Uczenie maszynowe 101: Co to jest?
Pomyśl o tym, jak używasz teraz swojego komputera. Prawdopodobnie jesteś online, może masz otwarty program Microsoft Office, może wysłałeś dzisiaj e-mail. Komputery wykonują te i setki innych funkcji za każdym razem, gdy są włączone, a robią to za pomocą zasad działania zwanych algorytmami.
Algorytmy to dobrze zaprojektowane, jasne instrukcje mówiące komputerowi, jak ma wykonać zadanie. Tradycyjnie, algorytmy te są pisane i rozwijane przez ludzi - programistów komputerowych lub koderów. Jednak uczenie maszynowe to rewolucyjna koncepcja, w której programiści uczą komputery programowania samych siebie. Dzięki temu komputery mogą pobierać dane, a następnie uczyć się na ich podstawie, ulepszać je i działać w oparciu o nie, nie będąc do tego wyraźnie zaprogramowanym.
Dlaczego warto stosować uczenie maszynowe?
Proces tworzenia algorytmów jest wąskim gardłem w programowaniu, ponieważ ludzka moc programowania jest skończona. Komputery mają jednak potężne możliwości rozpoznawania wzorców, co pozwala im na eksplorację danych i tworzenie własnych algorytmów znacznie szybciej niż człowiek.
Tu właśnie wkracza uczenie maszynowe. Uczenie maszynowe daje komputerom zdolność do tworzenia algorytmów i programów, które mogą uczyć się i przewidywać na podstawie danych.
Jak wykorzystujemy dane i uczenie maszynowe do analizy oprysków
Dane, które wprowadzamy do tych ścieżek uczenia maszynowego są ważne i nazywane są źródłem danych. Jakość, częstotliwość i czas trwania źródła danych ma tak samo duży wpływ na sukces projektu uczenia maszynowego, jak same algorytmy. Dlatego kluczowe jest zidentyfikowanie danych korelujących ze zmienną, którą chcemy przewidzieć lub programem, który chcemy stworzyć. Czym więc dokładnie jest zmienna, którą chcemy przewidzieć? W Usługach Analizy i Badań Aerozoli, testowanie wielkości kropli stanowi prawie jedną trzecią naszych usług testowych. Czy możemy zatem stworzyć program uczenia maszynowego, który będzie przewidywał lub szacował wielkość kropli?
W prostej odpowiedzi - tak. Zidentyfikowaliśmy pomocne narzędzie programowe, które pomoże nam zdecydować, które algorytmy i w związku z tym, które źródła danych spełniają nasze potrzeby. To jest główne wyzwanie w każdym projekcie uczenia maszynowego: zidentyfikowanie istotnych punktów danych, które można wykorzystać, a następnie uzyskanie jak największej ilości danych. Programy uczenia maszynowego działają najlepiej z dużą ilością, dużą ilością... i dużą ilością danych wysokiej jakości. Uczenie i doskonalenie tych punktów danych pomoże naszym programom uczyć się i tworzyć bardziej dokładne i precyzyjne dane wyjściowe.
To jest dopiero początek. Uczenie maszynowe otwiera wiele możliwości, począwszy od przewidywania dysz roz pylających, poprzez lepszą optymalizację systemu i rozwiązywanie problemów, aż po pełną sztuczną inteligencję.
W jaki sposób uczenie maszynowe wpłynie na Twoje codzienne działania? Jak zamierzasz wykorzystać uczenie maszynowe już dziś? Jeśli chciałbyś omówić ten temat bardziej szczegółowo, skontaktuj się z nami lub skontaktuj się ze mną bezpośrednio przez LinkedIn.