Zawartość
- Co to jest uczenie maszynowe?
- Jak działa uczenie maszynowe
- Dlaczego uczenie maszynowe jest tak ważne
- Human Biases
- Jaka jest przyszłość
- Podsumowanie
Źródło: Agsandrew / Dreamstime.com
Na wynos:
Uczenie maszynowe ma ogromny potencjał, ale musi być odpowiednio wdrożone, aby było przydatne.
Uczenie maszynowe to specjalny rodzaj algorytmu, który może uczyć się na podstawie danych i przewidywać. Ponieważ gromadzimy więcej danych z różnych źródeł, uczenie maszynowe może dokładniej przewidywać. Istnieją jednak pułapki, które również należy dokładnie zbadać.
Co to jest uczenie maszynowe?
Zanim zagłębisz się w temat, niezwykle ważne jest, aby dowiedzieć się, czym właściwie jest uczenie maszynowe. Jest to gałąź sztucznej inteligencji, która koncentruje się na nauce poprzez obliczenia i rozpoznawanie wzorców dostarczanych danych. Jest teraz używany do tworzenia maszyn, które mogą podejmować decyzje samodzielnie przy pomocy wielu wyrafinowanych algorytmów.
Korzystając z algorytmów uczenia maszynowego, maszyny będą mogły zdobywać wiedzę, poznawać różne rzeczy poprzez odkrywanie prawdziwego świata, zadawać pytania dotyczące zdobytej wiedzy i wiele więcej. Te możliwości pomagają maszynie myśleć, rozumieć i podobnie, a nawet uczyć się z otoczenia, znajdować logikę każdej koncepcji, przewidywać, a następnie odpowiednio przewidywać.
Jak działa uczenie maszynowe
Ta koncepcja nie jest tak naprawdę nowa. Uczenie maszynowe to nic innego jak zestaw algorytmów, które mogą uczyć się na podstawie danej puli danych i na ich podstawie przewidywać prognozy. Dane i dokładność prognozy idą ze sobą w parze, więc dzięki większej ilości danych otrzymujemy dokładniejszą prognozę.
Jako taki, nie wymaga żadnych predefiniowanych reguł rządzących jego działaniem. Ta koncepcja działa w sposób ciągły. Automatycznie stosuje wiele różnych rodzajów zaawansowanych algorytmów do zbioru danych, aby uzyskać lepsze wyniki. Ten ciągły i powtarzalny cykl pomaga w dokładnej analizie otoczenia, w przewidywaniu właściwego rozwiązania określonego problemu i ostatecznie w podjęciu właściwej decyzji.
Dlaczego uczenie maszynowe jest tak ważne
Odpowiedzią na to jest kilka czynników, które są głównymi przyczynami sukcesu tej koncepcji. Rzućmy okiem na te czynniki:
Techniki obliczeniowe również postępują stopniowo zgodnie z prawem Moore'a. Różne firmy, takie jak IBM, NVIDIA i inne, opracowują szereg innowacji w celu ulepszenia metod obliczeniowych. Postępy te pomagają w tworzeniu technik obliczeniowych do lepszego przetwarzania danych.
Kilka podejść do algorytmów określa się jako czarne skrzynki, w zależności od pojedynczych punktów danych i zrozumienia procesu. Zazwyczaj czarna skrzynka jest systemem lub algorytmem, który można oglądać tylko pod względem wprowadzonych danych wejściowych i dostarczonych danych wyjściowych. Te algorytmy lub systemy nie oferują widoku wewnętrznych mechanizmów ani logiki za nimi, oferując tym samym jedynie nieprzejrzystość (czarny). Wiadomo, że powodują problemy techniczne i kulturowe dla organizacji.
Jeśli podejście oparte na czarnej skrzynce jest słabe, gdy dane przechodzą znaczną zmianę, to z powodu braku zrozumienia system może być zagrożony. Bardzo trudno jest wyjaśnić, dlaczego model zawodzi, i może znacznie spowolnić rozwój organizacji.
Techniczne długi związane z programowaniem odnoszą się do przypadków, w których często wybierany jest kod łatwy do wdrożenia w krótkim okresie, zamiast najlepszego ogólnego rozwiązania. Zazwyczaj jest to bardzo słabe podejście do programowania i jako taki kod może później rozwijać głębsze problemy, które są określane jako długi.
Systemy te mogą z czasem narastać zadłużenie techniczne, ponieważ nie mają charakteru samooptymalizacji. Techniczne długi mogą się ujawniać na wiele różnych sposobów, takich jak dżungle rurociągów, uwikłanie, niezgłoszeni klienci, ukryte pętle zwrotne, niewykorzystane zależności danych itp. Mogą powodować zaciemnienie i niezamierzone wyniki, a także drastycznie zmniejszyć wydajność systemu. Można to rozwiązać, zatrudniając matematyków i inżynierów w równowadze, aby zaplanować algorytm w taki sposób, aby zmniejszyć te długi. (Aby dowiedzieć się więcej na temat profesjonalistów wdrażających uczenie maszynowe, zobacz Data Scientists: The New Rock Stars of the Tech World.)
Human Biases
Wybór algorytmów jest dokonywany przez ludzi, a zatem może być stronniczy. Może to prowadzić do sytuacji, w której wybrany zostanie niewłaściwy algorytm.
Na przykład zespół, którego członkowie ukończyli tę samą szkołę, będzie miał tendencję do wybierania tego samego zestawu algorytmów. Najlepiej więc wprowadzić do zespołu różne rodzaje algorytmów lub zastosować wiele różnych algorytmów razem.
Jaka jest przyszłość
Nasz świat powoli przekształca się za pomocą nowych i rozwijających się technologii. Uczenie maszynowe pomoże w prowadzeniu pojazdu do miejsca docelowego, zapewniając wystarczającą pomoc w procesie decyzyjnym. Pomoże nie tylko obniżyć koszty firmy, ale także pokaże właściwy sposób na poprawę jakości firmy, biorąc pod uwagę wszystkie ankiety i dane. Pokazuje obiecujące cechy lepszego rozwiązania w przyszłości.
Podsumowanie
Uczenie maszynowe to koncepcja, która zebrała wiele uwagi i najprawdopodobniej sprosta wszelkim szumom. Jest bardzo transformacyjny, więc może pracować w dowolnym przepływie pracy dla każdej firmy. Każda organizacja, która odpowiednio zintegruje tę usługę, zobaczy znaczące korzyści. Jednak bardzo ważne jest, aby wiedzieć o obu stronach monety, aby odpowiednio ją zintegrować.