Conţinut
- Ce este învățarea automată?
- Ce este programarea tradițională?
- Cum diferă învățarea prin mașină
- Importanța învățării mașinilor
- Algoritmi și procese de învățare automată
- Impactul învățării mașinilor asupra afacerilor
- Câteva cazuri de utilizare practică
- Concluzie
Sursa: Stockernumber2 / Dreamstime.com
La pachet:
Învățarea mașinii este în continuă creștere a importanței. Iată elementele de bază care vă ajută să înțelegeți ce face și modul în care este folosit.
În ultimii ani, termenul „învățare automată” a apărut în diverse discuții și forumuri, dar ce înseamnă exact? Învățarea automată poate fi definită ca o metodă de analiză a datelor, bazată pe recunoașterea modelului și învățarea computațională. Este alcătuit din diferiți algoritmi precum rețele neuronale, arbori de decizie, rețele bayesiene, etc. Învățarea automată folosește acești algoritmi pentru a învăța din date și pentru a recupera perspective ascunse din date. Procesul de învățare este iterativ, astfel încât noile date sunt gestionate și fără nici o supraveghere. Știința de a învăța din datele anterioare și de a le folosi pentru date viitoare nu este nouă, dar câștigă mai multă popularitate.
Ce este învățarea automată?
În timp ce unii oameni consideră că învățarea mașină nu este mai bună decât metodele tradiționale de programare pe calculator care sunt încă utilizate, mulți consideră că învățarea automată este o revoluție în domeniul inteligenței artificiale (AI). Ei cred că folosind această tehnologie, mașinile vor putea învăța lucruri și să facă lucruri cu experiența lor, mai degrabă decât să urmeze pur și simplu instrucțiunile umane.
Pentru a înțelege mai multe despre sensul învățării automate, îl putem compara cu programarea tradițională a computerului. Următoarele secțiuni vor discuta mai multe despre învățarea automată și diferența acesteia de programarea tradițională. (Pentru unele dintre avantajele și dezavantajele învățării automate, consultați Promisiunile și capcanele învățării automate.)
Ce este programarea tradițională?
Când programăm un computer, ceea ce facem de fapt este să îi oferim indicații într-un limbaj pe care îl înțelege. Apoi, când îi dăm o intrare, dă o ieșire pe baza instrucțiunilor pe care i le-am dat.
Acum, să ne imaginăm că ai dat o contribuție pentru a solicita un card de credit. În timp ce vă prelucrați introducerea, sistemul va analiza toate părțile importante ale aplicației dvs., va lua informațiile necesare și le va prelucra. După aceea, va produce rezultatul acceptării sau al respingerii pe baza programului care i-a fost alimentat.
Cum diferă învățarea prin mașină
Dacă utilizați învățarea automată în locul metodelor tradiționale de programare în scenariul cardului de credit, rezultatul ar fi oarecum diferit. Rezultatul ar fi de fapt bazat pe datele de intrare și sistemul va câștiga experiență prin procesarea datelor de intrare. Nu va exista niciun program special pentru acesta. Pe măsură ce câștigă din ce în ce mai multă experiență, performanțele sale se vor îmbunătăți odată cu timpul.
Deci, învățarea automată învață de fapt analizând cantitatea mare de fișiere de date realizate cu fiecare utilizare a sistemului. Pe măsură ce analizează datele, își schimbă programarea în funcție de cerințele mai noi. Acest lucru duce la îmbunătățirea acurateții sale. Putem spune, de asemenea, că învățarea automată este ca o regresie liniară, în care variabilele și parametrii sunt schimbați pentru a se potrivi mai bine cu intrarea furnizată.
În această metodă, algoritmii sunt incluși cu exemple etichetate, unde datele etichetate înseamnă că datele sunt date cu descrierea. Sistemul de învățare automată va primi atât intrări, cât și ieșiri corespunzătoare. Acum, sistemul poate câștiga mai multă experiență comparând ieșirile reale cu ieșirile corecte pentru a găsi erorile.
După analizarea rezultatelor și determinarea erorilor, sistemul își va schimba programarea în consecință. Sistemul poate utiliza diferite metode pentru a prezice eticheta pe datele fără marcaj. Această metodă este utilizată pentru a face predicții ale evenimentelor viitoare pe baza datelor din trecut.
