Saturs
- Kas ir mašīnmācīšanās?
- Kā darbojas mašīnmācība
- Kāpēc mašīnmācība ir tik svarīga?
- Cilvēku aizspriedumi
- Kāda ir nākotne?
- Kopsavilkums
Avots: Agsandrew / Dreamstime.com
Izņemšana:
Mašīnu apguvei ir milzīgs potenciāls, taču tā ir pareizi jāīsteno, lai tā būtu noderīga.
Mašīnmācība ir īpaša veida algoritms, kas var mācīties no datiem un veikt prognozes. Tā kā mēs apkopojam vairāk datu no dažādiem avotiem, mašīnmācība var piemērot prognozes. Tomēr ir nepilnības, kuras arī rūpīgi jāizpēta.
Kas ir mašīnmācīšanās?
Pirms pārāk dziļi iedziļināties tēmā, ir ārkārtīgi svarīgi zināt, kas patiesībā ir mašīnmācība. Tā ir mākslīgā intelekta nozare, kas koncentrējas uz mācīšanos, izmantojot aprēķinus un atpazīstot sniegto datu modeļus. Tagad to izmanto, lai izveidotu mašīnas, kuras ar daudzu sarežģītu algoritmu palīdzību var patstāvīgi pieņemt lēmumus.
Izmantojot mašīnmācīšanās algoritmus, mašīnas varēs iegūt zināšanas, zināt dažādas lietas, izpētot reālo pasauli, uzdot jautājumus par iegūtajām zināšanām un vēl daudz ko citu. Šīs iespējas palīdz mašīnai domāt, saprast un līdzīgi pat mācīties no apkārtnes, atrast katra jēdziena loģiku, paredzēt un pēc tam attiecīgi prognozēt.
Kā darbojas mašīnmācība
Šis jēdziens faktiski nav ļoti jauns. Mašīnmācība nav nekas cits kā algoritmu kopums, kas var mācīties no dotā datu kopuma un, pamatojoties uz to, veikt prognozes. Dati un prognozēšanas precizitāte iet roku rokā, tāpēc, iegūstot vairāk datu, mēs iegūstam precīzāku prognozi.
Tādējādi tā darbībai nav nepieciešami iepriekš noteikti noteikumi. Šī koncepcija darbojas nepārtraukti. Lai iegūtu labākus rezultātus, tas datu kopai automātiski piemēro daudz dažādu veidu sarežģītus algoritmus. Šis nepārtrauktais un iteratīvais cikls palīdz rūpīgi analizēt apkārtni, paredzēt noteiktas problēmas pareizo risinājumu un galu galā pieņemt pareizo lēmumu.
Kāpēc mašīnmācība ir tik svarīga?
Atbilde uz šo ir atrodama dažos faktoros, kas ir galvenie iemesli, lai šī koncepcija būtu veiksmīga. Apskatīsim šādus faktorus:
Arī aprēķināšanas metodes pakāpeniski attīstās saskaņā ar Mūra likumiem. Dažādi uzņēmumi, piemēram, IBM, NVIDIA un citi, izstrādā vairākas inovācijas, lai uzlabotu aprēķināšanas metodes. Šie sasniegumi palīdz izveidot aprēķināšanas paņēmienus datu labākai apstrādei.
Dažas pieejas algoritmiem tiek sauktas par melnajām lodziņiem atkarībā no datu atsevišķajiem punktiem un procesa izpratnes. Parasti melnā kaste ir sistēma vai algoritms, ko var apskatīt tikai attiecībā uz ņemto ievadi un sniegto izvadi. Šie algoritmi vai sistēmas nepiedāvā iekšējo darbību vai to loģiku, tādējādi piedāvājot tikai necaurspīdīgumu (melnu). Ir zināms, ka tie organizācijai rada tehniskas un kultūras problēmas.
Ja melnās kastes pieeja netiek nodrošināta pietiekami efektīvi, ja dati piedzīvo būtiskas izmaiņas, tad izpratnes trūkuma dēļ sistēma var tikt apdraudēta. Ir ļoti grūti izskaidrot, kāpēc modelis neizdodas, un tas var būtiski aizstāt organizāciju izaugsmi.
Tehniskie parādi attiecībā uz programmēšanu attiecas uz gadījumiem, kad bieži tiek izvēlēts kods, kuru ir viegli ieviest īstermiņā, nevis labākais risinājums. Parasti tā ir ļoti slikta pieeja programmēšanai, un tāpēc šāds kods var turpināt attīstīt dziļākas problēmas vēlāk, ko sauc par parādiem.
Šīs sistēmas laika gaitā var uzkrāt tehnisko parādu, jo tās pēc savas būtības nav optimizētas. Tehniskie parādi var parādīties daudzos dažādos veidos, piemēram, cauruļvadu džungļos, iespīlēšanā, nedeklarētos klientos, slēptajās atgriezeniskās saitēs, neizmantotajās datu atkarībās utt. Tie var radīt apjukumu un neparedzētus rezultātus, kā arī krasi samazināt sistēmas darbību. To var atrisināt, pieņemot darbā matemātiķus un inženierus, lai algoritmu plānotu tā, lai samazinātu šos parādus. (Lai uzzinātu vairāk par profesionāļiem, kuri īsteno mašīnmācību, skatiet Datu zinātnieki: Tehniskās pasaules jaunās roka zvaigznes.)
Cilvēku aizspriedumi
Algoritmu izvēli veic cilvēki, un tāpēc tas var būt neobjektīvs. Tas var novest pie situācijas, kad ir izvēlēts nepareizs algoritms.
Piemēram, komandai, kuras locekļi visi pabeidza to pašu skolu, būs tendence izvēlēties vienu un to pašu algoritmu komplektu. Tāpēc vislabāk ir iesmidzināt jūsu komandu ar dažāda veida algoritmiem vai kopā izmantot daudz dažādu algoritmu.
Kāda ir nākotne?
Mūsu pasaule lēnām mainās, izmantojot jaunas un attīstās tehnoloģijas. Mašīnmācība palīdzēs virzīties uz galamērķi, sniedzot pietiekamu atbalstu lēmumu pieņemšanas procesā. Tas ne tikai palīdzēs samazināt uzņēmuma izmaksas, bet arī parādīs pareizo veidu, kā uzlabot uzņēmuma kvalitāti, ņemot vērā visus apsekojumus un datus. Tas parāda daudzsološas iezīmes, kā nākotnē nodrošināt labāku risinājumu.
Kopsavilkums
Mašīnmācība ir jēdziens, kam ir pievērsta liela uzmanība un kurš, visticamāk, izturēs visu labo. Tas ir ļoti pārveidojošs, tāpēc tam ir iespējas strādāt pie jebkura darbplūsmas jebkuram biznesam. Jebkura organizācija, kas pareizi integrēs šo pakalpojumu, redzēs ievērojamas priekšrocības. Tomēr ir arī ļoti svarīgi zināt par abām monētas pusēm, lai to pareizi integrētu.