Sadržaj
- Što je strojno učenje?
- Kako funkcionira strojno učenje
- Zašto je strojno učenje toliko važno
- Ljudske pristranosti
- Kakva je budućnost?
- Sažetak
Izvor: Agsandrew / Dreamstime.com
Oduzeti:
Strojno učenje ima ogroman potencijal, ali mora biti pravilno provedeno kako bi bilo korisno.
Strojno učenje je posebna vrsta algoritama koja se može učiti na podacima i predvidjeti. Kako prikupljamo više podataka iz različitih izvora, strojno učenje može predvidjeti prikladnije. Međutim, postoje zamke koje je također potrebno pažljivo ispitati.
Što je strojno učenje?
Prije nego što se previše pozabavimo temom, izuzetno je važno znati što je zapravo strojno učenje. To je grana umjetne inteligencije koja se fokusira na učenje računanjem i prepoznavanjem obrazaca pruženih podataka. Sada se koristi za stvaranje strojeva koji mogu samostalno donositi odluke uz pomoć mnogih sofisticiranih algoritama.
Koristeći algoritme strojnog učenja, strojevi će biti u stanju stjecati znanje, znati različite stvari istražujući stvarni svijet, postavljati pitanja u vezi sa znanjem koje stječu i puno više. Ove sposobnosti pomažu stroju da razmišlja, razumije i slično, čak i uči iz svoje okoline, pronalazi logiku koja stoji iza svakog koncepta, predviđa, a zatim daje u skladu s tim predviđanje.
Kako funkcionira strojno učenje
Ovaj koncept zapravo i nije baš nov. Strojno učenje nije ništa drugo do skup algoritama koji mogu učiti iz danog baze podataka i na njemu predvidjeti predviđanja. Podaci i točnost predviđanja idu zajedno, pa s više podataka dobivamo i točniju prognozu.
Kao takav, ne zahtijeva nikakvo unaprijed definirano pravilo za upravljanje njegovim radom. Ovaj koncept djeluje kontinuirano. Automatski primjenjuje različite vrste sofisticiranih algoritama na skup podataka za postizanje boljih rezultata. Ovaj kontinuirani i iterativni ciklus pomaže u pažljivoj analizi okoline, predviđanju ispravnog rješenja određenog problema i na kraju donošenju ispravne odluke.
Zašto je strojno učenje toliko važno
Odgovor na to leži u nekoliko čimbenika, koji su glavni uzroci uspješnosti ovog koncepta. Pogledajmo ove čimbenike:
Tehnike računanja također postupno napreduju prema Mooreovim zakonima. Različite tvrtke poput IBM, NVIDIA i drugih razvijaju nekoliko inovacija za poboljšanje metoda računanja. Ova poboljšanja pomažu u stvaranju računalnih tehnika za obradu podataka na bolji način.
Nekoliko pristupa algoritmima naziva se crnim okvirima, ovisno o jedinstvenim točkama podataka i razumijevanju postupka. Obično je crna kutija sustav ili algoritam koji se može promatrati samo u odnosu na uneseni ulaz i dobiveni izlaz. Ovi algoritmi ili sustavi ne nude unutarnji rad ili logiku koja stoji iza njih, nudeći samo neprozirnost (crna). Poznato je da stvaraju tehničke i kulturne probleme za organizaciju.
Ako pristup crnoj kutiji premalo provodi kada podaci prolaze kroz značajnu promjenu, sustav zbog nedostatka razumijevanja može biti u opasnosti. Vrlo je teško objasniti zašto model ne uspije i to može znatno vratiti na rast organizacija.
Tehnički dugovi, što se tiče programiranja, odnose se na slučajeve u kojima se često bira kôd koji je lako implementirati u kratkom roku, a ne najbolje rješenje u cjelini. To je obično vrlo loš pristup programiranju i zato takav kôd može kasnije razviti dublja pitanja koja se nazivaju dugovanjima.
Ovi sustavi mogu akumulirati tehnički dug s vremenom jer se po svojoj naravi ne optimiziraju. Tehnički dugovi mogu se pokazati na mnogo različitih načina kao što su džungle cjevovoda, zapetljavanje, neprijavljeni kupci, skrivene petlje povratnih informacija, neiskorištene podatke itd. Mogu rezultirati nejasnoćama i nenamjernim ishodima, a mogu drastično smanjiti rad sustava. To se može riješiti zapošljavanjem matematičara i inženjera koji bi planirali algoritam na način da se ti dugovi smanje. (Više o profesionalcima koji implementiraju strojno učenje potražite u odjeljku Podaci znanstvenici: Nove rock zvijezde svijeta tehnologije.)
Ljudske pristranosti
Odabir algoritama radi čovjek i na taj način mogu biti pristrani. To može dovesti do situacije u kojoj je odabran nepravilan algoritam.
Na primjer, tim čiji su članovi svi diplomirali u istoj školi imat će tendenciju odabrati isti skup algoritama. Stoga je najbolje ubrizgati svoj tim s različitim vrstama algoritmičkih vrsta ili upotrijebiti više različitih algoritama zajedno.
Kakva je budućnost?
Naš se svijet polako transformira uz pomoć novih i razvijajućih se tehnologija. Strojno učenje pomoći će vam u usmjeravanju vožnje do vašeg odredišta pružanjem dovoljne pomoći u procesu donošenja odluka. To ne samo da će pomoći u smanjenju troškova tvrtke, već će pokazati i pravi način za poboljšanje kvalitete poslovanja uzimajući u obzir sve ankete i podatke. Pokazuje obećavajuće osobine pružanja boljeg rješenja u budućnosti.
Sažetak
Strojno učenje koncept je koji je prikupio puno pažnje i koji će najvjerojatnije ispuniti sve buke. Vrlo je transformativan, tako da ima mogućnost rada na bilo kojem radnom toku za bilo koji posao. Svaka organizacija koja integrira ovu uslugu na pravi način vidjet će značajne koristi. No, također je vrlo važno znati obje strane novčića kako biste ga pravilno integrirali.