Mašininis mokymasis turi platų pritaikymo spektrą finansų, sveikatos priežiūros, rinkodaros ir transporto srityse. Jis naudojamas analizuoti ir apdoroti didelius duomenų kiekius, numatyti prognozes ir automatizuoti sprendimų priėmimo procesus, be kitų užduočių.
Šiame straipsnyje sužinokite apie penkias pagrindines mašininio mokymosi ypatybes, dėl kurių jis yra galingas įrankis sprendžiant daugybę problemų – nuo vaizdo ir kalbos atpažinimo iki rekomendacijų sistemų ir natūralios kalbos apdorojimo.
Kas yra mašinų mokymasis?
Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto (DI) polaukis kuri apima algoritmų ir statistinių modelių kūrimas, kurios leidžia kompiuteriams mokytis iš duomenų be aiškiai užprogramuotų. Mašininio mokymosi tikslas yra sukurti sistemas, kurios galėtų nuolat gerinti savo našumą atliekant tam tikrą užduotį, remiantis patirtimi, gauta iš duomenų, su kuriais jos susiduria. Tai pasiekiama suteikiant algoritmams išsamius mokymus apie didžiulius duomenų rinkinius, o tai leidžia algoritmams rasti duomenų šablonus ir ryšius.
- Prižiūrimas mokymasis: Tai apima modelio mokymą pagal pažymėtą duomenų rinkinį, kuriame kiekvienam įvesties atveju pateikiama teisinga išvestis. Algoritmas naudoja šią informaciją, kad sužinotų ryšį tarp įvesties ir išvesties, ir tada gali numatyti naujus, nematomus duomenis.
- Neprižiūrimas mokymasis: tai apima modelio mokymą nepažymėtame duomenų rinkinyje, kai nepateikiama teisinga išvestis. Algoritmas turi pats rasti duomenų struktūrą ir paprastai naudojamas grupavimui, matmenų mažinimui ir anomalijų aptikimui.
- Stiprinamasis mokymasis: Tai apima agento mokymą priimti sprendimus aplinkoje, kurioje jis gauna grįžtamąjį ryšį per atlygį ar bausmes. Algoritmas naudoja šį atsiliepimą, kad sužinotų geriausią strategiją, kaip laikui bėgant maksimaliai padidinti atlygį.
5 pagrindinės mašininio mokymosi savybės
Mašinų mokymasis pastaraisiais metais tapo viena iš svarbiausių technologijų pažangos ir padarė didelę įtaką įvairioms pramonės šakoms ir pritaikymams. Pagrindinės jo savybės yra šios:
- Nuspėjamasis modeliavimas: duomenis naudoja mašininio mokymosi algoritmai, kad sukurtų modelius, prognozuojančius būsimus įvykius. Šie modeliai gali būti naudojami nustatant paskolos įsipareigojimų neįvykdymo riziką arba tikimybę, kad vartotojas pirks, be kita ko.
- Automatizavimas: Mašininio mokymosi algoritmai automatizuoja duomenų šablonų paieškos procesą, todėl reikia mažiau žmogaus įsikišimo ir leidžia atlikti tikslesnę ir veiksmingesnę analizę.
- Mastelio keitimas: Mašininio mokymosi metodai puikiai tinka dideliems duomenims apdoroti, nes jie skirti apdoroti didžiulius duomenų kiekius. Todėl įmonės gali priimti sprendimus remdamosi informacija, surinkta iš tokių duomenų.
- Apibendrinimas: mašininio mokymosi algoritmai gali atrasti plačius duomenų modelius, kurie gali būti naudojami naujiems, neištirtiems duomenims analizuoti. Nors modeliui mokyti naudojami duomenys gali būti ne iš karto pritaikomi atliekamai užduočiai, jie yra naudingi prognozuojant būsimus įvykius.
- Prisitaikymas: kai atsiranda naujų duomenų, mašininio mokymosi algoritmai kuriami taip, kad galėtų nuolat mokytis ir prisitaikyti. Dėl to jie laikui bėgant gali pagerinti savo našumą, tampa tikslesni ir efektyvesni, nes jiems suteikiama daugiau duomenų.
Mašininio mokymosi ir blokų grandinės technologijos integravimas
Mašininio mokymosi ir „blockchain“ technologijos integracija žada daug ateities. Mašininio mokymosi algoritmai gali būti naudojami duomenims įvertinti ir jais pagrįstoms prognozėms generuoti naudojant decentralizuotą ir saugią platformą, pvz. blokų grandinė.
Viena iš galimų šios integracijos panaudojimo sričių yra bankų sektorius, kur „blockchain“ technologijos decentralizuotas pobūdis ir galimybė uždrausti neleistiną prieigą jautrūs duomenys gali padėti mašininio mokymosi algoritmams veiksmingiau aptikti sukčiavimą ir pinigų plovimą.
Susiję: „Blockchain“ potencialas: kaip AI gali pakeisti decentralizuotą knygą
Mašinų mokymasis ir „blockchain“ technologija taip pat gali labai pakeisti tiekimo grandinės valdymas. Nors blokų grandinės technologija gali būti naudojama siekiant užtikrinti atvirumą ir atskaitomybę tiekimo grandinėje, mašininio mokymosi algoritmai gali būti naudojami tiekimo grandinės operacijoms optimizuoti ir paklausai prognozuoti.
Blockchain technologija leidžia saugiai ir privačiai dalytis medicininiais įrašais, o mašininio mokymosi algoritmai gali būti naudojami ligų protrūkiams prognozuoti ir pacientų rezultatams pagerinti.
Mašininio mokymosi ateitis
Tikimasi, kad mašininio mokymosi ateičiai bus būdinga nuolatinė algoritmų, skaičiavimo galios ir duomenų prieinamumo pažanga. Kadangi mašininis mokymasis tampa vis plačiau taikomas ir integruojamas į įvairias pramonės šakas, jis gali įvairiais būdais paveikti visuomenę.
Kai kurios pagrindinės mašininio mokymosi ateities tendencijos ir pokyčiai:
- Didesnis automatizavimas: tobulėjant mašininio mokymosi algoritmams, jie galės automatizuoti daugiau darbų, kuriems reikės mažiau žmogaus indėlio ir padidinti produktyvumą.
- Labiau suasmeninta patirtis: mašininio mokymosi algoritmai galės įvertinti ir panaudoti didžiulius duomenų kiekius, kad pateiktų labai individualizuotą patirtį, pvz., suasmenintus pasiūlymus ir skelbimus.
- Patobulintas sprendimas: mašininio mokymosi algoritmams vis geriau priimant sudėtingus sprendimus ir prognozuojant, daugeliui įmonių bus naudingas tikslesnis ir efektyvesnis sprendimų priėmimas.
- Dirbtinio intelekto etikos pažanga: mašininiam mokymuisi vis dažnėjant, bus vis labiau pabrėžiama, kad jis būtų kuriamas ir naudojamas etiškai ir atsakingai, daugiausia dėmesio skiriant privatumo apsaugai ir šališkumo priimant sprendimus šalinimui.
- Tarpdisciplininis bendradarbiavimas: mašininis mokymasis vis dažniau bus naudojamas bendradarbiaujant su kitomis sritimis, tokiomis kaip neuromokslas ir biologija, siekiant paskatinti naujus atradimus ir pažangą šiose srityse.
Apskritai mašininio mokymosi ateitis yra daug žadanti ir tikimasi, kad ateinančiais metais ji toliau keis daugybę pramonės šakų – nuo finansų iki sveikatos priežiūros.
Šaltinis: https://cointelegraph.com/news/5-key-features-of-machine-learning