Mašīnmācīšanās 101: kas tā ir?
Padomājiet, kā jūs pašlaik izmantojat savu datoru. Iespējams, esat tiešsaistē, iespējams, esat atvēris Microsoft Office programmu, iespējams, šodien esat nosūtījis e-pastu. Datori veic šīs un simtiem citu funkciju katru reizi, kad tie ir ieslēgti, un tie to dara, izmantojot darbības principus, ko sauc par algoritmiem.
Algoritmi ir labi izstrādātas, skaidras instrukcijas, kas datoram norāda, kā veikt uzdevumu. Tradicionāli šos algoritmus raksta un izstrādā datorprogrammētāji jeb programmētāji. Tomēr mašīnmācīšanās ir revolucionārs koncepts, kurā programmētāji māca datorus programmēt pašiem. Tas ļauj datoriem uzņemt datus, pēc tam mācīties no šiem datiem, uzlabot tos un rīkoties ar tiem bez tiešas programmēšanas.
Kāpēc izmantot mašīnmācīšanos?
Algoritmu izstrādes process ir šaurs posms programmēšanā, jo cilvēku programmēšanas jauda ir ierobežota. Taču datoriem ir spēcīgas tēlu atpazīšanas spējas, kas ļauj tiem pētīt datus un radīt savus algoritmus daudz ātrāk nekā cilvēkam.
Tieši šeit sākas mašīnmācīšanās. Mašīnmācīšanās dod datoriem iespēju izveidot algoritmus un programmas, kas var mācīties no datiem un veikt prognozes, izmantojot datus.
Kā mēs izmantojam datus un mašīnmācīšanos smidzināšanas analīzei
Dati, kurus mēs ievadām šajās mašīnmācīšanās gaitās, ir svarīgi, un tos sauc par datu avotu. Datu avota kvalitātei, biežumam un ilgumam ir tikpat liela ietekme uz mašīnmācīšanās projekta panākumiem kā pašiem algoritmiem. Tāpēc ir būtiski identificēt datus, kas korelē ar mainīgo lielumu, kuru vēlamies prognozēt, vai programmu, kuru vēlamies izveidot. Tātad, kas īsti ir mainīgais lielums, ko mēs vēlamies prognozēt? Spray analīzes un izpētes pakalpojumos gandrīz trešdaļu no mūsu testēšanas pakalpojumiem veido krituma lieluma testēšana. Vai mēs varam izveidot mašīnmācīšanās programmu, kas prognozē vai novērtē pilienu izmēru?
Vienkāršā atbilde ir - jā. Esam apzinājuši noderīgu programmatūras rīku, kas palīdz mums izlemt, kuri algoritmi un līdz ar to arī datu avoti atbilst mūsu vajadzībām. Tas ir galvenais izaicinājums jebkurā mašīnmācīšanās projektā: noteikt būtiskus datu punktus, kurus izmantot, un pēc tam iegūt pēc iespējas vairāk datu. Mašīnmācīšanās programmas vislabāk darbojas, ja ir daudz, daudz... un daudz kvalitatīvu datu. Šo datu punktu mācīšana un pilnveidošana palīdzēs mūsu programmām mācīties un radīt precīzākus un precīzākus rezultātus.
Tas ir tikai sākums. Mašīnmācīšanās paver plašas iespējas, sākot no smidzināšanas sprauslu prognozēšanas, uzlabotas sistēmas optimizācijas un traucējumu novēršanas līdz pilnvērtīgam mākslīgajam intelektam.
Kā mašīnmācīšanās ietekmēs jūsu ikdienas darbību? Kā jūs plānojat izmantot mašīnmācīšanos šodien? Ja vēlaties padziļināti apspriest šo tēmu, lūdzu, sazinieties ar mums vai sazinieties ar mani tieši, izmantojot LinkedIn.