Strojové učení 101: Co to je?
Zamyslete se nad tím, jak právě teď používáte svůj počítač. Pravděpodobně jste online, možná máte otevřený program Microsoft Office, možná jste dnes odeslali e-mail. Počítače tyto a stovky dalších funkcí vykonávají při každém zapnutí a používají k tomu principy fungování zvané algoritmy.
Algoritmy jsou dobře navržené, jasné instrukce, které počítači říkají, jak má provést určitý úkol. Tyto algoritmy tradičně píší a vyvíjejí lidští programátoři neboli kodéři. Strojové učení je však revoluční koncept, kdy programátoři učí počítače programovat samy sebe. To umožňuje počítačům přijímat data a následně se z nich učit, zlepšovat je a jednat na jejich základě, aniž by k tomu byly výslovně naprogramovány.
Proč používat strojové učení?
Proces vývoje algoritmů je úzkým místem v programování, protože lidský programovací výkon je omezený. Počítače však mají výkonné schopnosti rozpoznávání vzorů, což jim umožňuje zkoumat data a vytvářet vlastní algoritmy mnohem rychleji než člověk.
Zde přichází na řadu strojové učení. Strojové učení dává počítačům schopnost vytvářet algoritmy a programy, které se dokáží učit z dat a vytvářet na jejich základě předpovědi.
Jak využíváme data a strojové učení pro analýzu postřiků
Data, která do těchto cest strojového učení vkládáme, jsou důležitá a nazývají se zdroj dat. Kvalita, četnost a doba trvání datového zdroje má stejný vliv na úspěch projektu strojového učení jako samotné algoritmy. Proto je nezbytné identifikovat data korelující s proměnnou, kterou chceme předpovídat, nebo s programem, který chceme vytvořit. Co přesně je tedy proměnná, kterou chceme předpovídat? V rámci služeb Spray Analysis and Research Services tvoří testování velikosti kapky téměř třetinu našich testovacích služeb. Můžeme tedy vytvořit program strojového učení, který předpovídá nebo odhaduje velikost kapek?
Jednoduchá odpověď - ano. Identifikovali jsme užitečný softwarový nástroj, který nám pomůže rozhodnout, které algoritmy, a tedy i zdroje dat, splňují naše potřeby. To je hlavní výzva každého projektu strojového učení: identifikovat významné datové body, které je třeba využít, a poté získat co nejvíce dat. Programy strojového učení nejlépe fungují s mnoha a mnoha... a mnoha kvalitními daty. Učení a zdokonalování těchto datových bodů pomůže našim programům učit se a vytvářet přesnější a preciznější výstupy.
To je však teprve začátek. Strojové učení otevírá mnoho možností pro vše od predikce postřikovacích trysek přes lepší optimalizaci systému a řešení problémů až po plnohodnotnou umělou inteligenci.
Jak ovlivní strojové učení váš každodenní provoz? Jak plánujete využít strojové učení dnes? Pokud byste chtěli toto téma probrat podrobněji, kontaktujte nás nebo se se mnou spojte přímo prostřednictvím sítě LinkedIn.