Съдържание
- Какво е машинно обучение?
- Как работи машинното обучение
- Защо машинното обучение е толкова важно
- Човешки Biases
- Какво е бъдещето?
- резюме
Източник: Agsandrew / Dreamstime.com
За вкъщи:
Машинното обучение има огромен потенциал, но трябва да се приложи правилно, за да бъде полезно.
Машинното обучение е специален тип алгоритъм, който може да се учи от данни и да прави прогнози. Докато събираме повече данни от различни източници, машинното обучение може да прави прогнозите по-подходящо. Съществуват обаче клопки, които също трябва да бъдат внимателно проучени.
Какво е машинно обучение?
Преди да се задълбочите в темата, е изключително важно да знаете какво всъщност е машинното обучение. Това е клон на изкуствения интелект, който се фокусира върху ученето чрез изчисляване и чрез разпознаване на моделите на предоставените данни. Сега се използва за създаване на машини, които могат да вземат решения самостоятелно с помощта на много сложни алгоритми.
Използвайки алгоритми за машинно обучение, машините ще могат да придобият знания, да познават различни неща, като изследват реалния свят, да задават въпроси относно знанията, които придобиват и много други. Тези възможности помагат на машината да мисли, разбира и по същия начин, дори да се учи от тяхното обкръжение, да намери логиката зад всяка концепция, да прогнозира и след това да направи прогноза съответно.
Как работи машинното обучение
Тази концепция всъщност не е много нова. Машинното обучение не е нищо друго освен набор от алгоритми, които могат да се учат от дадения пул от данни и да правят прогнози въз основа на него. Данните и точността на прогнозата вървят ръка за ръка, така че с повече данни получаваме по-точна прогноза.
Като такъв, той не изисква предварително определени правила, които да управляват неговата работа. Тази концепция работи непрекъснато. Прилага много различни видове сложни алгоритми автоматично върху набор от данни, за да получи по-добри резултати. Този непрекъснат и итеративен цикъл помага за внимателния анализ на обкръжението, прогнозиране на правилното решение на определен проблем и в крайна сметка вземане на правилно решение.
Защо машинното обучение е толкова важно
Отговорът на това се крие в малко фактори, които са основните причини за успех на тази концепция. Нека да разгледаме тези фактори:
Техниките на изчисление също напредват постепенно според закона на Мур. Различни компании като IBM, NVIDIA и други разработват няколко иновации за подобряване на методите за изчисляване. Тези постижения помагат да се създадат изчислителни техники за обработка на данните по-добър начин.
Няколко подхода към алгоритмите се наричат черни полета, в зависимост от отделните точки на данните и разбирането на процеса. Обикновено черната кутия е система или алгоритъм, които могат да се разглеждат само по отношение на поетия вход и предоставения изход. Тези алгоритми или системи не предлагат изглед на вътрешната работа или логиката зад тях, като по този начин предлагат само непрозрачност (черен). Известно е, че създават технически и културни проблеми за дадена организация.
Ако подходът на черната кутия е недостатъчен, когато данните преминават през значителна промяна, тогава поради липсата на разбиране системата може да бъде изложена на риск. Много е трудно да се обясни защо моделът се проваля и той може да възвърне значително растежа на организациите.
Техническите дългове по отношение на програмирането се отнасят до случаите, при които често се избира код, който е лесен за изпълнение в краткосрочен план, а не най-доброто цялостно решение. Обикновено това е много лош подход към програмирането и тъй като такъв код може да продължи да развива по-дълбоки проблеми по-късно, които се наричат дългове.
Тези системи могат да натрупат технически дълг във времето, тъй като не се самооптимизират по своята същност. Техническите дългове могат да се проявят по много различни начини, като джунгли на тръбопроводи, заплитания, недекларирани клиенти, скрити връзки за обратна връзка, зависимости от данни, които са неизползвани и др. Това може да се реши, като се наемат математици и инженери в баланс, които да планират алгоритъма по начин, който да намали тези дългове. (За повече информация за плюсовете, които прилагат машинно обучение, вижте Данните учени: Новите рок звезди на света на технологиите.)
Човешки Biases
Изборът на алгоритми се извършва от хората и по този начин може да бъде предубеден. Това може да доведе до ситуация, при която е избран неправилен алгоритъм.
Например екип, чиито членове са завършили едно и също училище, ще има тенденция да избират един и същ набор от алгоритми. Затова е най-добре да инжектирате вашия екип с различни видове алгоритмични разнообразие или да използвате много различни алгоритми заедно.
Какво е бъдещето?
Нашият свят бавно се трансформира с помощта на нови и развиващи се технологии. Машинното обучение ще ви помогне да насочите пътуването до вашата дестинация, като предоставите достатъчно помощ в процеса на вземане на решения. Той не само ще помогне за намаляване на разходите на една компания, но и ще покаже правилния начин за подобряване на качеството на бизнеса, като вземе под внимание всички проучвания и данни. Той показва обещаващи черти за осигуряване на по-добро решение в бъдеще.
резюме
Машинното обучение е концепция, която събра много внимание и най-вероятно ще се справи с всички шумове. Той е много трансформативен, така че има възможност да работи върху всеки работен процес за всеки бизнес. Всяка организация, която интегрира тази услуга по правилния начин, ще види значителни ползи. Също така е много важно да знаете и за двете страни на монетата, за да я интегрирате правилно.