Μπορεί να αναρωτιέστε για τη Μηχανική Μάθηση, αλλά ξέρετε τι; Διαβάστε παρακάτω για να μάθετε για την ιστορία, τις τεχνικές και τις εφαρμογές της Μηχανικής Εκμάθησης. Στη συνέχεια, αυτό το άρθρο θα συζητήσει τη σημασία της Μηχανικής Μάθησης για την κοινωνία. Αυτή η τεχνολογία μας βοηθά να δημιουργήσουμε λύσεις σε προβλήματα που δεν μπορούμε να προσδιορίσουμε με μη αυτόματο τρόπο.
Μηχανική Μάθηση
Ένα ουσιαστικό υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης γνωστό ως μηχανική μάθηση επιτρέπει στους υπολογιστές να μαθαίνουν από δεδομένα του παρελθόντος και να προβλέπουν μελλοντικά μοτίβα χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Ιστορικά, οι άνθρωποι έχουν αναλύσει δεδομένα και έχουν προσαρμόσει την τεχνολογία στα μεταβαλλόμενα πρότυπα. Ωστόσο, σήμερα, ο όγκος των δεδομένων που είναι διαθέσιμα στο ανθρώπινο μυαλό είναι πολύ μεγαλύτερος από ό,τι μπορεί να επεξεργαστεί οποιοσδήποτε άνθρωπος. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης χρησιμοποιούν ποικίλες ψηφιακές πληροφορίες, όπως κείμενο, βίντεο και ήχο για τη δημιουργία αναλυτικών μοντέλων που μπορούν να προβλέψουν μελλοντικά μοτίβα.
Αυτή η πρόοδος στην τεχνολογία έδωσε τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να επεξεργάζονται και να αναλύουν δεδομένα πιο αποτελεσματικά. Βοήθησε επίσης τον χρηματοπιστωτικό κλάδο να αποφύγει την απάτη, ενώ παράλληλα έκανε τις πιο αποτελεσματικές επενδύσεις για τους πελάτες του. Με αυτά τα οφέλη, η μηχανική εκμάθηση αποκτά μεγαλύτερη σημασία στις επιχειρήσεις. Το να καταλάβετε τις δυνατότητες αυτής της τεχνολογίας να μεταμορφώσει την επιχείρησή σας δεν ήταν ποτέ πιο εύκολο. Πώς λειτουργεί όμως;
Εφαρμογές
Μία από τις πιο δημοφιλείς εφαρμογές της μηχανικής μάθησης είναι η εξαγωγή πληροφοριών. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει την εξαγωγή δομημένων πληροφοριών από μη δομημένα δεδομένα, όπως άρθρα, ιστολόγια, επιχειρηματικές αναφορές ή μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου. Η έξοδος που παράγεται από την εξαγωγή πληροφοριών αποθηκεύεται σε μια σχεσιακή βάση δεδομένων. Οι πληροφορίες που εξάγονται χρησιμοποιούνται στη συνέχεια από μια επιχείρηση ή οργανισμό για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων. Επιπλέον, τα δεδομένα είναι οργανωμένα με τρόπο που τους επιτρέπει να αναζητηθούν, να αναλυθούν και να αναλυθούν.
Εκτός από την ανάλυση δεδομένων, η μηχανική εκμάθηση χρησιμοποιείται επίσης για τον εντοπισμό προτύπων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Για παράδειγμα, κοινωνικά δίκτυα όπως το Facebook συλλέγουν πληροφορίες σχετικά με τους χρήστες και προτείνουν παρόμοια προφίλ με βάση τις προτιμήσεις τους. Αυτή η τεχνολογία έχει μια σειρά από εφαρμογές στον χρηματοπιστωτικό κλάδο, όπου πρέπει να αναλυθούν ολοένα και πιο μεγάλα και ποικίλα σύνολα δεδομένων. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης επιτρέπουν σε αυτές τις εταιρείες να προσδιορίζουν συγκεκριμένες πληροφορίες με μεγαλύτερη ακρίβεια σε μικρότερο χρονικό διάστημα από ό,τι θα μπορούσαν να κάνουν οι ανθρώπινοι αναλυτές.
Τεχνικές
Υπάρχουν πολλές διαφορετικές τεχνικές για τη μηχανική μάθηση. Η μηχανική δυνατοτήτων, για παράδειγμα, είναι μια μέθοδος που σας επιτρέπει να εξάγετε χρήσιμες λειτουργίες από υπάρχοντα δεδομένα. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει τη μετατροπή των δεδομένων σε αριθμητικές τιμές που είναι πιο κατανοητές για τον αλγόριθμο. Αυτά τα νέα χαρακτηριστικά μπορούν να βελτιώσουν την απόδοση των μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Ωστόσο, τα καταστροφικά χαρακτηριστικά μπορεί να απαιτούν πιο πολύπλοκα μοντέλα για να παράγουν παρόμοια αποτελέσματα.
