Machine Learning 101: Ce este?
Gândiți-vă la modul în care vă folosiți calculatorul în acest moment. Probabil că sunteți online, poate că aveți un program Microsoft Office deschis, poate că ați trimis un e-mail astăzi. Calculatoarele îndeplinesc aceste funcții și sute de alte funcții de fiecare dată când sunt pornite și fac acest lucru folosind principii de funcționare numite algoritmi.
Algoritmii sunt instrucțiuni clare, bine concepute, care spun unui computer cum să îndeplinească o sarcină. În mod tradițional, acești algoritmi sunt scriși și dezvoltați de programatori umani de calculatoare, sau codori. Cu toate acestea, învățarea automată este un concept revoluționar prin care programatorii învață computerele să se programeze singure. Acest lucru permite computerelor să preia date, apoi să învețe din aceste date, să le îmbunătățească și să acționeze în funcție de ele fără a fi programate în mod explicit în acest sens.
De ce să aplici învățarea automată?
Procesul de dezvoltare a algoritmilor reprezintă un blocaj în programare, deoarece puterea de programare umană este finită. Computerele, însă, au capacități puternice de recunoaștere a tiparelor, ceea ce le permite să exploreze datele și să își creeze proprii algoritmi mult mai rapid decât o poate face un om.
Aici intervine învățarea automată. Învățarea automată oferă computerelor capacitatea de a crea algoritmi și programe care pot învăța din date și pot face predicții folosind datele.
Cum folosim datele și învățarea automată pentru analiza spray-urilor
Datele pe care le introducem în aceste căi de învățare automată sunt importante și se numesc sursă de date. Calitatea, frecvența și durata sursei de date au la fel de mult de-a face cu succesul unui proiect de învățare automată ca și algoritmii în sine. Prin urmare, este esențial să identificăm datele care se corelează cu variabila pe care dorim să o prezicem sau cu programul pe care dorim să îl creăm. Așadar, care este mai exact variabila pe care dorim să o prezicem? În cadrul Serviciilor de analiză și cercetare a spray-urilor, testarea dimensiunii picăturilor reprezintă aproape o treime din serviciile noastre de testare. Putem crea atunci un program de învățare automată care să prezică sau să estimeze dimensiunea picăturii?
Într-un răspuns simplu - da. Am identificat un instrument software util pentru a ne ajuta să decidem ce algoritmi și, prin urmare, ce surse de date ne îndeplinesc nevoile. Aceasta este provocarea majoră a oricărui proiect de învățare automată: identificarea punctelor de date importante pe care să le valorificăm și apoi obținerea a cât mai multe date. Programele de învățare automată funcționează cel mai bine cu foarte multe... și foarte multe date de calitate. Învățarea și perfecționarea acestor puncte de date vor ajuta programele noastre să învețe și să creeze rezultate mai exacte și mai precise.
Acesta este doar începutul. Învățarea automată deschide multe posibilități pentru orice, de la predicția duzei de pulverizare la optimizarea și depanarea îmbunătățită a sistemului și la inteligența artificială în toată regula.
Cum va influența învățarea automată operațiunile dvs. de zi cu zi? Cum intenționați să valorificați învățarea automată în prezent? Dacă doriți să discutați subiectul mai în profunzime, vă rugăm să ne contactați sau să vă conectați cu mine direct prin LinkedIn.