Strojno učenje ima široko paleto aplikacij v panogah financ, zdravstva, trženja in transporta. Med drugim se uporablja za analizo in obdelavo velikih količin podatkov, napovedovanje in avtomatizacijo procesov odločanja.
V tem članku spoznajte pet ključnih značilnosti strojnega učenja, zaradi katerih je to močno orodje za reševanje širokega nabora težav, od prepoznavanja slik in govora do sistemov priporočil in obdelave naravnega jezika.
Kaj je strojno učenje?
Strojno učenje je podpodročje umetne inteligence (AI) ki vključuje razvoj algoritmov in statističnih modelov, ki računalnikom omogočajo učenje iz podatkov, ne da bi bili izrecno programirani. Cilj strojnega učenja je izgradnja sistemov z zmožnostjo nenehnega izboljševanja njihove učinkovitosti pri določeni nalogi na podlagi izkušenj, pridobljenih iz podatkov, ki so jim izpostavljeni. To se doseže z obsežnim usposabljanjem algoritmov na ogromnih naborih podatkov, kar algoritmom omogoča iskanje vzorcev in povezav v podatkih.
- Nadzorovano učenje: To vključuje usposabljanje modela na označenem nizu podatkov, kjer je za vsak vhod zagotovljen pravilen izhod. Algoritem uporablja te informacije, da se nauči razmerja med vhodi in izhodi, nato pa lahko naredi napovedi na podlagi novih, še nevidenih podatkov.
- Nenadzorovano učenje: To vključuje usposabljanje modela na neoznačenem nizu podatkov, kjer ni zagotovljen pravilen rezultat. Algoritem mora sam poiskati strukturo v podatkih in se običajno uporablja za združevanje v gruče, zmanjšanje dimenzionalnosti in odkrivanje anomalij.
- Okrepitveno učenje: To vključuje usposabljanje agenta za sprejemanje odločitev v okolju, kjer prejema povratne informacije prek nagrad ali kazni. Algoritem uporablja te povratne informacije, da se nauči najboljše strategije za maksimiranje nagrad skozi čas.
5 ključnih značilnosti strojnega učenja
Strojno učenje je postalo eden najpomembnejših tehnoloških dosežkov v zadnjih letih in je pomembno vplivalo na široko paleto industrij in aplikacij. Njegove glavne značilnosti so:
- Napovedno modeliranje: Algoritmi strojnega učenja uporabljajo podatke za ustvarjanje modelov, ki napovedujejo prihodnje dogodke. Ti modeli se lahko med drugim uporabljajo za določanje tveganja neplačila posojila ali verjetnosti, da bi potrošnik opravil nakup.
- Avtomatizacija: Algoritmi strojnega učenja avtomatizirajo proces iskanja vzorcev v podatkih, zahtevajo manj človeškega sodelovanja in omogočajo natančnejšo in učinkovitejšo analizo.
- Razširljivost: Tehnike strojnega učenja so zelo primerne za obdelavo velikih podatkov, saj so narejene za obdelavo ogromnih količin podatkov. Posledično lahko podjetja sprejemajo odločitve na podlagi informacij, pridobljenih iz takih podatkov.
- Posploševanje: Algoritmi za strojno učenje so sposobni odkriti široke vzorce v podatkih, ki jih je mogoče uporabiti za analizo svežih, neraziskanih podatkov. Čeprav podatki, uporabljeni za usposabljanje modela, morda niso takoj uporabni za obravnavano nalogo, so uporabni za napovedovanje prihodnjih dogodkov.
- Prilagodljivost: Ko so na voljo novi podatki, so algoritmi strojnega učenja zgrajeni tako, da se nenehno učijo in prilagajajo. Posledično lahko sčasoma izboljšajo svojo učinkovitost in postanejo natančnejši in učinkovitejši, ko jim je na voljo več podatkov.
Integracija strojnega učenja in tehnologije blockchain
Integracija strojnega učenja in tehnologije veriženja blokov veliko obeta v prihodnosti. Algoritme strojnega učenja je mogoče uporabiti za ocenjevanje podatkov in ustvarjanje napovedi na njihovi podlagi z uporabo decentralizirane in varne platforme, kot je blockchain.
Eno od možnih področij uporabe te integracije je bančni sektor, kjer sta decentraliziran značaj tehnologije veriženja blokov in zmožnost prepovedati nepooblaščen dostop do občutljivih podatkov lahko pomaga algoritmom strojnega učenja pri učinkovitejšem odkrivanju goljufij in pranja denarja.
Povezano: Potencial veriženja blokov: kako lahko AI spremeni decentralizirano knjigo
Strojno učenje in tehnologija veriženja blokov lahko prav tako bistveno spremenita Upravljanje dobavne verige. Medtem ko se tehnologija veriženja blokov lahko uporablja za zagotavljanje odprtosti in odgovornosti v dobavni verigi, se algoritmi strojnega učenja lahko uporabijo za optimizacijo delovanja dobavne verige in napovedovanje povpraševanja.
Tehnologija veriženja blokov lahko omogoči varno in zasebno deljenje zdravstvenih kartotek, medtem ko se algoritmi strojnega učenja lahko uporabljajo za napovedovanje izbruhov bolezni in izboljšanje rezultatov pri bolnikih.
Prihodnost strojnega učenja
Prihodnost strojnega učenja naj bi zaznamoval nadaljnji napredek algoritmov, računalniške moči in razpoložljivosti podatkov. Ko se strojno učenje vse bolj uporablja in integrira v različne industrije, lahko močno vpliva na družbo na več načinov.
Nekateri ključni trendi in razvoj v prihodnosti strojnega učenja vključujejo:
- Povečana avtomatizacija: Ko bodo algoritmi strojnega učenja napredovali, bodo lahko avtomatizirali večjo paleto opravil, kar bo zahtevalo manj človeškega vložka in povečalo produktivnost.
- Bolj prilagojene izkušnje: Algoritmi strojnega učenja bodo lahko ocenili in uporabili ogromne količine podatkov za zagotavljanje visoko individualiziranih izkušenj, kot so prilagojeni predlogi in oglasi.
- Izboljšana presoja: ko bodo algoritmi strojnega učenja boljši pri zapletenih presojah in napovedih, bodo številna podjetja imela koristi od natančnejšega in učinkovitejšega odločanja.
- Etični napredek umetne inteligence: Ko bo strojno učenje vse pogostejše, bo vedno večji poudarek na zagotavljanju, da se razvija in uporablja etično in odgovorno, s poudarkom na varovanju zasebnosti in odpravljanju pristranskosti pri odločanju.
- Interdisciplinarno sodelovanje: strojno učenje se bo vse pogosteje uporabljalo v sodelovanju z drugimi področji, kot sta nevroznanost in biologija, za spodbujanje novih odkritij in napredka na teh področjih.
Na splošno prihodnost strojnega učenja veliko obeta in pričakuje se, da bo v prihodnjih letih še naprej preoblikovala široko paleto panog, od financ do zdravstva.
Vir: https://cointelegraph.com/news/5-key-features-of-machine-learning