Μηχανική Μάθηση 101: Τι είναι
Σκεφτείτε πώς χρησιμοποιείτε τον υπολογιστή σας αυτή τη στιγμή. Πιθανότατα βρίσκεστε στο διαδίκτυο, μπορεί να έχετε ανοιχτό ένα πρόγραμμα του Microsoft Office, μπορεί να έχετε στείλει ένα email σήμερα. Οι υπολογιστές εκτελούν αυτές και εκατοντάδες άλλες λειτουργίες κάθε φορά που ενεργοποιούνται και το κάνουν χρησιμοποιώντας αρχές λειτουργίας που ονομάζονται αλγόριθμοι.
Οι αλγόριθμοι είναι καλά σχεδιασμένες, σαφείς οδηγίες που λένε σε έναν υπολογιστή πώς να εκτελέσει μια εργασία. Παραδοσιακά, αυτοί οι αλγόριθμοι γράφονται και αναπτύσσονται από ανθρώπους προγραμματιστές υπολογιστών ή κωδικοποιητές. Ωστόσο, η μηχανική μάθηση είναι μια επαναστατική έννοια όπου οι προγραμματιστές διδάσκουν στους υπολογιστές να προγραμματίζουν τους εαυτούς τους. Αυτό επιτρέπει στους υπολογιστές να δέχονται δεδομένα και στη συνέχεια να μαθαίνουν, να βελτιώνουν και να ενεργούν με βάση αυτά τα δεδομένα χωρίς να έχουν προγραμματιστεί ρητά.
Γιατί να εφαρμοστεί η μηχανική μάθηση
Η διαδικασία ανάπτυξης αλγορίθμων είναι ένα σημείο συμφόρησης στον προγραμματισμό, επειδή η ανθρώπινη προγραμματιστική ισχύς είναι πεπερασμένη. Οι υπολογιστές, όμως, έχουν ισχυρές δυνατότητες αναγνώρισης προτύπων, γεγονός που τους επιτρέπει να εξερευνούν δεδομένα και να δημιουργούν τους δικούς τους αλγορίθμους πολύ πιο γρήγορα από ό,τι μπορεί ένας άνθρωπος.
Σε αυτό το σημείο έρχεται η μηχανική μάθηση. Η μηχανική μάθηση δίνει στους υπολογιστές τη δυνατότητα να δημιουργούν αλγορίθμους και προγράμματα που μπορούν να μαθαίνουν από δεδομένα και να κάνουν προβλέψεις χρησιμοποιώντας δεδομένα.
Πώς χρησιμοποιούμε τα δεδομένα και τη μηχανική μάθηση για την ανάλυση ψεκασμού
Τα δεδομένα που τροφοδοτούμε σε αυτά τα μονοπάτια μηχανικής μάθησης είναι σημαντικά και ονομάζονται πηγή δεδομένων. Η ποιότητα, η συχνότητα και η διάρκεια της πηγής δεδομένων έχει τόση σχέση με την επιτυχία ενός έργου μηχανικής μάθησης όσο και οι ίδιοι οι αλγόριθμοι. Ως εκ τούτου, είναι σημαντικό να εντοπίσουμε δεδομένα που συσχετίζονται με τη μεταβλητή που θέλουμε να προβλέψουμε ή το πρόγραμμα που θέλουμε να δημιουργήσουμε. Ποια ακριβώς είναι λοιπόν η μεταβλητή που θέλουμε να προβλέψουμε Στις υπηρεσίες ανάλυσης και έρευνας ψεκασμού, οι δοκιμές μεγέθους σταγόνας αντιπροσωπεύουν σχεδόν το ένα τρίτο των υπηρεσιών δοκιμών μας. Μπορούμε, λοιπόν, να δημιουργήσουμε ένα πρόγραμμα μηχανικής μάθησης που να προβλέπει ή να εκτιμά το μέγεθος των σταγόνων
Με μια απλή απάντηση - ναι. Έχουμε εντοπίσει ένα χρήσιμο εργαλείο λογισμικού για να μας βοηθήσει να αποφασίσουμε ποιοι αλγόριθμοι και, επομένως, ποιες πηγές δεδομένων πληρούν τις ανάγκες μας. Αυτή είναι η μεγάλη πρόκληση με κάθε πρόγραμμα μηχανικής μάθησης: ο εντοπισμός σημαντικών σημείων δεδομένων που πρέπει να αξιοποιηθούν και στη συνέχεια η απόκτηση όσο το δυνατόν περισσότερων δεδομένων. Τα προγράμματα μηχανικής μάθησης λειτουργούν καλύτερα με πολλά και πολλά... και πολλά ποιοτικά δεδομένα. Η διδασκαλία και η τελειοποίηση αυτών των σημείων δεδομένων θα βοηθήσει τα προγράμματά μας να μάθουν και να δημιουργήσουν πιο ακριβή και ακριβή αποτελέσματα.
Αυτό είναι μόνο η αρχή. Η μηχανική μάθηση ανοίγει πολλές δυνατότητες για τα πάντα, από την πρόβλεψη ακροφυσίων ψεκασμού έως τη βελτίωση της βελτιστοποίησης και της αντιμετώπισης προβλημάτων του συστήματος και την πλήρη ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης.
Πώς θα επηρεάσει η μηχανική μάθηση τις καθημερινές σας λειτουργίες Πώς σκοπεύετε να αξιοποιήσετε τη μηχανική μάθηση σήμερα Αν θέλετε να συζητήσετε το θέμα σε μεγαλύτερο βάθος, επικοινωνήστε μαζί μας ή συνδεθείτε μαζί μου απευθείας μέσω LinkedIn.