Մեքենայի ուսուցման 5 հիմնական առանձնահատկությունները

Մեքենայական ուսուցումն ունի կիրառությունների լայն շրջանակ ֆինանսների, առողջապահության, մարքեթինգի և տրանսպորտային ոլորտներում: Այն օգտագործվում է մեծ քանակությամբ տվյալների վերլուծության և մշակման, կանխատեսումներ անելու և որոշումների կայացման գործընթացները ավտոմատացնելու համար, ի թիվս այլ խնդիրների:

Այս հոդվածում սովորեք մեքենայական ուսուցման հինգ հիմնական առանձնահատկությունները, որոնք այն դարձնում են հզոր գործիք խնդիրների լայն շրջանակի լուծման համար՝ պատկերների և խոսքի ճանաչումից մինչև առաջարկությունների համակարգեր և բնական լեզվի մշակում:

Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը:

Մեքենայի ուսուցումն է արհեստական ինտելեկտի ենթաոլորտ (AI) դա ներառում է ալգորիթմների և վիճակագրական մոդելների մշակում, որոնք թույլ են տալիս համակարգիչներին սովորել տվյալներից՝ առանց հստակ ծրագրավորվելու: Մեքենայական ուսուցման նպատակն է կառուցել համակարգեր, որոնք կարող են շարունակաբար բարելավել իրենց կատարողականը տվյալ առաջադրանքի վրա՝ հիմնվելով իրենց ենթարկված տվյալներից ստացված փորձի վրա: Սա իրականացվում է ալգորիթմներին տվյալների հսկայական հավաքածուների վերաբերյալ լայնածավալ ուսուցում տալով, ինչը հնարավորություն է տալիս ալգորիթմներին տվյալների մեջ գտնել օրինաչափություններ և կապեր:

Վերահսկվող ուսուցում. Սա ներառում է մոդելի ուսուցում պիտակավորված տվյալների հավաքածուի վրա, որտեղ յուրաքանչյուր մուտքագրման համար տրվում է ճիշտ արդյունք: Ալգորիթմն օգտագործում է այս տեղեկատվությունը մուտքերի և ելքերի միջև կապը սովորելու համար, այնուհետև կարող է կանխատեսումներ անել նոր, չտեսնված տվյալների վրա:
Չվերահսկվող ուսուցում. Սա ներառում է մոդելի ուսուցում չպիտակավորված տվյալների հավաքածուի վրա, որտեղ ճիշտ արդյունքը չի տրամադրվում: Ալգորիթմը պետք է ինքնուրույն գտնի կառուցվածքը տվյալների մեջ և սովորաբար օգտագործվում է կլաստերավորման, ծավալների կրճատման և անոմալիաների հայտնաբերման համար:
Ամրապնդման ուսուցում. Սա ներառում է գործակալի վերապատրաստում որոշումներ կայացնելու համար այնպիսի միջավայրում, որտեղ նա ստանում է արձագանքներ պարգևների կամ պատիժների միջոցով: Ալգորիթմն օգտագործում է այս արձագանքը՝ ժամանակի ընթացքում պարգևները առավելագույնի հասցնելու լավագույն ռազմավարությունը սովորելու համար:

Մեքենայի ուսուցման 5 հիմնական առանձնահատկությունները

Մեքենայական ուսուցումը վերջին տարիներին դարձել է ամենակարևոր տեխնոլոգիական առաջընթացներից մեկը և զգալիորեն ազդել է արդյունաբերության և կիրառությունների լայն շրջանակի վրա: Նրա հիմնական հատկանիշներն են.

Կանխատեսող մոդելավորում. Տվյալներն օգտագործվում են մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների կողմից՝ ապագա իրադարձությունները կանխատեսող մոդելներ ստեղծելու համար: Այս մոդելները կարող են օգտագործվել՝ ի թիվս այլ բաների, որոշելու վարկի չվճարման ռիսկը կամ սպառողի կողմից գնումներ կատարելու հավանականությունը:
Ավտոմատացում. Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմներն ավտոմատացնում են տվյալների մեջ օրինաչափությունների հայտնաբերման գործընթացը՝ պահանջելով ավելի քիչ մարդկային ներգրավվածություն և հնարավորություն տալով ավելի ճշգրիտ և արդյունավետ վերլուծություն իրականացնել:
Մասշտաբայնություն. Մեքենայի ուսուցման տեխնիկան լավ հարմարեցված է մեծ տվյալների մշակման համար, քանի որ դրանք ստեղծված են հսկայական քանակությամբ տվյալների մշակման համար: Արդյունքում, ձեռնարկությունները կարող են որոշումներ կայացնել՝ հիմնվելով նման տվյալներից քաղված տեղեկատվության վրա:
Ընդհանրացում. մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներն ի վիճակի են բացահայտելու տվյալների լայն օրինաչափություններ, որոնք կարող են օգտագործվել թարմ, չուսումնասիրված տվյալները վերլուծելու համար: Թեև մոդելը պատրաստելու համար օգտագործվող տվյալները կարող են անհապաղ կիրառելի լինել առաջադրանքի համար, դրանք օգտակար են ապագա իրադարձությունները կանխատեսելու համար:
Հարմարվողականություն. Երբ նոր տվյալներ են դառնում, մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները ստեղծվում են անընդհատ սովորելու և հարմարվելու համար: Արդյունքում, նրանք կարող են ժամանակի ընթացքում բարելավել իրենց կատարողականությունը՝ դառնալով ավելի ճշգրիտ և արդյունավետ, քանի որ նրանց հասանելի են դառնում ավելի շատ տվյալներ:

Մեքենայի ուսուցման և բլոկչեյն տեխնոլոգիայի ինտեգրում

Մեքենայի ուսուցման և բլոկչեյն տեխնոլոգիայի ինտեգրումը մեծ խոստումներ է տալիս ապագայի համար: Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմները կարող են օգտագործվել տվյալների գնահատման և դրանց հիման վրա կանխատեսումներ ստեղծելու համար՝ օգտագործելով ապակենտրոնացված և անվտանգ հարթակ, ինչպիսին է. բլոկչեյնը.

Այս ինտեգրման օգտագործման հնարավոր ոլորտներից մեկը բանկային հատվածն է, որտեղ բլոկչեյն տեխնոլոգիայի ապակենտրոնացված բնույթն ու կարողությունը. արգելել չարտոնված մուտքը զգայուն տվյալների նկատմամբ կարող է օգնել մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներին ավելի արդյունավետ հայտնաբերել խարդախությունն ու փողերի լվացումը:

Մեքենայական ուսուցումը և բլոկչեյն տեխնոլոգիաները նույնպես կարող են զգալի տարբերություն ունենալ մատակարարման շղթայի կառավարման. Թեև բլոկչեյն տեխնոլոգիան կարող է օգտագործվել մատակարարման շղթայում բաց և հաշվետվողականություն ապահովելու համար, մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են օգտագործվել մատակարարման շղթայի գործառնությունները օպտիմալացնելու և պահանջարկը կանխատեսելու համար:

Բլոկչեյն տեխնոլոգիան կարող է թույլ տալ բժշկական գրառումների անվտանգ և մասնավոր փոխանակում, մինչդեռ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են օգտագործվել հիվանդության բռնկումները կանխատեսելու և հիվանդների արդյունքները բարելավելու համար:

Մեքենայի ուսուցման ապագան

Ակնկալվում է, որ մեքենայական ուսուցման ապագան բնութագրվելու է ալգորիթմների, հաշվողական հզորության և տվյալների հասանելիության շարունակական առաջընթացով: Քանի որ մեքենայական ուսուցումը դառնում է ավելի լայնորեն ընդունված և ինտեգրված տարբեր ոլորտներում, այն կարող է մեծապես ազդել հասարակության վրա մի շարք ձևերով:

Մեքենայի ուսուցման ապագայի հիմնական միտումներից և զարգացումներից մի քանիսը ներառում են.

Ավտոմատացման բարձրացում. մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների առաջընթացի հետ նրանք կկարողանան ավտոմատացնել աշխատանքների ավելի մեծ շրջանակ՝ պահանջելով ավելի քիչ մարդկային ներդրում և բարձրացնել արտադրողականությունը:
Ավելի անհատականացված փորձ.
Ընդլայնված դատողություն. Քանի որ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներն ավելի լավանում են բարդ դատողություններ և կանխատեսումներ կատարելիս, բազմաթիվ ձեռնարկություններ կշահեն ավելի ճշգրիտ և արդյունավետ որոշումներ կայացնելուց:
AI-ի էթիկական առաջընթաց. Քանի որ մեքենայական ուսուցումն ավելի տարածված է դառնում, աճող շեշտը կդրվի այն մշակելու և օգտագործելու էթիկական և պատասխանատու ձևով ապահովելու վրա՝ կենտրոնանալով գաղտնիության պահպանման և որոշումների կայացման ժամանակ կողմնակալությունների վերացման վրա:
Միջառարկայական համագործակցություն. Մեքենայական ուսուցումն ավելի ու ավելի կօգտագործվի այլ ոլորտների հետ համագործակցության մեջ, ինչպիսիք են նյարդագիտությունը և կենսաբանությունը՝ այդ ոլորտներում նոր հայտնագործություններ և առաջխաղացումներ առաջ տանելու համար:

Ընդհանուր առմամբ, մեքենայական ուսուցման ապագան մեծ խոստումնալից է և ակնկալվում է, որ առաջիկա տարիներին կշարունակի փոխակերպել ոլորտների լայն շրջանակ՝ ֆինանսներից մինչև առողջապահություն: