Sisu
- Mis on masinõpe?
- Kuidas masinõpe töötab
- Miks on masinõpe nii oluline?
- Inimeste eelarvamused
- Milline on tulevik?
- Kokkuvõte
Allikas: Agsandrew / Dreamstime.com
Ära võtma:
Masinõppel on tohutu potentsiaal, kuid selle kasutamiseks tuleb seda korralikult rakendada.
Masinõpe on eritüüpi algoritm, mis suudab andmetest õppida ja prognoose teha. Kuna kogume rohkem andmeid erinevatest allikatest, saab masinõpe ennustusi sobivamalt teha. Siiski on puudusi, mida tuleb samuti hoolikalt uurida.
Mis on masinõpe?
Enne teemasse liiga süvenemist on äärmiselt oluline teada saada, mis masinõpe tegelikult on. See on tehisintellekti haru, mis keskendub õppimisele arvutamise teel ja edastatud andmete mustrite äratundmisele. Nüüd kasutatakse seda masinate loomiseks, mis saavad paljude keerukate algoritmide abil iseseisvalt otsuseid vastu võtta.
Masinõppe algoritme kasutades on masinad võimelised omandama teadmisi, teadma erinevaid asju, uurides reaalset maailma, esitades küsimusi omandatud teadmiste ja palju muu kohta. Need võimalused aitavad masinal mõelda, mõista ja samamoodi isegi ümbrusest õppida, leida iga kontseptsiooni taga olevat loogikat, ennustada ja seejärel vastavalt sellele ennustada.
Kuidas masinõpe töötab
See kontseptsioon pole tegelikult väga uus. Masinõpe pole midagi muud kui algoritmide kogum, mis suudab antud andmestikust õppida ja selle põhjal prognoose teha. Andmed ja ennustuse täpsus käivad käsikäes, seega saame rohkemate andmete korral täpsema ennustuse.
Iseenesest ei vaja see selle toimimiseks mingeid eelnevalt määratletud reegleid. See kontseptsioon töötab pidevalt. Paremate tulemuste saamiseks rakendab see andmekogumil automaatselt mitmesuguseid keerukaid algoritme. See pidev ja korduv tsükkel aitab ümbrust hoolikalt analüüsida, ennustada teatud probleemile õiget lahendust ja teha lõpuks õige otsus.
Miks on masinõpe nii oluline?
Vastus sellele on vähestes tegurites, mis on selle kontseptsiooni edukaks tegemise peamised põhjused. Vaatame järgmisi tegureid:
Samuti arenevad arvutustehnikad järk-järgult vastavalt Moore'i seadustele. Erinevad ettevõtted, nagu IBM, NVIDIA ja teised, töötavad arvutusmeetodite täiustamiseks välja mitmeid uuendusi. Need edusammud aitavad luua arvutustehnikaid andmete paremaks töötlemiseks.
Mõningaid lähenemisviise algoritmidele nimetatakse mustade kastidena, sõltuvalt andmete ainsusest ja protsessi mõistmisest. Tavaliselt on must kast süsteem või algoritm, mida saab vaadata ainult võetud sisendi ja väljundi osas. Need algoritmid või süsteemid ei paku sisemist toimimist ega nende taga olevat loogikat, pakkudes seega ainult läbipaistmatust (must). Teadaolevalt tekitavad need organisatsiooni jaoks tehnilisi ja kultuurilisi probleeme.
Kui musta kasti lähenemisviis ei toimi siis, kui andmed on olulises muutuses, siis võib süsteem mõistmise puudumise tõttu ohtu jääda. On väga raske selgitada, miks mudel ebaõnnestub, ja see võib organisatsioonide kasvu märkimisväärselt tagasi lükata.
Tehnilised võlad seoses programmeerimisega osutavad juhtumitele, kus sageli valitakse lühikese aja jooksul hõlpsasti rakendatav kood, mitte parim üldlahendus. Tavaliselt on see väga halb lähenemisviis programmeerimisele ja kuna selline kood võib hiljem edasi arendada sügavamaid probleeme, mida nimetatakse võlgadeks.
Need süsteemid võivad aja jooksul koguda tehnilist võlga, kuna need ei ole oma olemuselt ise optimeerivad. Tehnilised võlad võivad näidata ennast mitmel erineval viisil, näiteks torustike džunglid, takerdumine, deklareerimata kliendid, varjatud tagasisideahelad, kasutamata andmesõltuvused jne. Need võivad põhjustada segadust ja tahtmatuid tulemusi ning võivad süsteemi jõudlust drastiliselt vähendada. Seda saab lahendada palgates matemaatikud ja insenerid tasakaalus algoritmi kavandamiseks nii, et need võlad väheneksid. (Masinaõpet rakendavate plusside kohta saate lisateavet Andmeteadlased: Tehnikamaailma uued rokkstaarid.)
Inimeste eelarvamused
Algoritmid valivad inimesed ja seetõttu saab neid kallutada. See võib põhjustada olukorra, kus valitakse vale algoritm.
Näiteks meeskonnal, mille liikmed kõik sama kooli lõpetasid, on kalduvus valida samad algoritmid. Seega on kõige parem süstida oma meeskonda erinevat tüüpi algoritme või kasutada koos palju erinevaid algoritme.
Milline on tulevik?
Meie maailm muudab end aeglaselt uute ja arenevate tehnoloogiate abil. Masinõpe aitab teid suunata sihtkohta, pakkudes otsustusprotsessis piisavat abi. See ei aita mitte ainult vähendada ettevõtte kulusid, vaid näitab ka õiget viisi ettevõtte kvaliteedi parandamiseks, võttes arvesse kõiki uuringuid ja andmeid. See näitab paljulubavaid omadusi tulevikus parema lahenduse pakkumisel.
Kokkuvõte
Masinõpe on palju tähelepanu pälvinud kontseptsioon, mis suure tõenäosusega elab kõik. See on väga ümberkujundav, nii et sellel on võime töötada mis tahes töövooga mis tahes ettevõttes. Iga organisatsioon, kes selle teenuse õigesti integreerib, näeb olulist kasu. Kuid ka selle integreerimiseks on väga oluline teada mündi mõlemat külge.