Ikasketa automatiko

Ikasketa automatikoa (ingelesez Machine learning) ikerketa-eremu bat da esperientziatik ikasteko gai diren metodoak ulertzera eta eraikitzera bideratuta dagoena. Metodo hauek datuak erabiltzen dituzte zeregin batzuen errendimendua hobetzeko. Ikasketa automatikoko algoritmoek eraikitzen dute eredu bat data-multzoetan oinarrituta. Data-multzo hauek algoritmoa entrenatzeko erabiltzen dira. Behin algoritmoa entrenatuta dagoenean datu horiekin, ikasitakoaren arabera erabakiak hartzeko gai da, esplizituki programatuta egon gabeThe definition "without being explicitly programmed" is often attributed to Arthur Samuel, who coined the term "machine learning" in 1959, but the phrase is not found verbatim in this publication, and may be a paraphrase that appeared later. Confer "Paraphrasing Arthur Samuel (1959), the question is: How can computers learn to solve problems without being explicitly programmed?" in  Koza, John R.; Bennett, Forrest H.; Andre, David; Keane, Martin A. (1996). "Automated Design of Both the Topology and Sizing of Analog Electrical Circuits Using Genetic Programming". Artificial Intelligence in Design '96. Artificial Intelligence in Design '96. Springer, Dordrecht. pp. 151–170. doi:10.1007/978-94-009-0279-4_9 ISBN 978-94-010-6610-5.. 
Adimen artifizialaren adar bat da. Horren ondorioz, askotan nahastu egiten da ikasketa automatikoaren terminoa adimen artifizialarekin zerikusia duten beste termino batzuekin; hala nola, datuen analisia edo ikasketa sakona.
Terminoa 1959an erabili zen lehen aldiz. Hala ere, azken urteetan garrantzia irabazi du gaitasun konputazionala handitzearen eta datuen boomaren ondorioz. Hori dela eta, gaur egun ikasketa automatikoa hainbat esparrutara hedatu da; hala nola, medikuntzara, finantza-sektorera, segurtasunera, gidatze autonomora edo laguntza birtualera.

 Ikaskuntza motak 
Ikaskuntza automatikoko algoritmoak taxonomia batean biltzen dira horien irteeraren arabera. Hona hemen algoritmo mota batzuk:

 Gainbegiratutako ikaskuntza 
Gainbegiratutako algoritmoak datuei lotutako etiketa-sistema batean oinarrituta daudeRussell, Stuart J.; Norvig, Peter (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach (Third ed.). Prentice Hall. ISBN 9780136042594. Sarrerako datuak dagozkien etiketekin erlazionatzeko gai dira eta, hortik aurrera, erabakiak hartuko dituzte edo iragarpenak egingo dituzte. Adibidez, spam detektagailu bat da mezu elektroniko bat spam gisa etiketatzen duena, edo ez, posta-historikotik ikasi dituen patroien arabera (bidaltzailea, testua/irudiak erlazioa, gaiaren gako-hitzak, etab).

 Gainbegiratu gabeko ikaskuntza 
Gainbegiratu gabeko algoritmoen data-multzoak ez daude sailkatuta etiketen bidez. Datuen egitura aurkitzen saiatzen dira patroiak aurkitzeko. Algoritmo hauek, beraz, etiketatu, sailkatu edo kategorizatu gabeko datuetatik ikasten dute. Helburua ez da datuak bereiztea eta hauek etiketekin sailkatzea, gainbegiratutako ikaskuntzan bezala. Algoitmo hauen helburua datuen arteko erlazioak bilatzea da, antzekotasunak aurkitzeko.

