Strojno učenje 101: Kaj je to?
Pomislite, kako zdaj uporabljate svoj računalnik. Verjetno ste na spletu, morda imate odprt program Microsoft Office, morda ste danes poslali e-pošto. Računalniki te in na stotine drugih funkcij opravijo vsakič, ko so vklopljeni, pri tem pa uporabljajo načela delovanja, imenovana algoritmi.
Algoritmi so dobro zasnovana, jasna navodila, ki računalniku sporočajo, kako naj opravi določeno nalogo. Tradicionalno te algoritme pišejo in razvijajo računalniški programerji ali koderji. Vendar pa je strojno učenje revolucionarni koncept, pri katerem programerji učijo računalnike, da se programirajo sami. Tako lahko računalniki sprejemajo podatke, se iz njih učijo, jih izboljšujejo in delujejo na njihovi podlagi, ne da bi bili za to izrecno programirani.
Zakaj uporabljati strojno učenje?
Postopek razvoja algoritmov je ozko grlo pri programiranju, saj je moč človeškega programiranja omejena. Računalniki pa imajo zmogljive sposobnosti prepoznavanja vzorcev, kar jim omogoča raziskovanje podatkov in ustvarjanje lastnih algoritmov veliko hitreje kot človeku.
Tu nastopi strojno učenje. Strojno učenje daje računalnikom možnost ustvarjanja algoritmov in programov, ki se lahko učijo iz podatkov in na njihovi podlagi napovedujejo.
Kako uporabljamo podatke in strojno učenje za analizo škropljenja
Podatki, ki jih dovajamo v te poti strojnega učenja, so pomembni in se imenujejo vir podatkov. Kakovost, pogostost in trajanje podatkovnega vira so enako pomembni za uspeh projekta strojnega učenja kot sami algoritmi. Zato je bistvenega pomena, da določimo podatke, ki so povezani s spremenljivko, ki jo želimo napovedati, ali programom, ki ga želimo ustvariti. Kaj natančno je torej spremenljivka, ki jo želimo napovedati? Pri storitvah analize in raziskav razpršitev predstavlja testiranje velikosti kapljice skoraj tretjino naših storitev testiranja. Ali lahko torej ustvarimo program strojnega učenja, ki napoveduje ali ocenjuje velikost kapljic?
Enostaven odgovor: da. Našli smo koristno programsko orodje, ki nam pomaga pri odločanju, kateri algoritmi in s tem kateri viri podatkov izpolnjujejo naše potrebe. To je glavni izziv pri vsakem projektu strojnega učenja: določitev pomembnih podatkovnih točk, ki jih je treba uporabiti, in nato pridobitev čim več podatkov. Programi za strojno učenje najbolje delujejo z veliko in veliko... in veliko kakovostnimi podatki. Učenje in izpopolnjevanje teh podatkovnih točk bo našim programom pomagalo pri učenju in ustvarjanju natančnejših in točnejših rezultatov.
To je šele začetek. Strojno učenje odpira številne možnosti za vse od napovedovanja razpršilnih šob do izboljšane optimizacije sistema in odpravljanja težav ter popolne umetne inteligence.
Kako bo strojno učenje vplivalo na vaše vsakodnevno delovanje? Kako nameravate uporabiti strojno učenje danes? Če želite o tej temi razpravljati bolj poglobljeno, se obrnite na nas ali se z mano neposredno povežite prek omrežja LinkedIn.