Vsebina
- Kaj je strojno učenje?
- Kako deluje strojno učenje
- Zakaj je strojno učenje tako pomembno
- Človeške pristranosti
- Kakšna je prihodnost?
- Povzetek
Vir: Agsandrew / Dreamstime.com
Odvzem:
Strojno učenje ima ogromno potenciala, vendar ga je treba pravilno izvajati, da bo koristno.
Strojno učenje je posebna vrsta algoritmov, ki se lahko učijo iz podatkov in predvidevajo. Ko zbiramo več podatkov iz različnih virov, lahko strojno učenje bolj napoveduje napovedi. Vendar obstajajo pasti, ki jih je treba tudi natančno pregledati.
Kaj je strojno učenje?
Preden se poglabljamo v temo, je izredno pomembno vedeti, kaj pravzaprav pomeni strojno učenje. Gre za vejo umetne inteligence, ki se osredotoča na učenje s pomočjo računanja in s prepoznavanjem vzorcev predloženih podatkov. Zdaj se uporablja za ustvarjanje strojev, ki lahko sami sprejemajo odločitve s pomočjo številnih prefinjenih algoritmov.
S pomočjo algoritmov strojnega učenja bodo stroji sposobni pridobiti znanje, spoznati različne stvari z raziskovanjem resničnega sveta, postavljati vprašanja v zvezi s pridobljenim znanjem in še veliko več. Te zmožnosti pomagajo stroju, da razmišlja, razume in podobno, se celo nauči iz svoje okolice, najde logiko za vsak koncept, napoveduje in nato ustrezno napoveduje.
Kako deluje strojno učenje
Ta koncept pravzaprav ni zelo nov. Strojno učenje ni nič drugega kot niz algoritmov, ki se lahko učijo iz danega baze podatkov in na podlagi tega oblikujejo napovedi. Podatki in natančnost napovedi gresta z roko v roki, zato z več podatki dobimo natančnejšo napoved.
Kot tak ne potrebuje nobenih vnaprej določenih pravil za upravljanje njegovega delovanja. Ta koncept deluje kontinuirano. Za boljše rezultate samodejno uporablja številne različne vrste zapletenih algoritmov na nabor podatkov. Ta neprekinjen in iterativni cikel pomaga skrbno analizirati okolico, napovedati pravo rešitev za določen problem in na koncu sprejeti pravilno odločitev.
Zakaj je strojno učenje tako pomembno
Odgovor na to je v nekaj dejavnikih, ki so glavni vzroki za uspeh tega koncepta. Poglejmo te dejavnike:
Tehnike računanja tudi po Moorejevem zakonu postopoma napredujejo. Različna podjetja, kot so IBM, NVIDIA in druga, razvijajo več inovacij za izboljšanje metod izračunavanja. Ti napredki pomagajo pri ustvarjanju računskih tehnik za boljšo obdelavo podatkov.
Nekaj pristopov k algoritmom se imenuje črna polja, odvisno od posameznih točk podatkov in razumevanja postopka. Običajno je črno polje sistem ali algoritem, ki si ga je mogoče ogledati le glede na vloženi vhod in zagotovljeni izhod. Ti algoritmi ali sistemi ne ponujajo pogleda na notranje delovanje ali logiko, ki je za njimi, zato nudijo samo neprozornost (črna). Znano je, da za organizacijo ustvarjajo tehnične in kulturne težave.
Če pristop črne škatle premalo deluje, ko se podatki bistveno spremenijo, potem lahko sistem zaradi nerazumevanja ogrozi. Zelo težko je razložiti, zakaj model ne uspe, in lahko organizacije znatno okrepijo rast.
Tehnični dolgovi se v zvezi s programiranjem nanašajo na primere, v katerih je pogosto izbrana koda, ki jo je enostavno kratkoročno uporabiti, in ne najboljša splošna rešitev. Običajno je zelo slab pristop k programiranju, zato se lahko s takšno kodo pozneje razvijejo globlje težave, ki jih imenujemo dolgovi.
Ti sistemi lahko sčasoma kopičijo tehnični dolg, saj po naravi ne optimizirajo. Tehnični dolgovi se lahko pokažejo na več različnih načinov, kot so džungle cevovodov, zaplete, neprijavljeni odjemalci, skrite povratne zanke, odvisnosti od podatkov, ki so neuporabljene itd. Lahko povzročijo zaplete in nenamerne izide ter lahko drastično zmanjšajo sistem. To je mogoče rešiti z najemom matematikov in inženirjev, da načrtujejo algoritem tako, da zmanjšajo te dolgove. (Več o prednostih, ki izvajajo strojno učenje, glejte Podatki znanstveniki: Nove rock zvezde sveta tehnologij.)
Človeške pristranosti
Izbor algoritmov opravi človek in je zato lahko pristranski. To lahko privede do situacije, ko je izbran neustrezen algoritem.
Na primer, ekipa, katere člani so vsi končali isto šolo, bo navadno izbirala isti niz algoritmov. Zato je najbolje, da svojo ekipo injicirate z različnimi vrstami algoritmov ali uporabite več različnih algoritmov skupaj.
Kakšna je prihodnost?
Naš svet se počasi spreminja s pomočjo novih in razvijajočih se tehnologij. Strojno učenje bo pomagalo pri usmerjanju vožnje do vašega cilja z zagotavljanjem zadostne pomoči v procesu odločanja. Ne bo le pomagal zmanjšati stroške podjetja, ampak tudi pokazal pravi način za izboljšanje kakovosti poslovanja z upoštevanjem vseh raziskav in podatkov. Kaže obetavne lastnosti zagotavljanja boljše rešitve v prihodnosti.
Povzetek
Strojno učenje je koncept, ki je zbral veliko pozornosti in bo po vsej verjetnosti naletel na vse hype. Je zelo transformativen, zato lahko deluje na katerem koli delovnem toku za katero koli podjetje. Vsaka organizacija, ki to storitev integrira na pravi način, bo videla pomembne koristi. Vendar pa je zelo pomembno vedeti o obeh straneh kovanca, da ga pravilno vključite.