Innehåll
- Vad är maskininlärning?
- Hur maskininlärning fungerar
- Varför maskininlärning är så viktigt
- Mänskliga förändringar
- Vad är framtiden?
- Sammanfattning
Källa: Agsandrew / Dreamstime.com
Hämtmat:
Maskininlärning har enorm potential, men det måste implementeras korrekt för att det ska vara användbart.
Maskininlärning är en speciell typ av algoritm som kan lära av data och göra förutsägelser. När vi samlar in mer data från olika källor kan maskininlärning göra förutsägelser mer lämpligt. Men det finns fallgropar som också måste granskas noggrant.
Vad är maskininlärning?
Innan du kommer för djupt in i ämnet är det oerhört viktigt att veta vad maskininlärning faktiskt är. Det är en gren av konstgjord intelligens som fokuserar på lärande genom beräkning och genom att känna igen mönstren för tillhandahållna data. Det används nu för att skapa maskiner som kan fatta beslut på egen hand med hjälp av många sofistikerade algoritmer.
Med hjälp av maskininlärningsalgoritmer kan maskiner förvärva kunskap, veta olika saker genom att utforska den verkliga världen, ställa frågor angående kunskapen de förvärvar och så mycket mer. Dessa funktioner hjälper maskinen att tänka, förstå och på samma sätt, till och med lära sig från sin omgivning, hitta logiken bakom varje koncept, förutsäga och sedan göra en förutsägelse därefter.
Hur maskininlärning fungerar
Detta koncept är faktiskt inte så nytt. Maskininlärning är inget annat än en uppsättning algoritmer som kan lära av den givna datapoolen och göra förutsägelser baserade på den. Data och noggrannheten i förutsägelsen går hand i hand, så med mer data får vi en mer exakt förutsägelse.
Som sådan kräver det inga fördefinierade regler för att styra dess drift. Detta koncept fungerar kontinuerligt. Det tillämpar många olika typer av sofistikerade algoritmer automatiskt på en uppsättning data för att få bättre resultat. Denna kontinuerliga och iterativa cykel hjälper dig att analysera omgivningen noggrant, förutsäga rätt lösning på ett visst problem och i slutändan fatta rätt beslut.
Varför maskininlärning är så viktigt
Svaret på detta ligger i få faktorer, som är de främsta orsakerna till att detta koncept är framgångsrikt. Låt oss titta på dessa faktorer:
Beräkningsteknikerna utvecklas också gradvis enligt Moores lag. Olika företag som IBM, NVIDIA och andra utvecklar flera innovationer för att förbättra beräkningsmetoderna. Dessa framsteg hjälper till att skapa beräkningstekniker för att bearbeta data på ett bättre sätt.
Några tillvägagångssätt för algoritmer benämns svarta rutor, beroende på enstaka datapunkter och förståelsen av processen. Vanligtvis är en svart ruta ett system eller en algoritm som endast kan ses i termer av den ingående ingången och den tillhandahållna utgången. Dessa algoritmer eller system erbjuder inte en bild av den interna funktionen eller logiken bakom dem, och ger därmed endast opakhet (svart). Dessa är kända för att skapa tekniska och kulturella problem för en organisation.
Om en black box-strategi underpresterar när uppgifterna genomgår en betydande förändring, kan systemet på grund av bristen på förståelse vara i riskzonen. Det är väldigt svårt att förklara varför modellen misslyckas, och den kan sätta organisationerna tillbaka väsentligt tillbaka.
Tekniska skulder avseende programmering avser fall där kod som är lätt att genomföra på kort sikt ofta väljs, snarare än den bästa övergripande lösningen. Det är vanligtvis ett mycket dåligt tillvägagångssätt för programmering och eftersom sådan kod kan fortsätta att utveckla djupare problem senare, som benämns skuld.
Dessa system kan ackumulera en teknisk skuld över tid eftersom de inte är självoptimaliserande till sin natur. Tekniska skulder kan visa sig på många olika sätt som djunglar av rörledningar, sammanfiltring, odeklarerade kunder, dolda återkopplingsslingor, databeroenden som är outnyttjade, etc. De kan resultera i dumhet och oavsiktliga resultat och kan minska systemets prestanda drastiskt. Detta kan lösas genom att anställa matematiker och ingenjörer i en balans för att planera algoritmen på ett sätt för att minska dessa skulder. (För mer information om proffsen som implementerar maskininlärning, se Data Scientists: The New Rock Stars of the Tech World.)
Mänskliga förändringar
Valet av algoritmer görs av människor och kan därför vara partisk. Detta kan leda till en situation där en felaktig algoritm är vald.
Till exempel kommer ett team vars medlemmar alla examen från samma skola har en tendens att välja samma uppsättning algoritmer. Så det är bäst att injicera ditt team med olika typer av algoritmisk variation eller använda många olika algoritmer tillsammans.
Vad är framtiden?
Vår värld transformerar sig långsamt med hjälp av ny och utvecklande teknik. Maskininlärning hjälper till att leda enheten till din destination genom att tillhandahålla tillräckligt stöd i beslutsprocessen. Det hjälper inte bara att sänka kostnaderna för ett företag utan visar också rätt sätt att förbättra företagets kvalitet genom att ta hänsyn till alla undersökningar och data. Det visar lovande drag att ge en bättre lösning i framtiden.
Sammanfattning
Maskininlärning är ett koncept som har samlat mycket uppmärksamhet och som sannolikt kommer att leva upp till all hype. Det är mycket transformativt, så det har förmågan att arbeta på alla arbetsflöden för alla företag. Varje organisation som integrerar denna tjänst på rätt sätt kommer att få betydande fördelar. Det är emellertid också mycket viktigt att veta om båda sidorna av myntet för att integrera det ordentligt.