Содержание
- Что такое машинное обучение?
- Как работает машинное обучение
- Почему машинное обучение так важно
- Человеческие предубеждения
- Какое будущее?
- Резюме
Источник: Агсандрю / Dreamstime.com
вынос:
Машинное обучение имеет огромный потенциал, но оно должно быть правильно реализовано, чтобы быть полезным.
Машинное обучение - это особый тип алгоритма, который может учиться на основе данных и делать прогнозы. Поскольку мы собираем больше данных из разных источников, машинное обучение может делать прогнозы более подходящим образом. Однако есть подводные камни, которые также необходимо тщательно изучить.
Что такое машинное обучение?
Прежде чем углубляться в тему, очень важно знать, что такое машинное обучение на самом деле. Это отрасль искусственного интеллекта, которая фокусируется на обучении посредством вычислений и распознавания шаблонов предоставленных данных. Теперь он используется для создания машин, которые могут самостоятельно принимать решения с помощью множества сложных алгоритмов.
Используя алгоритмы машинного обучения, машины будут способны получать знания, узнавать разные вещи, исследуя реальный мир, задавая вопросы, касающиеся приобретаемых ими знаний и многого другого. Эти возможности помогают машине думать, понимать и аналогичным образом, даже учиться у своего окружения, находить логику, лежащую в основе каждой концепции, прогнозировать и затем делать прогноз соответственно.
Как работает машинное обучение
Эта концепция на самом деле не очень новая. Машинное обучение - это не что иное, как набор алгоритмов, которые могут учиться на основе данного пула данных и делать прогнозы на его основе. Данные и точность прогноза неразрывно связаны друг с другом, поэтому при наличии большего количества данных мы получаем более точный прогноз.
Таким образом, он не требует каких-либо предопределенных правил для управления его работой. Эта концепция работает непрерывно. Он применяет множество различных типов сложных алгоритмов автоматически к набору данных, чтобы получить лучшие результаты. Этот непрерывный итеративный цикл помогает тщательно проанализировать окружение, предсказать правильное решение определенной проблемы и в конечном итоге принять правильное решение.
Почему машинное обучение так важно
Ответ на это заключается в нескольких факторах, которые являются основными причинами успеха этой концепции. Давайте посмотрим на эти факторы:
Методы вычислений также постепенно развиваются в соответствии с законом Мура. Различные компании, такие как IBM, NVIDIA и другие, разрабатывают несколько инноваций для улучшения методов вычислений. Эти усовершенствования помогают создавать вычислительные методы для лучшей обработки данных.
Несколько подходов к алгоритмам называются черными ящиками, в зависимости от особых точек данных и понимания процесса. Как правило, черный ящик - это система или алгоритм, который можно рассматривать только с точки зрения взятых входных данных и предоставленных выходных данных. Эти алгоритмы или системы не дают представления о внутренней работе или логике, лежащей в их основе, тем самым предлагая только непрозрачность (черный цвет). Они, как известно, создают технические и культурные проблемы для организации.
Если подход «черного ящика» недостаточно эффективен, когда данные претерпевают значительные изменения, то из-за недостатка понимания система может оказаться в опасности. Очень сложно объяснить, почему модель не работает, и она может существенно замедлить рост организации.
Технические долги в отношении программирования относятся к случаям, когда часто выбирается код, который легко реализовать в краткосрочной перспективе, а не как лучшее общее решение. Это, как правило, очень плохой подход к программированию, и, как следствие, в таком коде могут возникнуть более глубокие проблемы, которые называются долгами.
Эти системы могут накапливать технические долги со временем, поскольку они не являются самооптимизирующимися по своей природе. Технические долги могут проявляться по-разному: джунгли конвейеров, запутывание, незаявленные клиенты, скрытые циклы обратной связи, незавершенные зависимости данных и т. Д. Они могут привести к запутыванию и непреднамеренным результатам, а также могут значительно снизить производительность системы. Это может быть решено путем найма математиков и инженеров, чтобы сбалансировать алгоритм таким образом, чтобы уменьшить эти долги. (Подробнее о профессионалах, которые внедряют машинное обучение, см. Data Scientists: Новые рок-звезды технического мира.)
Человеческие предубеждения
Выбор алгоритмов осуществляется людьми и, следовательно, может быть предвзятым. Это может привести к ситуации, когда выбран неправильный алгоритм.
Например, команда, все члены которой окончили одну и ту же школу, будет склонна выбирать один и тот же набор алгоритмов. Поэтому лучше вводить в свою команду различные виды алгоритмического разнообразия или использовать много разных алгоритмов вместе.
Какое будущее?
Наш мир постепенно трансформируется с помощью новых и развивающихся технологий. Машинное обучение поможет направить поездку к месту назначения, предоставив достаточную помощь в процессе принятия решений. Это не только поможет сократить расходы компании, но и покажет, как правильно улучшить качество бизнеса, принимая во внимание все опросы и данные. Это показывает многообещающие черты обеспечения лучшего решения в будущем.
Резюме
Машинное обучение - это концепция, которая привлекла большое внимание и, скорее всего, оправдает все ожидания. Это очень преобразующий, поэтому он может работать на любом рабочем процессе для любого бизнеса. Любая организация, которая правильно интегрирует эту услугу, увидит значительные преимущества. Тем не менее, также очень важно знать об обеих сторонах монеты, чтобы правильно интегрировать ее.