Obsah
- Co je strojové učení?
- Jak funguje strojové učení
- Proč je strojové učení tak důležité
- Lidská zkreslení
- Co je budoucnost?
- souhrn
Zdroj: Agsandrew / Dreamstime.com
Odnést:
Strojové učení má obrovský potenciál, ale musí být řádně implementováno, aby bylo užitečné.
Strojové učení je speciální typ algoritmu, který se může učit z dat a vytvářet předpovědi. Když sbíráme více dat z různých zdrojů, strojové učení může předpovídat vhodněji. Existují však úskalí, která je také třeba pečlivě prozkoumat.
Co je strojové učení?
Než se do tohoto tématu dostaneme příliš hluboko, je nesmírně důležité vědět, co je strojové učení ve skutečnosti. Jedná se o odvětví umělé inteligence, které se zaměřuje na učení prostřednictvím výpočtu a rozpoznávání vzorců poskytovaných dat. Nyní se používá k vytváření strojů, které se mohou samy rozhodovat pomocí mnoha sofistikovaných algoritmů.
Pomocí algoritmů strojového učení budou stroje schopny získat znalosti, poznání různých věcí zkoumáním skutečného světa, kladením otázek ohledně znalostí, které získají, a ještě mnohem více. Tyto schopnosti pomáhají stroji myslet, porozumět a podobně, dokonce se učit ze svého okolí, najít logiku každého konceptu, předpovídat a podle toho předpovídat.
Jak funguje strojové učení
Tento koncept není ve skutečnosti příliš nový. Strojové učení není nic jiného než sada algoritmů, které se mohou poučit z daného souboru dat a na základě toho vytvářet předpovědi. Data a přesnost predikce jdou ruku v ruce, takže s více daty dostáváme přesnější predikci.
Jako takový nevyžaduje jeho předdefinovaná pravidla, která by upravovala jeho fungování. Tento koncept funguje nepřetržitě. Automaticky aplikuje mnoho různých typů sofistikovaných algoritmů na sadu dat, aby bylo dosaženo lepších výsledků. Tento nepřetržitý a iterační cyklus pomáhá při pečlivé analýze okolí, předpovídání správného řešení určitého problému a nakonec správném rozhodnutí.
Proč je strojové učení tak důležité
Odpověď na to spočívá v několika faktorech, které jsou hlavními příčinami úspěchu tohoto konceptu. Pojďme se podívat na tyto faktory:
Techniky výpočtu také postupují postupně podle Mooreova zákona. Různé společnosti jako IBM, NVIDIA a další vyvíjejí několik inovací, aby zlepšily metody výpočtu. Tato vylepšení pomáhají vytvářet výpočetní techniky pro lepší zpracování dat.
Několik přístupů k algoritmům se označuje jako černé rámečky, v závislosti na jednotlivých bodech dat a porozumění procesu. Černá skříňka je obvykle systém nebo algoritmus, který lze prohlížet pouze z hlediska přijatého vstupu a poskytnutého výstupu. Tyto algoritmy nebo systémy nenabízejí pohled na vnitřní fungování nebo logiku za nimi, a proto nabízejí pouze neprůhlednost (černá). Je známo, že pro organizaci vytvářejí technické a kulturní problémy.
Pokud přístup v černé skříňce nedosahuje dostatečné výkonnosti, když data procházejí významnou změnou, může být systém kvůli nedostatečnému porozumění ohrožen. Je velmi obtížné vysvětlit, proč se model nezdaří, a může podstatně obnovit růst organizací.
Technické dluhy se, pokud jde o programování, týkají spíše případů, kdy je často zvolen kód, který je snadno implementovatelný v krátkodobém horizontu, než nejlepší celkové řešení. Obvykle se jedná o velmi špatný přístup k programování, a proto se takový kód může později vyvinout hlubší problémy, které se nazývají dluhy.
Tyto systémy mohou časem nahromadit technický dluh, protože nejsou samooptimalizační povahy. Technické dluhy se mohou projevit mnoha různými způsoby, jako jsou džungle potrubí, zapletení, nehlášené zákazníky, skryté smyčky zpětné vazby, nevyužité datové závislosti atd. Mohou mít za následek zmatení a nezamýšlené výsledky a mohou výrazně snížit výkon systému. To lze vyřešit najímáním matematiků a inženýrů v rovnováze, aby se algoritmus naplánoval tak, aby se tyto dluhy snížily. (Více o profesionálech, kteří implementují strojové učení, najdete v článku Data Scientists: The New Rock Stars of Tech World.)
Lidská zkreslení
Výběr algoritmů provádí člověk, a proto může být zkreslený. To může vést k situaci, kdy je vybrán nesprávný algoritmus.
Například tým, jehož členové absolvovali stejnou školu, bude mít tendenci volit stejnou sadu algoritmů. Nejlepší je tedy vstříknout svůj tým do různých druhů algoritmické rozmanitosti nebo použít mnoho různých algoritmů dohromady.
Co je budoucnost?
Náš svět se pomalu transformuje pomocí nových a vyvíjejících se technologií. Strojové učení pomůže při vedení jednotky k cíli tím, že poskytuje dostatečnou pomoc v procesu rozhodování. Pomůže to nejen při snižování nákladů společnosti, ale také ukazuje správný způsob, jak zlepšit kvalitu podnikání zohledněním všech průzkumů a údajů. Ukazuje slibné rysy poskytování lepších řešení v budoucnosti.
souhrn
Strojové učení je koncept, který nashromáždil spoustu pozornosti a s největší pravděpodobností splní všechny humbuk. Je velmi transformativní, takže má schopnost pracovat na jakémkoli pracovním postupu pro jakoukoli firmu. Každá organizace, která integruje tuto službu správným způsobem, bude mít významné výhody. Je však také velmi důležité vědět o obou stranách mince, aby se správně integrovala.