5 galvenās mašīnmācīšanās iezīmes

Mašīnmācībai ir plašs pielietojumu klāsts finanšu, veselības aprūpes, mārketinga un transporta nozarēs. To izmanto, lai analizētu un apstrādātu lielu datu apjomu, veiktu prognozes un automatizētu lēmumu pieņemšanas procesus, kā arī citus uzdevumus.

Šajā rakstā uzziniet par piecām galvenajām mašīnmācīšanās funkcijām, kas padara to par spēcīgu rīku plašu problēmu risināšanai, sākot no attēla un runas atpazīšanas līdz ieteikumu sistēmām un dabiskās valodas apstrādei.

Kas ir mašīnmācība?

Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta (AI) apakšnozare kas ietver algoritmu un statistisko modeļu izstrāde, kas ļauj datoriem mācīties no datiem bez tiešas programmēšanas. Mašīnmācīšanās mērķis ir izveidot sistēmas ar spēju nepārtraukti uzlabot savu veiktspēju noteiktā uzdevumā, pamatojoties uz pieredzi, kas iegūta no datiem, ar kuriem tās tiek pakļautas. Tas tiek panākts, sniedzot algoritmiem plašu apmācību par milzīgām datu kopām, kas ļauj algoritmiem atrast datos modeļus un savienojumus.

• Uzraudzīta mācīšanās: tas ietver modeļa apmācību uz marķētas datu kopas, kur katrai ievadei tiek nodrošināta pareizā izvade. Algoritms izmanto šo informāciju, lai uzzinātu attiecības starp ieejām un izvadēm, un pēc tam var veikt prognozes par jauniem, neredzētiem datiem.
• Neuzraudzīta mācīšanās: tas ietver modeļa apmācību nemarķētai datu kopai, kur netiek nodrošināta pareizā izvade. Algoritmam pašam jāatrod struktūra datos, un to parasti izmanto klasterēšanai, dimensiju samazināšanai un anomāliju noteikšanai.
• Mācību pastiprināšana: tas ietver aģenta apmācību pieņemt lēmumus vidē, kurā tas saņem atgriezenisko saiti, izmantojot atlīdzību vai sodus. Algoritms izmanto šo atgriezenisko saiti, lai uzzinātu labāko stratēģiju, kā laika gaitā palielināt atlīdzību.

Saistītie: DeFi saknes: mākslīgais intelekts, lielie dati, mākoņdatošana un sadalītās virsgrāmatas tehnoloģija

5 galvenās mašīnmācīšanās iezīmes

Mašīnmācība pēdējos gados ir kļuvusi par vienu no svarīgākajiem tehnoloģiskajiem sasniegumiem, un tā ir būtiski ietekmējusi plašu nozaru un lietojumu klāstu. Tās galvenās iezīmes ir:

• Prognozējošā modelēšana: datus izmanto mašīnmācīšanās algoritmi, lai izveidotu modeļus, kas prognozē nākotnes notikumus. Šos modeļus cita starpā var izmantot, lai noteiktu aizdevuma saistību nepildīšanas risku vai iespējamību, ka patērētājs veiks pirkumu.
• Automatizācija: mašīnmācīšanās algoritmi automatizē datu modeļu atrašanas procesu, prasa mazāku cilvēku iesaisti un ļauj veikt precīzāku un efektīvāku analīzi.
• Mērogojamība: mašīnmācīšanās metodes ir labi piemērotas lielu datu apstrādei, jo tās ir paredzētas liela datu apjoma apstrādei. Tā rezultātā uzņēmumi var pieņemt lēmumus, pamatojoties uz informāciju, kas iegūta no šādiem datiem.
• Vispārināšana: mašīnmācības algoritmi spēj atklāt plašus datu modeļus, ko var izmantot jaunu, neizpētītu datu analīzei. Pat ja modeļa apmācīšanai izmantotie dati var nebūt uzreiz piemērojami konkrētajam uzdevumam, tie ir noderīgi nākotnes notikumu prognozēšanai.
• Pielāgošanās spēja: kļūstot pieejamiem jauniem datiem, tiek veidoti mašīnmācīšanās algoritmi, lai nepārtraukti mācītos un pielāgotos. Tā rezultātā viņi laika gaitā var uzlabot savu veiktspēju, kļūstot precīzākiem un efektīvākiem, jo ​​tiem tiek darīts pieejams vairāk datu.

