Машинное обучение 101: что это такое?
Подумайте о том, как вы сейчас используете свой компьютер. Возможно, вы находитесь в Интернете, возможно, у вас открыта программа Microsoft Office, возможно, вы сегодня отправили электронное письмо. Компьютеры выполняют эти и сотни других функций каждый раз, когда их включают, и делают они это с помощью принципов работы, называемых алгоритмами.
Алгоритмы - это хорошо продуманные, четкие инструкции, указывающие компьютеру, как выполнить ту или иную задачу. Традиционно эти алгоритмы пишутся и разрабатываются программистами, или кодерами. Однако машинное обучение - это революционная концепция, в рамках которой программисты учат компьютеры программировать самих себя. Это позволяет компьютерам получать данные, затем учиться на них, улучшать их и действовать в соответствии с ними, не будучи явно запрограммированными на это.
Зачем применять машинное обучение?
Процесс разработки алгоритмов является узким местом в программировании, поскольку возможности человека в программировании ограничены. Компьютеры же обладают мощными возможностями распознавания образов, что позволяет им исследовать данные и создавать собственные алгоритмы гораздо быстрее, чем это может сделать человек.
Именно здесь на помощь приходит машинное обучение. Машинное обучение дает компьютерам возможность создавать алгоритмы и программы, которые могут учиться и делать прогнозы на основе данных.
Как мы используем данные и машинное обучение для анализа спреев
Данные, которые мы подаем в эти пути машинного обучения, очень важны и называются источником данных. Качество, частота и продолжительность использования источника данных имеет такое же значение для успеха проекта машинного обучения, как и сами алгоритмы. Поэтому очень важно найти данные, коррелирующие с переменной, которую мы хотим предсказать, или с программой, которую мы хотим создать. Итак, что именно является переменной, которую мы хотим предсказать? В службе анализа и исследования спреев тестирование размера капли составляет почти треть наших услуг по тестированию. Можем ли мы тогда создать программу машинного обучения, которая предсказывает или оценивает размер капель?
Простой ответ - да. Мы нашли полезный программный инструмент, который поможет нам решить, какие алгоритмы и, следовательно, какие источники данных отвечают нашим потребностям. Это основная проблема любого проекта машинного обучения: определить важные точки данных для использования, а затем получить как можно больше данных. Программы машинного обучения лучше всего работают с большим количеством... и большим количеством качественных данных. Обучение и оттачивание этих точек данных поможет нашим программам учиться и создавать более точные и точные результаты.
Это только начало. Машинное обучение открывает множество возможностей для всего: от прогнозирования форсунок, улучшения оптимизации системы и поиска неисправностей до полноценного искусственного интеллекта.
Как машинное обучение повлияет на вашу повседневную работу? Как вы планируете использовать машинное обучение сегодня? Если вы хотите обсудить эту тему более подробно, пожалуйста, свяжитесь с нами или свяжитесь со мной напрямую через LinkedIn.