Περιεχόμενο
- Τι είναι η εκμάθηση μηχανών;
- Πώς λειτουργεί η μηχανική μάθηση
- Γιατί η μηχανική μάθηση είναι τόσο σημαντική
- Ανθρώπινες διαταραχές
- Ποιο είναι το μέλλον;
- Περίληψη
Πηγή: Agsandrew / Dreamstime.com
Πάρε μακριά:
Η μηχανική μάθηση έχει τεράστιες δυνατότητες, αλλά πρέπει να εφαρμοστεί σωστά για να είναι χρήσιμη.
Η μηχανική μάθηση είναι ένας ειδικός τύπος αλγορίθμου που μπορεί να μάθει από τα δεδομένα και να κάνει προβλέψεις. Καθώς συλλέγουμε περισσότερα δεδομένα από διάφορες πηγές, η μηχανική μάθηση μπορεί να κάνει τις προβλέψεις πιο κατάλληλες. Ωστόσο, υπάρχουν παγίδες που πρέπει επίσης να εξεταστούν προσεκτικά.
Τι είναι η εκμάθηση μηχανών;
Πριν προχωρήσουμε πολύ βαθιά στο θέμα, είναι εξαιρετικά σημαντικό να γνωρίζουμε ποια είναι η μηχανική μάθηση στην πραγματικότητα. Είναι ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που επικεντρώνεται στη μάθηση μέσω υπολογισμού και αναγνωρίζοντας τα πρότυπα των παρεχόμενων δεδομένων. Τώρα χρησιμοποιείται για τη δημιουργία μηχανών που μπορούν να λάβουν αποφάσεις με τη βοήθεια πολλών πολύπλοκων αλγορίθμων.
Χρησιμοποιώντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, οι μηχανές θα είναι ικανές να αποκτήσουν γνώση, να γνωρίσουν διαφορετικά πράγματα με την εξερεύνηση του πραγματικού κόσμου, να θέτουν ερωτήσεις σχετικά με τη γνώση που αποκτούν και πολλά άλλα. Αυτές οι δυνατότητες βοηθούν τη μηχανή να σκέφτεται, να κατανοεί και να μαθαίνει ακόμα και από το περιβάλλον της, να βρίσκει τη λογική πίσω από κάθε έννοια, να προβλέπει και στη συνέχεια να κάνει μια πρόβλεψη ανάλογα.
Πώς λειτουργεί η μηχανική μάθηση
Αυτή η έννοια δεν είναι πραγματικά πολύ νέα. Η μηχανική μάθηση δεν είναι τίποτα άλλο από ένα σύνολο αλγορίθμων που μπορούν να μάθουν από το δεδομένο σύνολο δεδομένων και να κάνουν προβλέψεις με βάση αυτό. Τα δεδομένα και η ακρίβεια της πρόβλεψης πάνε χέρι-χέρι, έτσι ώστε με περισσότερα δεδομένα να έχουμε μια ακριβέστερη πρόβλεψη.
Ως εκ τούτου, δεν απαιτεί προκαθορισμένους κανόνες για τη λειτουργία της. Αυτή η έννοια λειτουργεί με συνεχή τρόπο. Εφαρμόζει αυτόματα πολλούς διαφορετικούς τύπους εξελιγμένων αλγορίθμων σε ένα σύνολο δεδομένων για καλύτερα αποτελέσματα. Αυτός ο συνεχής και επαναληπτικός κύκλος βοηθά στην προσεκτική ανάλυση του περιβάλλοντος, προβλέποντας τη σωστή λύση σε ένα συγκεκριμένο πρόβλημα και τελικά κάνοντας τη σωστή απόφαση.
Γιατί η μηχανική μάθηση είναι τόσο σημαντική
Η απάντηση σε αυτό έγκειται σε λίγους παράγοντες, οι οποίοι αποτελούν τις κύριες αιτίες για την επιτυχία αυτής της ιδέας. Ας ρίξουμε μια ματιά σε αυτούς τους παράγοντες:
Οι τεχνικές υπολογισμού προχωρούν επίσης σταδιακά σύμφωνα με το νόμο του Moore. Διαφορετικές εταιρείες όπως η IBM, η NVIDIA και άλλοι αναπτύσσουν αρκετές καινοτομίες για τη βελτίωση των μεθόδων υπολογισμού. Αυτές οι εξελίξεις βοηθούν στη δημιουργία τεχνικών υπολογισμού για την καλύτερη επεξεργασία των δεδομένων.
Μερικές προσεγγίσεις στους αλγόριθμους ονομάζονται μαύρα κουτιά, ανάλογα με τα μοναδικά σημεία των δεδομένων και την κατανόηση της διαδικασίας. Συνήθως, ένα μαύρο κουτί είναι ένα σύστημα ή ένας αλγόριθμος ο οποίος μπορεί να δει μόνο από την άποψη της εισόδου που λαμβάνεται και της παρεχόμενης παραγωγής. Αυτοί οι αλγόριθμοι ή συστήματα δεν προσφέρουν μια άποψη των εσωτερικών λειτουργιών ή της λογικής πίσω τους, προσφέροντας έτσι μόνο αδιαφάνεια (μαύρη). Είναι γνωστό ότι δημιουργούν τεχνικά και πολιτιστικά προβλήματα για έναν οργανισμό.