Mašīnmācīšanās un blokķēdes tehnoloģijas integrācija

Mašīnmācīšanās un blokķēdes tehnoloģijas integrācijai ir liels solījums nākotnē. Mašīnmācīšanās algoritmus var izmantot, lai novērtētu datus un ģenerētu prognozes, pamatojoties uz tiem, izmantojot decentralizētu un drošu platformu, piemēram, bloka ķēde.

Viena no iespējamām šīs integrācijas izmantošanas jomām ir banku sektors, kur blokķēdes tehnoloģijas decentralizētais raksturs un spēja aizliegt nesankcionētu piekļuvi sensitīviem datiem var palīdzēt mašīnmācīšanās algoritmiem efektīvāk atklāt krāpšanu un naudas atmazgāšanu.

Saistītie: Blockchain potenciāls: kā AI var mainīt decentralizēto virsgrāmatu

Mašīnmācība un blokķēdes tehnoloģija var arī būtiski mainīt piegādes ķēdes vadība. Lai gan blokķēdes tehnoloģiju var izmantot, lai nodrošinātu atvērtību un atbildību piegādes ķēdē, mašīnmācīšanās algoritmus var izmantot, lai optimizētu piegādes ķēdes darbības un prognozētu pieprasījumu.

Blockchain tehnoloģija var nodrošināt drošu un privātu medicīnisko ierakstu koplietošanu, savukārt mašīnmācīšanās algoritmus var izmantot, lai prognozētu slimību uzliesmojumus un uzlabotu pacientu rezultātus.

Mašīnmācības nākotne

Paredzams, ka mašīnmācības nākotni raksturos nepārtraukti algoritmi, skaitļošanas jauda un datu pieejamība. Tā kā mašīnmācība kļūst arvien plašāk pieņemta un integrēta dažādās nozarēs, tai ir potenciāls daudzos veidos būtiski ietekmēt sabiedrību.

Dažas no galvenajām tendencēm un notikumiem mašīnmācības nākotnē ir:

• Palielināta automatizācija: mašīnmācīšanās algoritmiem attīstoties, tie varēs automatizēt lielāku darbu klāstu, kas prasīs mazāk cilvēku ieguldījumu un palielinās produktivitāti.
• Personalizētāka pieredze: mašīnmācīšanās algoritmiem būs iespēja novērtēt un izmantot milzīgus datu apjomus, lai nodrošinātu ļoti individualizētu pieredzi, piemēram, personalizētus ieteikumus un sludinājumus.
• Uzlabots spriedums: mašīnmācīšanās algoritmiem kļūstot labākiem sarežģītu spriedumu un prognožu pieņemšanā, daudzi uzņēmumi gūs labumu no precīzākas un efektīvākas lēmumu pieņemšanas.
• AI ētikas sasniegumi: mašīnmācībai kļūstot arvien izplatītākai, arvien lielāks uzsvars tiks likts uz to, lai tā tiktu izstrādāta un izmantota ētiski un atbildīgi, koncentrējoties uz privātuma aizsardzību un neobjektivitātes novēršanu lēmumu pieņemšanā.
• Starpdisciplināra sadarbība: mašīnmācība arvien vairāk tiks izmantota sadarbībā ar citām jomām, piemēram, neirozinātni un bioloģiju, lai veicinātu jaunus atklājumus un sasniegumus šajās jomās.

Kopumā mašīnmācības nākotnei ir liels solījums, un ir sagaidāms, ka turpmākajos gados tā turpinās pārveidot dažādas nozares, sākot no finansēm līdz veselības aprūpei.