 Erdi gainbegiratutako ikaskuntza 
Erdi-gainbegiratutako ikaskuntza gainbegiratu gabeko ikaskuntzaren (etiketatutako datu-multzorik gabe) eta gainbegiratutako ikaskuntzaren (erabat etiketatutako datu-multzoekin) arteko nahasketa da. Batzuetan data-multzoen etiketak falta dira. Hala ere, makina-ikaskuntzako ikertzaile askok aurkitu dute etiketatu gabeko datuek, etiketatutako datu kopuru txiki batekin batera erabiltzen direnean, ikasketaren zehaztasuna nabarmen hobetu dezaketelaAlex Ratner; Stephen Bach; Paroma Varma; Chris. "Weak Supervision: The New Programming Paradigm for Machine Learning". hazyresearch.github.io. referencing work by many other members of Hazy Research. Archived from the original on 2019-06-06. Retrieved 2019-06-06..

 Indargarri bidezko ikaskuntza 
Algoritmoak inguratzen duen mundua behatuz ikasten du. Bere hasierako informazioa feedback edo atzeraelikadura da, kanpoko mundutik lortzen duena, bere ekintzen erantzun gisa. Beraz, sistemak saiakuntza-errore bidez ikasten du.

Indargarri bidezko ikaskuntza algoritmorik orokorrena da. Instruktore batek agenteari zer egin adierazi beharrean, agente adimendunak ikasi behar du inguruneak nola jokatzen duen. Helburu nagusia da agente adimendunari sari-seinalea maximizatzen lagunduko dion balio-funtzioa ikastea. Horrela, bere politikak optimizatuko ditu, ingurunearen portaera ulertuko du eta bere helburu formalak lortuko ditu erabaki onak hartzeko.

 Ereduen sailkapena 
Makina bidezko ikaskuntza egiteak eskatzen du eredu bat sortzea. Prestakuntza-datu batzuekin entrenatuko da, geroago, datu gehigarriak prozesatzeko eta iragarpenak egiteko. Ikaskuntza automatikoko sistemetarako hainbat eredu mota erabili eta ikertu dira.

 Neurona-sare artifizialak 
Neurona-sare artifizialak (NSA) ikaskuntza automatikoaren paradigma dira, animalien nerbio-sistemen neuronetan oinarrituta. NSA bat nodo edo neurona artifizial konektatuen bilduma batean oinarritutako eredu bat da, burmuin biologiko batean neuronak lasai-lasai modelatzen dituena. Konexio bakoitzak informazioa transmiti dezake; "seinale" bat nodo batetik bestera. Nodoen arteko lotura baten seinalea zenbaki erreal bat da, eta nodo bakoitzaren irteera, bere inputen baturaren funtzio ez-linealen baten bidez kalkulatzen da. Sare neuralen garrantzia 2000ko hamarkadaren amaieran handitu zen, ikasketa sakona iritsi zenean.

 Erabaki-zuhaitzak 
Erabaki-zuhaitza ikaskuntza-algoritmo gainbegiratu ez-parametrikoa da. Sailkapen-zereginetarako zein erregresio-zereginetarako erabiltzen da. Egitura hierarkikoa du, erro-nodo bat, adarrak, barne-nodoak eta hosto-nodoak dituena. 

Erabaki-zuhaitza nodo errodun batekin hasten da, adarrik jasotzen ez duena. Erro-nodoaren adar irtenek barne-nodoak elikatzen dituzte, erabaki-nodo ere esaten zaienak. Dauden ezaugarrien arabera, bi nodo hauek azpimultzo homogeneoak osatzen dituzte, nodo hostoen edo nodo terminalen bidez adierazten dira. Hosto-nodoek adierazten dituzte datu guztien barruan egon daitezkeen emaitza guztiak.

 Erregresio-analisia 
Erregresio-analisiak metodo estatistiko ugari hartzen ditu, sarrerako aldagaien eta horiei lotutako ezaugarrien arteko erlazioa kalkulatzeko. Bere forma ohikoena erregresio lineala da. Forma honetan, lerro bakar bat marrazten da emandako datuak irizpide matematiko baten arabera ahalik eta hobekien egokitzeko.

