Koneoppiminen 101: Mitä se on?
Mieti, miten käytät tietokonetta juuri nyt. Olet luultavasti verkossa, sinulla on ehkä Microsoft Office -ohjelma auki ja olet ehkä lähettänyt sähköpostia tänään. Tietokoneet suorittavat näitä ja satoja muita toimintoja aina, kun ne käynnistetään, ja ne tekevät sen algoritmeiksi kutsuttujen toimintaperiaatteiden avulla.
Algoritmit ovat hyvin suunniteltuja, selkeitä ohjeita, jotka kertovat tietokoneelle, miten tehtävä suoritetaan. Perinteisesti näitä algoritmeja kirjoittavat ja kehittävät tietokoneohjelmoijat eli koodarit. Koneoppiminen on kuitenkin vallankumouksellinen käsite, jossa ohjelmoijat opettavat tietokoneita ohjelmoimaan itseään. Näin tietokoneet voivat ottaa vastaan tietoja, oppia niistä, parantaa niitä ja toimia niiden perusteella ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu.
Miksi soveltaa koneoppimista?
Algoritmien kehittämisprosessi on ohjelmoinnin pullonkaula, koska ihmisen ohjelmointikyky on rajallinen. Tietokoneilla on kuitenkin tehokkaat hahmontunnistuskyvyt, minkä ansiosta ne voivat tutkia dataa ja luoda omia algoritmejaan paljon nopeammin kuin ihminen.
Tässä kohtaa koneoppiminen astuu kuvaan. Koneoppiminen antaa tietokoneille mahdollisuuden luoda algoritmeja ja ohjelmia, jotka voivat oppia datasta ja tehdä ennusteita datan avulla.
Miten käytämme dataa ja koneoppimista spray-analyysiin
Tiedot, jotka syötämme näihin koneoppimispolkuihin, ovat tärkeitä, ja niitä kutsutaan tietolähteeksi. Tietolähteen laadulla, tiheydellä ja kestolla on yhtä paljon tekemistä koneoppimisprojektin onnistumisen kanssa kuin itse algoritmeilla. Siksi on tärkeää tunnistaa tiedot, jotka korreloivat sen muuttujan kanssa, jota haluamme ennustaa, tai sen ohjelman kanssa, jonka haluamme luoda. Mikä on siis muuttuja, jonka haluamme ennustaa? Spray Analysis and Research Services-yksikössä pudotuskokotestaus muodostaa lähes kolmanneksen testauspalveluistamme. Voimmeko siis luoda koneoppimisohjelman, joka ennustaa tai arvioi pisarakokoa?
Yksinkertainen vastaus: kyllä. Olemme löytäneet hyödyllisen ohjelmistotyökalun, joka auttaa meitä päättämään, mitkä algoritmit ja siten mitkä tietolähteet täyttävät tarpeemme. Tämä on kaikkien koneoppimisprojektien suurin haaste: tunnistaa tärkeät datapisteet, joita voidaan hyödyntää, ja hankkia sitten mahdollisimman paljon dataa. Koneoppimisohjelmat toimivat parhaiten, kun on paljon ja paljon... ja paljon laadukasta dataa. Näiden datapisteiden opettaminen ja hiominen auttaa ohjelmiamme oppimaan ja luomaan tarkempia ja täsmällisempiä tuotoksia.
Tämä on vasta alkua. Koneoppiminen avaa monia mahdollisuuksia kaikkeen ruiskutussuuttimien ennustamisesta järjestelmän optimoinnin ja vianmäärityksen parantamiseen ja täysimittaiseen tekoälyyn.
Miten koneoppiminen vaikuttaa jokapäiväiseen toimintaasi? Miten aiot hyödyntää koneoppimista tänään? Jos haluat keskustella aiheesta syvällisemmin, ota yhteyttä tai ole minuun suoraan yhteydessä LinkedInin kautta.