Зміст
- Що таке машинне навчання?
- Як працює машинне навчання
- Чому машинне навчання настільки важливе
- Людські упередження
- Яке майбутнє?
- Підсумок
Джерело: Agsandrew / Dreamstime.com
Винос:
Машинне навчання має величезний потенціал, але для його корисного використання необхідно його належним чином реалізувати.
Машинне навчання - це особливий тип алгоритму, який може вчитися на основі даних та робити прогнози. Оскільки ми збираємо більше даних з різних джерел, машинне навчання може робити прогнози більш доцільно. Однак є підводні камені, які також потрібно уважно вивчити.
Що таке машинне навчання?
Перш ніж заглиблюватися в тему, надзвичайно важливо знати, що таке машинне навчання насправді. Це галузь штучного інтелекту, яка фокусується на навчанні за допомогою обчислень та визнанні закономірностей наданих даних. Зараз він використовується для створення машин, які можуть приймати рішення самостійно за допомогою багатьох складних алгоритмів.
Використовуючи алгоритми машинного навчання, машини зможуть здобувати знання, пізнавати різні речі, досліджуючи реальний світ, задаючи питання щодо знань, які вони здобувають, та багато іншого. Ці можливості допомагають машині мислити, розуміти і так само навіть вчитися в оточенні, знаходити логіку, що лежить в основі кожної концепції, прогнозувати, а потім робити прогноз відповідно.
Як працює машинне навчання
Ця концепція насправді не дуже нова. Машинне навчання - це не що інше, як набір алгоритмів, за допомогою яких можна вивчити заданий пул даних і зробити прогнози на його основі. Дані та точність прогнозування йдуть рука об руку, тому з більшою кількістю даних ми отримуємо більш точний прогноз.
Таким чином, він не потребує жодних заздалегідь визначених правил для управління його роботою. Ця концепція працює безперервно. Він застосовує багато різних типів складних алгоритмів автоматично для набору даних для отримання кращих результатів. Цей безперервний та ітеративний цикл допомагає уважно аналізувати оточення, прогнозувати правильне вирішення певної проблеми та врешті-решт прийняти правильне рішення.
Чому машинне навчання настільки важливе
Відповідь на це полягає в небагатьох факторах, які є основними причинами успішної реалізації цієї концепції. Давайте подивимось на ці фактори:
Методи обчислень також поступово просуваються відповідно до закону Мура. Різні компанії, такі як IBM, NVIDIA та інші розробляють декілька нововведень для вдосконалення методів обчислення. Ці досягнення допомагають створити методи обчислення для кращої обробки даних.
Кілька підходів до алгоритмів називаються чорними полями, залежно від особливих точок даних та розуміння процесу. Як правило, чорна скринька - це система або алгоритм, який можна розглядати лише з огляду на введений вхід та наданий вихід. Ці алгоритми чи системи не пропонують уявлення про внутрішні роботи або логіку, що стоїть за ними, тим самим пропонуючи лише непрозорість (чорний). Вони, як відомо, створюють технічні та культурні проблеми для організації.
Якщо підхід до чорного поля недостатньо ефективний, коли дані переживають значну зміну, то через нерозуміння система може опинитися під загрозою. Дуже важко пояснити, чому модель не вдається, і це може призвести до суттєвого зростання організацій.
Технічна заборгованість, що стосується програмування, стосується випадків, коли часто вибирають код, який легко реалізувати за короткий термін, а не найкраще загальне рішення. Зазвичай це дуже поганий підхід до програмування, тому що такий код може пізніше розробляти більш глибокі проблеми, які називаються боргами.
Ці системи можуть накопичувати технічний борг з часом, оскільки вони не самооптимізуються за своєю суттю. Технічна заборгованість може проявити себе різними способами, як джунглі трубопроводів, заплутування, незадекларовані споживачі, приховані петлі зворотного зв’язку, невикористані залежності від даних тощо. Вони можуть призвести до заплутування і непередбачуваних результатів, а також можуть значно зменшити продуктивність системи. Це можна вирішити, наймаючи математиків та інженерів, щоб спланувати алгоритм таким чином, щоб зменшити ці борги. (Докладніше про плюси, які впроваджують машинне навчання, дивіться у статті Data Scientist: Нові рок-зірки Технологічного світу.)
Людські упередження
Вибір алгоритмів здійснюється людьми і, таким чином, може бути необ’єктивним. Це може призвести до ситуації, коли обраний неправильний алгоритм.
Наприклад, команда, члени якої всі закінчили одну школу, буде схильна обирати один і той же набір алгоритмів. Тож найкраще вводити свою команду різними типами алгоритмічної різноманітності або використовувати багато різних алгоритмів разом.
Яке майбутнє?
Наш світ повільно трансформується за допомогою нових і розвиваються технологій. Машинне навчання допоможе в керуванні поїздом до пункту призначення, надаючи достатню допомогу в процесі прийняття рішень. Це не тільки допоможе у зменшенні витрат компанії, але й покаже правильний шлях до покращення якості бізнесу, враховуючи всі опитування та дані. Він показує перспективні риси забезпечення кращого рішення в майбутньому.
Підсумок
Машинне навчання - це концепція, яка привернула багато уваги і, швидше за все, зможе реалізувати всі види галасу.Він дуже трансформативний, тому має можливість працювати над будь-яким робочим процесом для будь-якого бізнесу. Будь-яка організація, яка інтегрує цю послугу належним чином, побачить значні переваги. Однак також дуже важливо знати про обидві сторони монети, щоб правильно її інтегрувати.