Machine Learning 101: Hva er det?
Tenk på hvordan du bruker datamaskinen akkurat nå. Du er sannsynligvis online, du har kanskje et Microsoft Office-program åpent, du kan ha sendt en e-post i dag. Datamaskiner utfører disse og hundrevis av andre funksjoner hver gang de slås på, og de gjør det ved å bruke driftsprinsipper kalt algoritmer.
Algoritmer er godt utformede, klare instruksjoner som forteller en datamaskin hvordan den skal utføre en oppgave. Tradisjonelt er disse algoritmene skrevet og utviklet av menneskelige dataprogrammerere, eller kodere. Maskinlæring er imidlertid et revolusjonerende konsept der kodere lærer datamaskiner å programmere seg selv. Dette lar datamaskiner ta inn data, deretter lære av, forbedre og handle på disse dataene uten å være eksplisitt programmert til å gjøre det.
Hvorfor bruke maskinlæring?
Prosessen med å utvikle algoritmer er en flaskehals i programmering fordi menneskelig programmeringskraft er begrenset. Datamaskiner har imidlertid kraftige mønstergjenkjenningsevner, som lar dem utforske data og lage sine egne algoritmer mye raskere enn et menneske kan.
Det er her maskinlæring kommer inn. Maskinlæring gir datamaskiner muligheten til å lage algoritmer og programmer som kan lære av og lage spådommer ved hjelp av data.
Hvordan vi bruker data og maskinlæring for sprayanalyse
Dataene vi mater inn i disse maskinlæringsveiene er viktige og kalles en datakilde. Kvaliteten, frekvensen og varigheten til datakilden har like mye å gjøre med suksessen til et maskinlæringsprosjekt som selve algoritmene. Derfor er det viktig å identifisere data som korrelerer med variabelen vi ønsker å forutsi eller programmet vi ønsker å lage. Så, hva er egentlig variabelen vi ønsker å forutsi? I Spray Analysis and Research Services utgjør testing av fallstørrelse nesten en tredjedel av våre testtjenester. Kan vi lage et maskinlæringsprogram som forutsier eller anslår fallstørrelsen?
I et enkelt svar - ja. Vi har identifisert et nyttig programvareverktøy som hjelper oss med å bestemme hvilke algoritmer og derfor hvilke datakilder som oppfyller våre behov. Dette er den største utfordringen med ethvert maskinlæringsprosjekt: å identifisere fremtredende datapunkter for å utnytte og deretter skaffe så mye data som mulig. Maskinlæringsprogrammer fungerer best med massevis... og masse kvalitetsdata. Undervisning og finpussing av disse datapunktene vil hjelpe programmene våre å lære og skape mer nøyaktige og presise utdata.
Dette er bare begynnelsen. Maskinlæring åpner mange muligheter for alt fra spraydyseprediksjon til forbedret systemoptimalisering og feilsøking til fullverdig kunstig intelligens.
Hvordan vil maskinlæring påvirke din daglige drift? Hvordan planlegger du å utnytte maskinlæring i dag? Hvis du ønsker å diskutere emnet mer i dybden, vennligst kontakt oss eller kontakt meg direkte via LinkedIn .