Machine Learning (ML) er svið gervigreindar (AI) sem er tileinkað því að þróa reiknirit sem geta sjálfkrafa lært af gögnum án þess að vera sérstaklega forrituð. Það er eitt af efnilegustu sviðum gervigreindar og hefur veruleg áhrif á fjölbreytt úrval atvinnugreina, svo sem heilsugæslu, fjármál, flutninga og smásölu.
Það eru tvær megingerðir ML: Nám undir eftirliti og nám án eftirlits. Í námi undir eftirliti er reikniritinu útvegað sett af merktum gögnum, það er gögn með réttum svörum. Reikniritið lærir að tengja inntakið við rétt úttak. Í námi án eftirlits hefur reikniritið engin merki. Þú verður að læra að finna mynstur í gögnum sjálfur.
Sumir af vinsælustu reikniritunum fyrir vélanám eru:
- Línuleg aðhvarf
- Ákvörðunartré
- Tauganet
- Vektor stuðningsvél
Þessi reiknirit er hægt að nota til að leysa margs konar vandamál, svo sem:
- Flokkun
- Afturhvarf
- Hópflokkun
- djúpt nám
Þetta er öflugt tæki sem hefur tilhneigingu til að gjörbylta mörgum atvinnugreinum. Eftir því sem ML reiknirit verða flóknari getum við búist við að sjá enn nýstárlegri forrit í framtíðinni.
Hvernig virkar vélanám?
ML virkar með því að nota gögn til að þjálfa reiknirit. Reikniritið lærir að tengja inntak við úttak úr gögnunum. Þegar reikniritið hefur verið þjálfað er hægt að nota það til að spá fyrir um ný gögn.
Til dæmis væri hægt að þjálfa vélrænt reiknirit til að bera kennsl á ketti á myndum. Reikniritið yrði þjálfað með gagnasafni af köttum og myndum sem ekki eru af köttum. Reikniritið myndi læra að bera kennsl á eiginleika kattamynda, svo sem lögun höfuðs, augna og hala. Þegar reikniritið hefur verið þjálfað er hægt að nota það til að bera kennsl á ketti á nýjum myndum.
Hver er ávinningurinn af vélanámi?
Kostirnir eru margir. Sumir af mikilvægustu kostunum eru:
- Sjálfvirkni: ML getur sjálfvirkt mörg verkefni sem eru nú unnin af mönnum. Þetta getur losað tíma og fjármagn fyrir menn til að einbeita sér að stefnumótandi verkefnum.
- Nákvæmni: ML getur verið nákvæmara en hefðbundnar greiningaraðferðir. Þetta er vegna þess að Machine Learning getur lært af gögnum og stillt spár sínar út frá nýjum gögnum.
- Skilvirkni: ML getur verið skilvirkara en hefðbundnar greiningaraðferðir. Þetta er vegna þess að Machine Learning getur unnið mikið magn af gögnum á fljótlegan og skilvirkan hátt.
- Nýsköpun: ML getur hjálpað til við að búa til nýjar hugmyndir og nýjungar. Þetta er vegna þess að vélanám getur lært af gögnum og fundið mynstur sem menn geta ekki séð.
Hverjar eru áskoranir vélanáms?
Áskoranir vélanáms eru líka margar. Sumar af mikilvægustu áskorunum eru:
- Aðgengi gagna: MLearning þarf mikið magn af gögnum til að þjálfa reiknirit. Það getur verið erfitt að fá nauðsynleg gögn, sérstaklega ef gögnin eru trúnaðarmál eða höfundarréttarvarið.
- Flækjustig gagna: Gögn geta verið flókin og erfitt að greina þau. Þetta getur gert það erfitt að þjálfa nákvæma MLearning reiknirit.
- Túlka niðurstöður þínar: Niðurstöður þínar gætu verið erfiðar að túlka. Þetta er vegna þess að MLearning reiknirit geta lært mynstur sem menn geta ekki séð.
