Sisältö
- Mikä on koneoppiminen?
- Kuinka koneoppiminen toimii
- Miksi koneoppiminen on niin tärkeää
- Ihmisen puolueellisuus
- Mikä on tulevaisuus?
- Yhteenveto
Lähde: Agsandrew / Dreamstime.com
Ottaa mukaan:
Koneoppimisella on valtava potentiaali, mutta se on toteutettava oikein, jotta se olisi hyödyllistä.
Koneoppiminen on erityistyyppinen algoritmi, joka voi oppia tiedoista ja tehdä ennusteita. Kun keräämme enemmän tietoja eri lähteistä, koneoppiminen voi tehdä ennusteita tarkoituksenmukaisemmin. On kuitenkin sudenkuoppia, jotka on myös tutkittava huolellisesti.
Mikä on koneoppiminen?
Ennen kuin siirrytään liian syvälle aiheeseen, on erittäin tärkeää tietää, mikä koneoppiminen oikeastaan on. Se on tekoälyn haara, joka keskittyy oppimiseen laskennan avulla ja tunnustamalla toimitetun tiedon mallit. Sitä käytetään nyt koneiden luomiseen, jotka voivat tehdä päätöksiä yksin monien hienostuneiden algoritmien avulla.
Koneoppimisalgoritmeja käyttämällä koneet kykenevät hankkimaan tietoa, tuntemaan erilaisia asioita tutkimalla todellista maailmaa, esittämään kysymyksiä hankkimastaan tiedosta ja niin paljon muuta. Nämä ominaisuudet auttavat konetta ajattelemaan, ymmärtämään ja samalla tavalla oppimaan jopa ympäristöstään, löytämään jokaisesta konseptista johtuvan logiikan, ennustamaan ja tekemään sitten ennusteen vastaavasti.
Kuinka koneoppiminen toimii
Tämä käsite ei oikeastaan ole kovin uusi. Koneoppiminen ei ole muuta kuin joukko algoritmeja, jotka voivat oppia annetusta tietoryhmästä ja tehdä sen perusteella ennusteita. Tiedot ja ennusteen tarkkuus kulkevat käsi kädessä, joten kun lisäämme tietoa, saamme tarkemman ennusteen.
Sellaisena se ei vaadi ennalta määritettyjä sääntöjä toiminnan ohjaamiseksi. Tämä konsepti toimii jatkuvasti. Se soveltaa monen tyyppisiä hienostuneita algoritmeja automaattisesti datajoukkoon saadaksesi parempia tuloksia. Tämä jatkuva ja toistuva sykli auttaa analysoimaan ympäristöä huolellisesti, ennakoimaan oikean ratkaisun tiettyyn ongelmaan ja lopulta tekemään oikean päätöksen.
Miksi koneoppiminen on niin tärkeää
Vastaus tähän on muutamissa tekijöissä, jotka ovat tärkeimmät syyt tämän konseptin onnistumiseen. Katsotaanpa näitä tekijöitä:
Laskentatekniikat etenevät myös vähitellen Mooren lain mukaan. Eri yritykset, kuten IBM, NVIDIA ja muut, kehittävät useita innovaatioita laskentamenetelmien parantamiseksi. Nämä edistysaskeleet auttavat luomaan laskentatekniikoita tietojen parempaan käsittelyyn.
Muutamia lähestymistapoja algoritmeihin kutsutaan mustiksi laatikoiksi riippuen datan yksittäisistä pisteistä ja prosessin ymmärtämisestä. Tyypillisesti musta ruutu on järjestelmä tai algoritmi, jota voidaan tarkastella vain otetun tulon ja tarjotun lähdön suhteen. Nämä algoritmit tai järjestelmät eivät tarjoa näkymää sisäisestä toiminnasta tai niiden takana olevasta logiikasta, tarjoavat siten vain läpinäkymättömyyttä (musta). Näiden tiedetään aiheuttavan teknisiä ja kulttuurisia ongelmia organisaatiolle.
Jos "mustan laatikon" lähestymistapa aliarvioi, kun tieto käy läpi merkittävää muutosta, järjestelmä voi olla ymmärrettävyyden vuoksi vaarassa. On erittäin vaikea selittää, miksi malli epäonnistuu, ja se voi asettaa organisaatioiden kasvun merkittävästi takaisin.
Ohjelmoinnilla teknisillä velkoilla tarkoitetaan tapauksia, joissa usein valitaan koodi, joka on helppo toteuttaa lyhyellä aikavälillä, eikä paras kokonaisratkaisu. Se on tyypillisesti erittäin huono lähestymistapa ohjelmointiin, ja koska sellaisena koodina voidaan kehittää myöhemmin syvempiä asioita, joita kutsutaan velkoiksi.
Nämä järjestelmät voivat kerätä teknistä velkaa ajan myötä, koska ne eivät ole luonteeltaan itseoptimoivia. Tekniset velat voivat osoittautua monin eri tavoin, kuten putkien viidakot, takertuminen, ilmoittamattomat asiakkaat, piilotetut palautussilmukit, käyttämättömät tietosuhteet, jne. Ne voivat johtaa hämärtämiseen ja tahattomiin tuloksiin ja voivat vähentää järjestelmän suorituskykyä huomattavasti. Tämä voidaan ratkaista palkkaamalla matemaatikot ja insinöörit tasapainossa algoritmin suunnittelemiseksi siten, että nämä velat vähenevät. (Lisätietoja koneoppimisesta hyötyvistä ammattilaisista on tietotekijöissä: Tekniikan maailman uudet rocktähdet.)
Ihmisen puolueellisuus
Ihmiset valitsevat algoritmeja, joten ne voivat olla puolueellisia. Tämä voi johtaa tilanteeseen, jossa valitaan väärä algoritmi.
Esimerkiksi joukkueella, jonka kaikki jäsenet ovat valmistuneet samasta koulusta, on taipumus valita samat algoritmit. Joten on parasta antaa ryhmällesi erilaisia algoritmimuotoja tai käyttää monia erilaisia algoritmeja yhdessä.
Mikä on tulevaisuus?
Maailmamme muuttaa hitaasti itseään uusien ja kehittyvien tekniikoiden avulla. Koneoppiminen auttaa ohjaamaan ajotapaa määränpäähän tarjoamalla riittävästi apua päätöksenteossa. Se ei vain auta vähentämään yrityksen kustannuksia, vaan osoittaa myös oikean tavan parantaa yrityksen laatua ottamalla kaikki kyselyt ja tiedot huomioon. Se osoittaa lupaavat piirteet paremman ratkaisun tarjoamisesta tulevaisuudessa.
Yhteenveto
Koneoppiminen on käsite, joka on herättänyt paljon huomiota ja joka todennäköisesti elää kaikilla hypeillä. Se on hyvin muuntava, joten sillä on kyky työskennellä missä tahansa työnkulussa missä tahansa yrityksessä. Jokainen organisaatio, joka integroi tämän palvelun oikein, näkee merkittäviä etuja. On myös erittäin tärkeää tietää kolikon molemmat puolet, jotta se integroituu kunnolla.