 Bayes sareak 
Bayes sareek aldagai ezagunen multzo bat irudikatzen dute eta haien arteko mendekotasun-erlazioak adierazten dituzte grafiko baten bidez. Grafiko honek deskribatzen du ausazko aldagaien multzo bat gobernatzen duen baterako probabilitate-banaketa. Nodoek edozein aldagai mota adieraz dezakete; hala nola, parametro neurgarri bat, aldagai latente bat edo hipotesi bat.

 Mugak 
Ikaskuntza automatikoa alor batzuetan eraldatzailea izan arren, ikaskuntza automatikoko programek askotan ez dute lortzen esperotako emaitzak"Why Machine Learning Models Often Fail to Learn: QuickTake Q&A". Bloomberg.com. 2016-11-10. Archived from the original on 2017-03-20. Retrieved 2017-04-10"The First Wave of Corporate AI Is Doomed to Fail". Harvard Business Review. 2017-04-18. Retrieved 2018-08-20."Why the A.I. euphoria is doomed to fail". VentureBeat. 2016-09-18. Retrieved 2018-08-20.. Urteetan zehar hobetu arren, oraindik ez da behar adina garatu lan-karga murrizteko, ikerketarako beharrezkoa den sentsibilitatea mugatu gabeReddy, Shivani M.; Patel, Sheila; Weyrich, Meghan; Fenton, Joshua; Viswanathan, Meera (2020). "Comparison of a traditional systematic review approach with review-of-reviews and semi-automation as strategies to update the evidence". Systematic Reviews. 9 (1): 243. doi:10.1186/s13643-020-01450-2. ISSN 2046-4053. PMC 7574591. PMID 33076975..

 Joera 
Makinak ikasteko planteamenduek datu aurreiritzi desberdinak izan ditzakete. Algoritmoak gizakiak egindako datuekin entrenatzen direnean, litekeena da makina bidezko ikaskuntzak gizartean jada dauden joera konstituzional eta inkontzienteak jasotzeaGarcia, Megan (2016). "Racist in the Machine". World Policy Journal. 33 (4): 111–117. doi:10.1215/07402775-3813015. ISSN 0740-2775. S2CID 151595343.. Adibidez, frogatuta dago datuetatik ikasitako hizkuntza-ereduek gizakien antzeko joera dutelaWang, Xinan; Dasgupta, Sanjoy (2016), Lee, D. D.; Sugiyama, M.; Luxburg, U. V.; Guyon, I. (eds.), "An algorithm for L1 nearest neighbor search via monotonic embedding" (PDF), Advances in Neural Information Processing Systems 29, Curran Associates, Inc., pp. 983–991, retrieved 2018-08-20.

 Gehiegizko doikuntza 
Gehiegizko doikuntza ikaskuntza automatikoaren hutsuneetako bat da ereduaren zehaztasuna eta errendimendua zailtzen duena. Esaten da estatistika-eredu bat gehiegi doituta dagoela datu askorekin entrenatzen dugunean. Eredu bat hainbeste daturekin entrenatzen denean, gure datu-multzoan dauden zaratatik eta datu-sarrera zehaztugabeetatik ikasten hasten da. Beraz, ereduak ez ditu datuak behar bezala sailkatzen, xehetasun eta zarata gehiegi dagoelako.

 Aplikazio-eremuak 
Definizio hori jarraituz, hainbat metodo garatu izan dira eta, horiei esker, konputagailua gai da kalkulu-ahalmenaz harago doazen trebeziak eskatzen dituzten problemak ebazteko. Arrakastaz aplikatu dira ikasketa automatikoko algoritmoak eguraldiaren iragarpena, gaixotasunen diagnosia, eta antzeko ataza askotan
 Libbrecht, Maxwell W eta Noble, William Stafford (2015). Machine learning in genetics and genomics,p. 321, Nature Reviews. Genetics
Witten, I.H. eta Frank, E. eta Hall, M.A. eta Pal, C.J. (2016). Data Mining: Practical machine learning tools and techniques, Morgan Kaufmann
Xingjian, S. eta Chen, Z. eta Wang, H. eta Yeung, D.Y. eta Wong, W.K. eta Woo, W.C. (2015). Convolutional LSTM network: A machine learning approach for precipitation nowcasting
Azken batean, metodo horien bidez ezagutza lortu nahi da, egoera berri baten aurrean (esate baterako, paziente berri bat datorkion medikuari; gaurko eguraldiaren deskribapena jaso duen meteorologoari) erabaki egokia
hartzen laguntzeko.

Azken aldian konputagailuek izan duten konputazio-ahalmenaren gorakadak eta hainbat aplikazio-eremutan bildu diren datu-multzo erraldoiek izugarrizko bultzada eman diote ikasketa automatikoariMarz, N. eta Warren, J. (2015). Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems, Manning Publications Co.White, T. (2012). Hadoop: The definitive guide, O'Reilly Media, Inc.
LeCun, Y. eta Bengio, Y. eta Hinton, G. (2015). Deep learning, Nature Publishing Group

Lengoaia Naturalaren Prozesamenduan ere, Ikasketa Automatikoko metodoak ataza ugaritan erabili izan dira azken urteotan. Besteak beste Dokumentuen Sailkatze Automatikoan, Informazio-Berreskuratzean, Esaldien Ordenazioan, Itzulpen Automatikoan, Hitzen Adiera-Desanbiguatzean, Korreferentzia-Ebaztean eta Galdera-Erantzun sistemetanJurafsky, Dan, eta James H. Martin. (2014). Speech and language processing, Perason, London

 Eraikuntzaren industria 
Eraikuntzaren industriaren barruan, Adimen Artifiziala (AI) bi arlotan oinarritzen da nagusiki: ikaskuntza sakona eta ikaskuntza automatikoa. Deep learning, sare neuronaletan oinarritutako ikaskuntza automatikoaren adar bat dena, hasierako fasean dago, baina aplikazio garrantzitsuak agintzen ditu hainbat arlotan. Aplikazio horien artean, eraikinen egitura-osasuna monitorizatzea, eraikuntza-materialak ebaluatzea, obraren segurtasuna hobetzea, eraikinen okupazioaren modelizazioa eta energia-eskaria aurreikustea daude.

 Software 
Programazio-lengoaia asko erabil daitezke ikaskuntza automatikoko algoritmoak ezartzeko. Gaur egun, R eta Python dira ezagunenak. Alde batetik, R eremu akademikoan erabiltzen da, eta, bestetik, Python enpresa pribatuan ezagunagoa da.

Ikaskuntza automatizatuko algoritmoak dituzten software-paketeen artean, honako hauek daude:

 Kode irekiko softwarea 

 TensorFlow: Googlek garatutako plataforma
 Apache Mathout: Javan dauden kasketa automatikoko algoritmo eskalagarrien plataforma.
 Scikit-learn: Python-eko liburutegia, NumPy eta SciPyrekin elkar eragiten duena.
 Spark MLlib: Apache Spark-en parte den liburutegia.
 OpenCV

 Software patentatua 

 SPSS Modeler                                                                          
 Mathematica
 MATLAB
 Microsoft Azure Machine Learning
 Neural Designer
 Oracle Data Mining

 Erreferentziak 

 Ikus, gainera 

 Adimen artifizial
 Ikaskuntza sakon
 Datu handiak

 Kanpo estekak 

 Ikasketa automatikoan hasteko aplikazioa
 Ikasketa automatikoa ikasteko pausuak

Kategoria:Ingeniaritza
Kategoria:Informatika
Kategoria:Python
Kategoria:R (programazio-lengoaia)
Kategoria:Ordenagailuak
Kategoria:Adimen Artifizialeko aplikazioak