Садржај
- Шта је машинско учење?
- Како функционише машинско учење
- Зашто је машинско учење тако важно
- Хуман Биасес
- Шта је будућност?
- Резиме
Извор: Агсандрев / Дреамстиме.цом
Одузети:
Машинско учење има огроман потенцијал, али мора бити правилно имплементирано да би било корисно.
Машинско учење је посебна врста алгоритама која може учити на подацима и предвидјети. Док прикупљамо више података из различитих извора, машинско учење може боље да предвиђа. Међутим, постоје замке које такође треба пажљиво испитати.
Шта је машинско учење?
Пре него што се превише удубите у тему, изузетно је важно знати шта је заправо машинско учење. То је грана вештачке интелигенције која се фокусира на учење рачунањем и препознавањем образаца пружених података. Сада се користи за стварање машина које могу доносити одлуке самостално уз помоћ многих софистицираних алгоритама.
Користећи алгоритме машинског учења, машине ће бити у стању да стичу знање, да знају различите ствари истражујући стварни свет, постављајући питања у вези са знањем које стекну и још много тога. Ове могућности помажу машини да размишља, разуме и слично, чак и да учи из своје околине, проналази логику која стоји иза сваког концепта, предвиђа и затим на основу тога предвиђа.
Како функционише машинско учење
Овај концепт заправо и није баш нов. Машинско учење није ништа друго до скуп алгоритама који могу учити из датог скупа података и на основу њега предвидјети предвиђања. Подаци и тачност предвиђања иду руку под руку, па са више података добијамо тачнију прогнозу.
Као такав, за његово функционисање нису потребна никаква унапред дефинисана правила. Овај концепт делује континуирано. Аутоматски примењује различите врсте софистицираних алгоритама на скуп података да би се постигли бољи резултати. Овај континуирани и итеративни циклус помаже у пажљивој анализи околине, предвиђању исправног рјешења одређеног проблема и на крају доношењу исправне одлуке.
Зашто је машинско учење тако важно
Одговор на то лежи у неколико фактора, који су главни узроци за успех овог концепта. Погледајмо ове факторе:
Технике рачунања такође постепено напредују према Моореовом закону. Различите компаније попут ИБМ, НВИДИА и других развијају неколико иновација како би побољшале методе рачунања. Ова унапређења помажу у стварању рачунарских техника за бољу обраду података.
Неколико приступа алгоритамима се назива црним оквирима, зависно од појединачних тачака података и разумевања процеса. Обично је црна кутија систем или алгоритам који се може посматрати само у односу на унесени унос и добијени излаз. Ови алгоритми или системи не нуде унутарњи рад или логику која стоји иза њих, нудећи само непрозирност (црна). За њих се зна да стварају техничке и културне проблеме за организацију.
Ако приступ црној кутији делује недовољно када се подаци промене кроз значајне промене, онда због недостатка разумевања систем може бити у опасности. Веома је тешко објаснити зашто модел не успева и то може значајно да успостави раст организација.
Технички дугови, што се тиче програмирања, односе се на случајеве у којима је често изабран код који је лако имплементирати, а не најбоље целокупно решење. То је обично врло лош приступ програмирању и зато такав код може касније да разради дубља питања, која се називају дуговањима.
Ови системи могу да акумулирају технички дуг током времена, јер се по природи не оптимизују. Технички дугови се могу показати на много различитих начина као што су џунгле цевовода, запетљавање, непријављени купци, скривене повратне петље, неискоришћене зависности од података, итд. Могу резултирати нејасноћама и ненамерним исходима, а могу драстично смањити перформансе система. Ово се може решити ангажовањем математичара и инжењера који би планирали алгоритам тако да смање те дугове. (Више о професионалцима који имплементирају машинско учење потражите у чланку Подаци научници: Нове рок звезде света технологије.)
Хуман Биасес
Избор алгоритама ради човек и на тај начин они могу бити пристрани. То може довести до ситуације у којој је изабран неправилан алгоритам.
На пример, тим чији су чланови сви дипломирали у истој школи имаће тенденцију да бирају исти скуп алгоритама. Зато је најбоље да убризгате свој тим различитим врстама алгоритмичких различитости или да заједно користите више различитих алгоритама.
Шта је будућност?
Наш свет се полако трансформише уз помоћ нових и развијајућих се технологија. Машинско учење ће вам помоћи у вођењу вожње до вашег одредишта пружајући довољну помоћ у процесу доношења одлука. То не само да ће помоћи у смањењу трошкова компаније, већ ће показати и прави начин за побољшање квалитета пословања узимајући у обзир све анкете и податке. Показује обећавајуће особине пружања бољег решења у будућности.
Резиме
Машинско учење је концепт који је прикупио пуно пажње и највероватније ће наџивети све хипотеке. Врло је трансформативан, тако да има могућност рада на било којем радном току за било који посао. Свака организација која интегрише ову услугу на прави начин видеће значајне користи. Међутим, веома је важно знати обе стране новчића како бисте га правилно интегрисали.