Această metodă de învățare a mașinilor este utilizată în locuri precum jocuri de noroc, navigație cu vehicule și robotică. În această metodă, sistemul învață printr-o metodă de încercare și eroare. Obiectivul principal al acestei metode este de a determina producția într-un timp cât mai mic, ceea ce poate fi realizat urmând o politică adecvată.
Importanța învățării mașinilor
Importanța învățării automate crește zi de zi datorită acelorași motive care au făcut ca conceptul de exploatare a datelor să fie atât de important. Aceste motive includ o putere de calcul ieftină și puternică, cantități mari de date fiind create zilnic și metode de stocare a datelor ieftine și de mare capacitate. Acești factori asigură că modelele puternice și precise pot fi realizate foarte rapid, care pot fi utilizate în analiza rezervelor mari de date în vrac, pentru a obține rezultate mai bune și foarte precise. Acest lucru înseamnă că modele mai bune pot fi utilizate pentru luarea de decizii corporative și de afaceri mai bune în mai puțin timp și fără niciun efort uman.
Un mod de a face rapid astfel de modele precise este crearea automată a modelelor. Acest model ar trebui să fie suficient de dinamic pentru a ține pasul cu perioadele de schimbare. În timp ce oamenii în general pot crea două modele pe săptămână, învățarea automată poate crea mii de modele precise prin analizarea rapidă a datelor. De aceea, învățarea mașinii este atât de importantă pentru companii și alte domenii.
Algoritmi și procese de învățare automată
Algoritmii de învățare automată ajută la obținerea la maximum a datelor mari, ajutând sistemul să analizeze rapid datele și să producă rezultate precise. Acești algoritmi ajută la crearea unui model care poate fi utilizat pentru luarea deciziilor de afaceri. Unele tipuri de algoritmi sunt rețele neuronale, păduri aleatorii, grupări de mijloace k, hărți de auto-organizare și cartografiere cu vecinul cel mai apropiat.
Cu toate acestea, utilizarea algoritmilor nu este totul. Cel mai bun model poate fi realizat numai urmând un proces adecvat. Unele exemple de astfel de procese sunt gestionarea completă a datelor, explorarea interactivă a datelor și vizualizarea rezultatelor găsite de model.
Impactul învățării mașinilor asupra afacerilor
Impactul învățării automate asupra afacerilor este imens. Învățarea automată a deschis noi posibilități pentru întreprinderi. A ajutat la luarea de modele precise, ceea ce la rândul său a ajutat la luarea rapidă a deciziilor mai bune și mai inteligente.
Câteva cazuri de utilizare practică
Învățarea automată este folosită în multe locuri. Sistemele de recomandare folosesc învățarea automată pentru a face recomandări utilizatorilor în timp real, pe baza preferințelor și a modelelor actuale ale pieței.
Promedas, care este un software medical sau un „doctor desktop”, este un program bazat pe învățare automată care folosește sute de ani de cunoștințe medicale pentru a ajuta medicii în detectarea și diagnosticarea bolii. Utilizează datele colectate din înregistrările anterioare ale modelelor de boală pentru a identifica boala la pacienți. Acest lucru ajută la identificarea și tratarea mai rapidă a bolilor.
Amazon a automatizat acordarea și revocarea accesului angajaților printr-un algoritm computer care poate prezice accesul la resurse pentru fiecare angajat. Pentru aceasta, algoritmul computerului folosește înregistrările pentru a analiza riscurile și cât de încredere este în general un angajat de încredere.
Algoritmii de învățare automată sunt folosiți și de Universitatea Cornell pentru a detecta balenele din ocean prin înregistrări sonore, astfel încât navele să poată evita balenele. Algoritmul analizează datele de migrare ale balenelor (unde merg și când) pentru a determina calea pe care ar trebui să o ia o navă pentru a evita balenele. (Pentru a afla mai multe despre utilizările practice ale învățării automate, consultați Învățarea mașinii și Hadoop în Detectarea fraudei de generație următoare.)
Concluzie
Deoarece datele cresc zi de zi, importanța procesării eficiente crește și ea. Pentru aceasta, au fost concepute metode de învățare automată, care ajută sistemul să ia decizii inteligente, cu implicare minimă a oamenilor. Impactul actual al acestei tehnologii asupra sectorului IT a fost uriaș, așa că este ușor de imaginat că importanța acesteia va continua să crească doar în viitor.