Conţinut
- Ce este învățarea automată?
- Cum funcționează învățarea automată
- De ce învățarea automată este atât de importantă
- Biasuri umane
- Care este viitorul?
- rezumat
Sursa: Agsandrew / Dreamstime.com
La pachet:
Învățarea automată are un potențial enorm, dar trebuie să fie pusă în aplicare în mod corespunzător pentru a fi utilă.
Învățarea automată este un tip special de algoritm care poate învăța din date și face predicții. Pe măsură ce colectăm mai multe date din diverse surse, învățarea automată poate face predicții mai adecvate. Cu toate acestea, există capcanele care trebuie de asemenea examinate cu atenție.
Ce este învățarea automată?
Înainte de a intra prea mult în subiect, este extrem de important să știți care este de fapt învățarea automată. Este o ramură a inteligenței artificiale care se concentrează pe învățare prin calcul și pe recunoașterea tiparelor datelor furnizate. Acum este folosit pentru a crea mașini care pot lua decizii pe cont propriu cu ajutorul mai multor algoritmi sofisticați.
Folosind algoritmi de învățare automată, mașinile vor fi capabile să dobândească cunoștințe, să cunoască diferite lucruri prin explorarea lumii reale, punând întrebări cu privire la cunoștințele pe care le dobândesc și multe altele. Aceste capacități ajută mașina să gândească, să înțeleagă și, de asemenea, chiar să învețe din împrejurimile lor, să găsească logica din spatele fiecărui concept, să prezice și apoi să facă o predicție în consecință.
Cum funcționează învățarea automată
Acest concept nu este de fapt foarte nou. Învățarea automată nu este altceva decât un set de algoritmi care pot învăța din grupul dat de date și pot face predicții bazate pe acestea. Datele și acuratețea predicției merg mână în mână, astfel încât, cu mai multe date, obținem o predicție mai exactă.
Ca atare, nu necesită nicio regulă predefinită care să îi guverneze funcționarea. Acest concept funcționează în mod continuu. Acesta aplică în mod automat multe tipuri diferite de algoritmi sofisticați pentru un set de date pentru a obține rezultate mai bune. Acest ciclu continuu și iterativ ajută la analizarea cu atenție a împrejurimilor, a prezicerii soluției corecte pentru o anumită problemă și, în cele din urmă, luarea unei decizii corecte.
De ce învățarea automată este atât de importantă
Răspunsul la acest aspect constă în puțini factori, care sunt cauzele principale pentru ca acest concept să aibă succes. Să aruncăm o privire asupra acestor factori:
Tehnicile de calcul avansează treptat în conformitate cu legea lui Moore. Diferite companii precum IBM, NVIDIA și altele dezvoltă mai multe inovații pentru îmbunătățirea metodelor de calcul. Aceste avansări ajută la crearea tehnicilor de calcul pentru procesarea datelor într-o manieră mai bună.
Câteva abordări ale algoritmilor sunt denumite drept cutii negre, în funcție de punctele singulare de date și de înțelegerea procesului. De obicei, o casetă neagră este un sistem sau un algoritm care poate fi vizualizat numai în termenii de intrare luată și de ieșire furnizată. Acești algoritmi sau sisteme nu oferă o vedere a funcționărilor interne sau a logicii din spatele lor, oferind astfel doar opacitate (negru). Acestea sunt cunoscute pentru a crea probleme tehnice și culturale pentru o organizație.
Dacă o abordare a casetei negre se realizează în condițiile în care datele trec printr-o schimbare semnificativă, atunci din cauza lipsei de înțelegere, sistemul poate fi în pericol. Este foarte dificil de explicat de ce modelul nu reușește și poate reface creșterea substanțială a organizațiilor.
Datoriile tehnice, în ceea ce privește programarea, se referă la cazurile în care se alege adesea codul ușor de implementat pe termen scurt, mai degrabă decât cea mai bună soluție generală. De obicei, este o abordare foarte slabă a programării și ca atare codul poate continua să dezvolte probleme mai profunde ulterior, care sunt denumite datorii.
Aceste sisteme pot acumula o datorie tehnică în timp, deoarece nu sunt auto-optimizate în natură. Datoriile tehnice se pot arăta în mai multe moduri diferite, cum ar fi jungle de conducte, încurcarea, clienții nedeclarați, bucle de feedback ascunse, dependențe de date care nu sunt utilizate, etc. Ele pot duce la obstrucție și rezultate neintenționate și pot reduce drastic performanțele sistemului. Acest lucru poate fi rezolvat prin angajarea matematicienilor și inginerilor într-un echilibru pentru a planifica algoritmul într-un mod astfel încât să se reducă aceste datorii. (Pentru mai multe despre profesioniștii care implementează învățarea mașinii, consultați Data de știință: Noile stele rock ale lumii tehnice.)
Biasuri umane
Selecția algoritmilor se face de către oameni și, astfel, poate fi părtinitoare. Acest lucru poate duce la o situație în care este selectat un algoritm impropriu.
De exemplu, o echipă ai cărei membri au absolvit aceeași școală vor avea tendința de a alege același set de algoritmi. Deci, cel mai bine este să vă injectați echipa cu diferite tipuri de varietate algoritmice sau să utilizați mai mulți algoritmi diferiți împreună.
Care este viitorul?
Lumea noastră se transformă încet cu ajutorul tehnologiilor noi și în curs de evoluție. Învățarea automată vă va ajuta în călăuzirea drumului către destinație, oferind suficient ajutor în procesul de luare a deciziilor. Acesta nu va ajuta doar la reducerea costurilor unei companii, dar va arăta și modul corect de a îmbunătăți calitatea unei afaceri, luând în considerare toate sondajele și datele. Prezintă trăsături promițătoare de a oferi o soluție mai bună în viitor.
rezumat
Învățarea mașină este un concept care a atras multă atenție și, cel mai probabil, va răspunde tuturor. Este foarte transformator, deci are capacitatea de a lucra la orice flux de lucru pentru orice afacere. Orice organizație care integrează acest serviciu în mod corect va avea beneficii semnificative. Cu toate acestea, este foarte important să cunoaștem despre ambele părți ale monedei pentru a o integra corect.