Indhold
- Hvad er maskinlæring?
- Sådan fungerer maskinlæring
- Hvorfor maskinlæring er så vigtig
- Menneskelige fordele
- Hvad er fremtiden?
- Resumé
Kilde: Agsandrew / Dreamstime.com
Tag væk:
Maskinindlæring har et enormt potentiale, men det skal implementeres korrekt for at det skal være nyttigt.
Maskinlæring er en speciel type algoritme, som kan lære af data og foretage forudsigelser. Når vi indsamler flere data fra forskellige kilder, kan maskinlæring foretage forudsigelser mere passende. Der er dog faldgruber, som også skal undersøges nøje.
Hvad er maskinlæring?
Før du går for dybt ind i emnet, er det ekstremt vigtigt at vide, hvad maskinlæring faktisk er. Det er en gren af kunstig intelligens, der fokuserer på læring gennem beregning og ved at genkende mønstre for leverede data. Det bruges nu til at oprette maskiner, der kan træffe beslutninger på egen hånd ved hjælp af mange sofistikerede algoritmer.
Ved hjælp af maskinlæringsalgoritmer vil maskiner være i stand til at tilegne sig viden, kende forskellige ting ved at udforske den virkelige verden, stille spørgsmål om den viden, de tilegner sig, og så meget mere. Disse funktioner hjælper maskinen til at tænke, forstå og ligeledes, selv lære af deres omgivelser, finde logikken bag hvert koncept, forudsige og derefter forudsige i overensstemmelse hermed.
Sådan fungerer maskinlæring
Dette koncept er faktisk ikke meget nyt. Maskinlæring er intet andet end et sæt algoritmer, der kan lære af den givne datapool og foretage forudsigelser baseret på det. Data og nøjagtigheden af forudsigelsen går hånd i hånd, så med flere data får vi en mere præcis forudsigelse.
Som sådan kræver det ikke nogen foruddefinerede regler for at styre dens funktion. Dette koncept fungerer kontinuerligt. Det anvender mange forskellige typer sofistikerede algoritmer automatisk på et datasæt for at få bedre resultater. Denne kontinuerlige og iterative cyklus hjælper med at analysere omgivelserne nøje, forudsige den rigtige løsning på et bestemt problem og i sidste ende tage den rigtige beslutning.
Hvorfor maskinlæring er så vigtig
Svaret på dette ligger i få faktorer, som er de vigtigste årsager til at gøre dette koncept vellykket. Lad os se på disse faktorer:
Beregningsteknikkerne går også gradvist frem i henhold til Moore's lov. Forskellige virksomheder som IBM, NVIDIA og andre udvikler flere innovationer for at forbedre beregningsmetoderne. Disse fremskridt hjælper med at skabe beregningsteknikker til behandling af dataene på en bedre måde.
Et par tilgange til algoritmer betegnes som sorte bokse, afhængigt af de enkelte datapunkter og forståelsen af processen. En sort boks er typisk et system eller en algoritme, som kun kan ses med hensyn til det indtastede input og det leverede output. Disse algoritmer eller systemer giver ikke et overblik over den interne funktion eller logikken bag dem, og giver dermed kun uigennemsigtighed (sort). Disse er kendt for at skabe tekniske og kulturelle problemer for en organisation.
Hvis en black box-tilgang undervurderes, når dataene gennemgår en betydelig ændring, kan systemet på grund af den manglende forståelse være i fare. Det er meget vanskeligt at forklare, hvorfor modellen mislykkes, og den kan sætte organisationernes vækst markant tilbage.
Teknisk gæld med hensyn til programmering henviser til tilfælde, hvor der ofte vælges kode, der er let at implementere på kort sigt, snarere end den bedste samlede løsning. Det er typisk en meget dårlig tilgang til programmering, og da en sådan kode kan fortsætte med at udvikle dybere spørgsmål senere, der betegnes som gæld.
Disse systemer kan akkumulere en teknisk gæld over tid, da de ikke er selvoptimerende. Teknisk gæld kan vise sig på mange forskellige måder som jungler af rørledninger, sammenfiltring, ikke-erklærede kunder, skjulte feedback-løkker, datafhængigheder, der er uudnyttet osv. De kan resultere i tilsløring og utilsigtede resultater og kan reducere systemets ydelse drastisk. Dette kan løses ved at ansætte matematikere og ingeniører i en balance til at planlægge algoritmen på en måde for at reducere disse gæld. (Du kan finde flere oplysninger om de professionelle, der implementerer maskinlæring, i Data Scientists: The New Rock Stars of the Tech World.)
Menneskelige fordele
Valget af algoritmer udføres af mennesker og kan derfor være partisk. Dette kan føre til en situation, hvor en forkert algoritme er valgt.
For eksempel vil et team, hvis medlemmer alle er uddannet fra den samme skole, have en tendens til at vælge det samme sæt algoritmer. Så det er bedst at sprøjte dit team med forskellige slags algoritmiske variationer eller bruge mange forskellige algoritmer sammen.
Hvad er fremtiden?
Vores verden transformerer sig langsomt ved hjælp af nye og udviklende teknologier. Maskinlæring vil hjælpe med at guide drevet til din destination ved at yde tilstrækkelig hjælp i beslutningsprocessen. Det vil ikke kun hjælpe med at reducere en virksomheds omkostninger, men også vise den rigtige måde at forbedre en virksomheds kvalitet ved at tage alle undersøgelser og data i betragtning. Det viser lovende træk for at give en bedre løsning i fremtiden.
Resumé
Maskinlæring er et koncept, der har samlet en masse opmærksomhed og sandsynligvis vil leve op til al hype. Det er meget transformerende, så det har evnen til at arbejde på enhver arbejdsgang for enhver virksomhed. Enhver organisation, der integrerer denne service på den rigtige måde, vil få betydelige fordele. Det er imidlertid også meget vigtigt at vide om begge sider af mønten for at integrere den korrekt.