Υπάρχουν διάφοροι τύποι εποπτευόμενης μάθησης. Η ενεργητική μάθηση στοχεύει στην επίτευξη των ίδιων αποτελεσμάτων με την παθητική εποπτευόμενη μάθηση. Στην ενεργή μάθηση, ο αλγόριθμος μηχανικής μάθησης είναι ελεύθερος να επιλέξει δεδομένα και μπορεί να θέτει ερωτήσεις σε έναν άνθρωπο σχολιαστή. Εφόσον τα δεδομένα είναι όσο το δυνατόν πιο σχετικά, το μοντέλο μπορεί να παράγει μια πιο ακριβή ταξινόμηση. Αλλά θυμηθείτε, η ενεργή μάθηση δεν είναι για όλους. Ίσως εκπλαγείτε από το πόσο αποτελεσματικό μπορεί να είναι!
Ιστορία
Η μηχανική μάθηση είναι ένα αναπτυσσόμενο πεδίο μελέτης που στοχεύει σε αυτοματοποιημένους αλγόριθμους υπολογιστών που μαθαίνουν από τις εμπειρίες τους με δεδομένα. Σε αντίθεση με την ανθρώπινη μάθηση, που είναι η διαδικασία διδασκαλίας ενός υπολογιστή να κάνει κάτι, η μηχανική μάθηση εξελίχθηκε σταδιακά, κομμάτι-κομμάτι, μέσα στους αιώνες. Σήμερα, χρησιμοποιείται για την ανάλυση δεδομένων και την αναγνώριση μοτίβων, μερικές φορές σε συνδυασμό με άλλες τεχνολογίες, όπως η αναγνώριση εικόνων. Ως αποτέλεσμα, οι αλγόριθμοι μπορούν τώρα να κατανοήσουν τα ανθρώπινα ερωτήματα και να αναγνωρίσουν ακόμη και τα χαρακτηριστικά του προσώπου, κάτι που θα ήταν αδύνατο μόλις πριν από μερικές δεκαετίες.
Το 1949, ο Donald Hebb δημοσίευσε την «Οργάνωση της Συμπεριφοράς», η οποία εισήγαγε θεωρίες για την αλληλεπίδραση των νευρώνων. Άλλες προσωπικότητες με επιρροή στον τομέα περιλαμβάνουν Άλαν Τούρινγκ, ο οποίος δημιούργησε τη δοκιμή Turing, και τους Dean Edmonds και Marvin Minsky, που κατασκεύασαν τη μηχανή SNARC με βάση το μοντέλο του Hebb. Η μηχανική εκμάθηση χρησιμοποιείται πλέον σχεδόν οπουδήποτε απαιτούνται προσαρμοστικά προγράμματα. Μπορεί να εφαρμοστεί σε πολλούς τομείς, από τα τυχερά παιχνίδια μέχρι την υγειονομική περίθαλψη μέχρι το λιανικό εμπόριο.
Θεώρημα Bayes
Το θεώρημα Bayes είναι μια θεμελιώδης μαθηματική αρχή που χρησιμοποιείται για τον υπολογισμό της πιθανότητας ενός γεγονότος με βάση νέα στοιχεία. Για παράδειγμα, εάν επρόκειτο να εξετάσετε την κατανομή των φύλλων προσώπου, η πιθανότητα ένα φύλλο να είναι βασιλιάς διαιρείται με τέσσερα με το 52. Εάν τέσσερα από τα φύλλα προσώπου είναι βασιλιάδες, η πιθανότητα ένα μόνο φύλλο να είναι βασιλιάς είναι 1 προς 13 Εφαρμόζοντας αυτήν την αρχή στην περίπτωση του πόκερ, το θεώρημα Bayes εφαρμόζεται σε όλες τις καταστάσεις.
Το θεώρημα Bayes είναι μια θεμελιώδης μαθηματική αρχή που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία πιθανοτικών μοντέλων. Χρησιμοποιείται συχνά σε στατιστικές αναλύσεις και σε προβλήματα αεροπορίας και ιατρικής επιστήμης. Ένας Άγγλος στατιστικολόγος και Πρεσβυτεριανός υπουργός το ανέπτυξε αρχικά. Οι εφαρμογές ML του θεωρήματος Bayes είναι πολλές.
