Obsah
- Čo je to strojové učenie?
- Ako funguje strojové učenie
- Prečo je strojové učenie tak dôležité
- Ľudské predsudky
- Aká je budúcnosť?
- zhrnutie
Zdroj: Agsandrew / Dreamstime.com
Zobrať:
Strojové učenie má obrovský potenciál, ale musí byť správne implementovaný, aby bol užitočný.
Strojové učenie je špeciálny typ algoritmu, ktorý sa môže učiť z údajov a vytvárať predpovede. Keď zbierame viac údajov z rôznych zdrojov, strojové učenie môže predpovede robiť primeranejšie. Existujú však úskalia, ktoré je tiež potrebné dôkladne preskúmať.
Čo je to strojové učenie?
Predtým, ako sa dostaneme príliš hlboko do témy, je nesmierne dôležité vedieť, čo je strojové učenie v skutočnosti. Je to odvetvie umelej inteligencie, ktoré sa zameriava na učenie prostredníctvom výpočtov a rozpoznávaním vzorcov poskytovaných údajov. Teraz sa používa na vytváranie strojov, ktoré dokážu robiť rozhodnutia samostatne pomocou mnohých sofistikovaných algoritmov.
Pomocou algoritmov strojového učenia budú stroje schopné získavať vedomosti, poznať rôzne veci skúmaním skutočného sveta, klásť otázky týkajúce sa získaných vedomostí a ešte oveľa viac. Tieto schopnosti pomáhajú stroju myslieť, porozumieť a podobne, dokonca sa učiť zo svojho okolia, nájsť logiku každého konceptu, predpovedať a podľa toho predpovedať.
Ako funguje strojové učenie
Tento koncept nie je v skutočnosti veľmi nový. Strojové učenie nie je nič iné ako súbor algoritmov, ktoré sa môžu učiť z daného súboru údajov a na základe toho vytvárať predpovede. Údaje a presnosť predpovede idú ruka v ruke, takže s väčším počtom údajov dostávame presnejšiu predpoveď.
Preto nevyžaduje žiadne preddefinované pravidlá, ktorými sa riadi jeho fungovanie. Tento koncept funguje nepretržite. Automaticky aplikuje veľa rôznych sofistikovaných algoritmov na množinu údajov, aby sa dosiahli lepšie výsledky. Tento nepretržitý a iteračný cyklus pomáha pri starostlivej analýze okolia, predpovedá správne riešenie určitého problému a nakoniec robí správne rozhodnutie.
Prečo je strojové učenie tak dôležité
Odpoveď na to spočíva v niekoľkých faktoroch, ktoré sú hlavnými dôvodmi úspechu tohto konceptu. Pozrime sa na tieto faktory:
Postupy výpočtu sa tiež vyvíjajú postupne podľa Mooreovho zákona. Rôzne spoločnosti ako IBM, NVIDIA a ďalšie vyvíjajú niekoľko inovácií na zlepšenie metód výpočtu. Tieto vylepšenia pomáhajú vytvárať výpočtové techniky na lepšie spracovanie údajov.
Niekoľko prístupov k algoritmom sa označuje ako čierne skrinky, v závislosti od jednotlivých bodov údajov a pochopenia procesu. Čierna skrinka je zvyčajne systém alebo algoritmus, ktorý je možné prezerať iba z hľadiska prijatého vstupu a poskytnutého výstupu. Tieto algoritmy alebo systémy neposkytujú pohľad na vnútorné fungovanie alebo logiku za nimi, a preto ponúkajú iba nepriehľadnosť (čierna). Je známe, že pre organizáciu spôsobujú technické a kultúrne problémy.
Ak prístup čiernej skrinky nedosahuje výkonnosť, keď údaje prechádzajú významnou zmenou, potom môže byť systém z dôvodu nedostatočného porozumenia ohrozený. Je veľmi ťažké vysvetliť, prečo tento model zlyhá, a môže výrazne zvýšiť rast organizácií.
Technické dlhy, pokiaľ ide o programovanie, sa týkajú skôr prípadov, keď sa často volí kód, ktorý sa ľahko implementuje v krátkodobom horizonte, ako najlepšie celkové riešenie. Zvyčajne ide o veľmi zlý prístup k programovaniu, a preto sa tento kód môže neskôr rozvíjať hlbšie problémy, ktoré sa nazývajú dlhy.
Tieto systémy môžu časom akumulovať technický dlh, pretože nie sú svojou povahou samooptimalizujúce. Technické dlhy sa môžu prejavovať mnohými rôznymi spôsobmi, ako napríklad džungľami potrubí, zapleteniami, neohlásenými zákazníkmi, skrytými slučkami spätnej väzby, nevyužitými závislosťami na údajoch atď. Môžu mať za následok nejasnosti a neplánované výsledky a môžu drasticky znížiť výkon systému. To sa dá vyriešiť najímaním matematikov a inžinierov v rovnováhe, aby sa algoritmus naplánoval takým spôsobom, aby sa tieto dlhy znížili. (Viac informácií o kladoch, ktorí implementujú strojové učenie, nájdete v časti Data Scientists: The New Rock Stars of Tech World.)
Ľudské predsudky
Výber algoritmov sa uskutočňuje na ľuďoch, a preto ich možno ovplyvniť. To môže viesť k situácii, keď je vybraný nesprávny algoritmus.
Napríklad tím, ktorého členovia absolvovali tú istú školu, bude mať tendenciu vyberať rovnakú skupinu algoritmov. Najlepšie je preto tímu vstreknúť rôzne druhy algoritmov alebo spoločne použiť veľa rôznych algoritmov.
Aká je budúcnosť?
Náš svet sa pomaly transformuje pomocou nových a vyvíjajúcich sa technológií. Strojové učenie pomôže pri usmerňovaní jazdy do cieľa tým, že poskytuje dostatočnú pomoc v procese rozhodovania. Pomôže to nielen pri znižovaní nákladov spoločnosti, ale pri správnom zohľadňovaní všetkých prieskumov a údajov tiež preukáže správny spôsob, ako zlepšiť kvalitu podnikania. Ukazuje sľubné črty poskytovania lepšieho riešenia v budúcnosti.
zhrnutie
Strojové učenie je koncept, ktorý získal veľa pozornosti a s najväčšou pravdepodobnosťou splní všetky humbuk. Je to veľmi transformačné, takže má schopnosť pracovať na akomkoľvek pracovnom postupe pre akékoľvek podnikanie. Každá organizácia, ktorá správne integruje túto službu, bude mať významné výhody. Je však tiež veľmi dôležité poznať obe strany mince, aby sa mohla správne integrovať.