakościowe z ankiet.

Jest to jeden z powodów, dla których Tekpon nazwał PytaniePro najlepszą firmą zajmującą się oprogramowaniem do ankiet.

Skorzystaj ze wszystkich zalet, jakie ma dla Ciebie ChoicePro!

Nauka korzystania z uczenia maszynowego od podstaw może być zniechęcającym zadaniem dla badacza rynku lub specjalisty CX, ale dzięki odpowiednim narzędziom możesz zacząć go używać, aby Twoja praca była łatwiejsza, szybsza i wydajniejsza.

Teraz, gdy już wiesz, że PytaniePro jest jednym ze sposobów osiągnięcia tego celu, zapraszamy do zapoznania się z pierwszej ręki ze wszystkimi narzędziami wykorzystującymi sztuczną inteligencję i najnowocześniejsze technologie, aby ułatwić życie badaczom.

Umów się na prezentację już teraz!

Prezentacja online na żywo 1:1:
OPROGRAMOWANIE DO BADAŃ RYNKOWYCH QUESTIONPRO

Umów się na indywidualne spotkanie i odkryj nasze oprogramowanie do badań rynku.

Wypróbuj oprogramowanie do badania rynku i zarządzania doświadczeniem przez 10 dni bezpłatnie!

Masz pytania dotyczące zawartości tego bloga? Po prostu skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego. Nie możemy się doczekać rozmowy z Tobą! Przetestuj również QuestionPro 10 dni bezpłatnie i bez ryzyka w spokoju i głębi!

UDOSTĘPNIJ TEN ARTYKUŁ

SŁOWA KLUCZOWE TEGO POSTU NA BLOGU

Nauczanie maszynowe | ML | Sztuczna inteligencja