Þrátt fyrir áskoranirnar er ML tækni sem hefur mikla möguleika á jákvæðum áhrifum á heiminn. Eftir því sem reiknirit vélanáms verða flóknari getum við búist við að sjá enn nýstárlegri forrit í framtíðinni.
Hvernig get ég lært meira um vélanám?
Ef þú vilt læra meira um þetta, þá eru mörg úrræði í boði. Þú getur fundið bækur, greinar, námskeið á netinu og kennsluefni. Þú getur líka fundið notendasamfélög og málþing þar sem þú getur lært af öðrum sem hafa áhuga á vélanámi.
Ef þú hefur áhuga á að læra meira mælum við með að byrja á grunnatriðum. Lærðu um mismunandi gerðir vélanáms reiknirit, hvernig þau virka og hvernig hægt er að nota þau til að leysa vandamál. Þegar þú hefur grunnskilning á grunnatriðum geturðu byrjað að læra um sértækari forrit.
Hverjar eru mismunandi tegundir vélanáms?
Það eru tvær megingerðir vélanáms: Nám undir eftirliti og nám án eftirlits.
Umsjón nám
Í námi undir eftirliti er reikniritinu útvegað sett af merktum gögnum, það er gögn með réttum svörum. Reikniritið lærir að tengja inntakið við rétt úttak.
Ekkert eftirlit með námi
Í námi án eftirlits hefur reikniritið engin merki. Þú verður að læra að finna mynstur í gögnum sjálfur. Til dæmis væri hægt að þjálfa reiknirit án eftirlits til að flokka viðskiptavini í mismunandi flokka. Reikniritið myndi læra að finna mynstur í gögnum viðskiptavina, svo sem aldur þeirra, tekjur og staðsetningu. Þegar reikniritið hefur verið þjálfað er hægt að nota það til að flokka nýja viðskiptavini í sömu flokka.
Hver eru nokkur forrit vélanáms?
ML er notað í fjölmörgum atvinnugreinum, svo sem heilsugæslu, fjármálum, flutningum og smásölu. Sum af vinsælustu forritunum eru:
- Flokkun: M Nám er hægt að nota til að flokka gögn í mismunandi flokka. Til dæmis væri hægt að nota Machine Learning algrím til að flokka myndir af köttum og hundum.
- Afturhvarf: M Nám er hægt að nota til að spá fyrir um samfelld gildi. Til dæmis væri hægt að nota vélrænt reiknirit til að spá fyrir um verð hlutabréfa eða líkurnar á því að viðskiptavinur hætti.
- Flokkun: M Nám er hægt að nota til að flokka gögn í mismunandi flokka. Til dæmis væri hægt að nota vélrænt reiknirit til að flokka viðskiptavini í mismunandi flokka út frá eiginleikum þeirra.
- djúpt nám: Hægt er að nota vélanám til að smíða líkön sem geta lært af miklu magni gagna. Til dæmis væri hægt að nota djúpnámsreiknirit til að bera kennsl á myndir af brjóstakrabbameini í brjóstamyndatöku.
Hverjar eru nokkrar af MLearning straumum í framtíðinni?
Sumar af vélanámsstraumum framtíðarinnar eru:
- Aukning á notkun stórra gagna: Það þarf mikið magn af gögnum til að þjálfa reiknirit. Eftir því sem heimurinn verður stafrænni verða fleiri gögn til. Þetta skapar ný tækifæri fyrir notkun þess.
- Þróun nýrra reiknirita: Vísindamenn eru stöðugt að þróa nýjar reiknirit fyrir vélanám. Þessir nýju reiknirit eru nákvæmari og skilvirkari en fyrri reiknirit.
- Su nota á nýjum sviðum: Vélanám er notað á fjölmörgum sviðum, svo sem heilsugæslu, fjármálum, flutningum og smásölu. Eftir því sem tæknin verður flóknari getum við búist við að sjá notkun hennar á nýjum sviðum.
MLearning er öflug tækni sem hefur möguleika á að gjörbylta mörgum atvinnugreinum. Eftir því sem þessi reiknirit verða flóknari getum við búist við að sjá enn nýstárlegri forrit í framtíðinni.