Εάν μια προσέγγιση μαύρου κουτιού υπο-εκτελεί όταν τα δεδομένα περνούν μια σημαντική αλλαγή, τότε λόγω της έλλειψης κατανόησης, το σύστημα μπορεί να είναι σε κίνδυνο. Είναι πολύ δύσκολο να εξηγήσουμε γιατί το μοντέλο αποτυγχάνει και μπορεί να θέσει ουσιαστικά την ανάπτυξη των οργανώσεων.
Τα τεχνικά χρέη, όσον αφορά τον προγραμματισμό, αναφέρονται σε περιπτώσεις όπου ένας κώδικας που είναι εύκολος να εφαρμοστεί βραχυπρόθεσμα επιλέγεται συχνά και όχι η καλύτερη συνολική λύση. Είναι συνήθως μια πολύ κακή προσέγγιση στον προγραμματισμό και καθώς αυτός ο κώδικας μπορεί να συνεχίσει να αναπτύσσει βαθύτερα ζητήματα αργότερα, τα οποία ονομάζονται χρέη.
Αυτά τα συστήματα μπορούν να συσσωρεύσουν ένα τεχνικό χρέος με την πάροδο του χρόνου, καθώς δεν αυτο-βελτιστοποιούν τη φύση. Τα τεχνικά χρέη μπορούν να εμφανιστούν με πολλούς διαφορετικούς τρόπους, όπως οι ζούγκλες των αγωγών, η εμπλοκή, οι αδήλωτοι πελάτες, οι κρυμμένοι βρόχοι ανατροφοδότησης, οι εξαρτήσεις δεδομένων που δεν χρησιμοποιούνται, κλπ. Μπορούν να οδηγήσουν σε σάρωση και ακούσια αποτελέσματα και να μειώσουν δραστικά την απόδοση του συστήματος. Αυτό μπορεί να επιλυθεί με την πρόσληψη μαθηματικών και μηχανικών σε μια ισορροπία για το σχεδιασμό του αλγορίθμου με τέτοιο τρόπο ώστε να μειωθούν αυτά τα χρέη. (Για περισσότερα σχετικά με τους επαγγελματίες που εφαρμόζουν μηχανική μάθηση, βλ. Data Scientists: The New Rock Stars του Tech World).
Ανθρώπινες διαταραχές
Η επιλογή των αλγορίθμων γίνεται από τον άνθρωπο και έτσι μπορεί να είναι προκατειλημμένη. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε μια κατάσταση όπου επιλέγεται ένας ακατάλληλος αλγόριθμος.
Για παράδειγμα, μια ομάδα των οποίων όλα τα μέλη αποφοίτησαν από το ίδιο σχολείο θα έχουν την τάση να επιλέγουν το ίδιο σύνολο αλγορίθμων. Έτσι είναι καλύτερο να κάνετε την ομάδα σας με διαφορετικά είδη αλγοριθμικών ποικιλιών ή να χρησιμοποιήσετε πολλούς διαφορετικούς αλγόριθμους μαζί.
Ποιο είναι το μέλλον;
Ο κόσμος μας μετασχηματίζεται αργά με τη βοήθεια νέων και εξελισσόμενων τεχνολογιών. Η εκμάθηση μηχανών θα σας βοηθήσει να καθοδηγήσετε την οδήγηση στον προορισμό σας παρέχοντας επαρκή βοήθεια στη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Δεν θα βοηθήσει μόνο στη μείωση του κόστους μιας επιχείρησης, αλλά θα δείξει επίσης τον σωστό τρόπο βελτίωσης της ποιότητας μιας επιχείρησης, λαμβάνοντας υπόψη όλες τις έρευνες και τα δεδομένα. Παρουσιάζει πολλά υποσχόμενα χαρακτηριστικά για την παροχή καλύτερης λύσης στο μέλλον.
Περίληψη
Η μηχανική μάθηση είναι μια ιδέα που έχει συγκεντρώσει μεγάλη προσοχή και πιθανότατα θα ανταποκριθεί σε όλη τη διαφημιστική εκστρατεία. Είναι πολύ μετασχηματιστικό, οπότε έχει την ικανότητα να εργάζεται σε οποιαδήποτε ροή εργασίας για οποιαδήποτε επιχείρηση. Κάθε οργανισμός που ενσωματώνει την υπηρεσία με τον σωστό τρόπο θα έχει σημαντικά οφέλη. Ωστόσο, είναι επίσης πολύ σημαντικό να γνωρίζουμε και τις δύο πλευρές του κέρματος για να το ενσωματώσουμε σωστά.