Strojové učenie má širokú škálu aplikácií vo financiách, zdravotníctve, marketingu a doprave. Okrem iných úloh sa používa na analýzu a spracovanie veľkého množstva údajov, vytváranie predpovedí a automatizáciu procesov rozhodovania.
V tomto článku sa dozviete päť kľúčových funkcií strojového učenia, ktoré z neho robia výkonný nástroj na riešenie širokej škály problémov, od rozpoznávania obrázkov a reči až po systémy odporúčaní a spracovanie prirodzeného jazyka.
Čo je strojové učenie?
Strojové učenie je podoblasť umelej inteligencie (AI) to zahŕňa vývoj algoritmov a štatistických modelov, ktoré umožňujú počítačom učiť sa z údajov bez toho, aby boli výslovne naprogramované. Cieľom strojového učenia je budovanie systémov so schopnosťou neustále zlepšovať svoj výkon pri danej úlohe na základe skúseností získaných z údajov, ktorým sú vystavené. Dosahuje sa to rozsiahlym školením algoritmov na obrovských súboroch údajov, čo umožňuje algoritmom nájsť vzory a spojenia v údajoch.
- Učenie pod dohľadom: Zahŕňa trénovanie modelu na označenom súbore údajov, kde je pre každý vstup poskytnutý správny výstup. Algoritmus používa tieto informácie na zistenie vzťahu medzi vstupmi a výstupmi a potom môže predpovedať nové, neviditeľné údaje.
- Učenie bez dozoru: Zahŕňa trénovanie modelu na neoznačenom súbore údajov, kde nie je poskytnutý správny výstup. Algoritmus musí nájsť štruktúru v údajoch sám a zvyčajne sa používa na zhlukovanie, redukciu rozmerov a detekciu anomálií.
- Posilňovacie učenie: Zahŕňa školenie agenta, aby sa rozhodoval v prostredí, kde dostáva spätnú väzbu prostredníctvom odmien alebo trestov. Algoritmus využíva túto spätnú väzbu, aby sa naučil najlepšiu stratégiu maximalizácie odmien v priebehu času.
5 kľúčových funkcií strojového učenia
Strojové učenie sa v posledných rokoch stalo jedným z najdôležitejších technologických pokrokov a výrazne ovplyvnilo široké spektrum priemyselných odvetví a aplikácií. Jeho hlavné vlastnosti sú:
- Prediktívne modelovanie: Údaje používajú algoritmy strojového učenia na vytváranie modelov, ktoré predpovedajú budúce udalosti. Tieto modely možno použiť okrem iného na určenie rizika nesplácania úveru alebo pravdepodobnosti, že spotrebiteľ uskutoční nákup.
- Automatizácia: Algoritmy strojového učenia automatizujú proces hľadania vzorov v údajoch, vyžadujú si menšie zapojenie ľudí a umožňujú presnejšiu a efektívnejšiu analýzu.
- Škálovateľnosť: Techniky strojového učenia sú vhodné na spracovanie veľkých dát, pretože sú vyrobené tak, aby zvládali obrovské množstvo dát. V dôsledku toho sa podniky môžu rozhodovať na základe informácií získaných z takýchto údajov.
- Zovšeobecnenie: Algoritmy pre strojové učenie sú schopné objaviť široké vzory v údajoch, ktoré možno použiť na analýzu čerstvých, nepreskúmaných údajov. Aj keď údaje použité na trénovanie modelu nemusia byť okamžite použiteľné pre danú úlohu, sú užitočné na predpovedanie budúcich udalostí.
- Adaptivita: Keď sú k dispozícii nové údaje, algoritmy strojového učenia sa vytvárajú tak, aby sa neustále učili a prispôsobovali. Výsledkom je, že môžu časom zvyšovať svoj výkon, pričom sa stávajú presnejšími a efektívnejšími, pretože majú k dispozícii viac údajov.
Integrácia strojového učenia a technológie blockchain
Integrácia strojového učenia a technológie blockchain je veľkým prísľubom do budúcnosti. Algoritmy strojového učenia možno použiť na hodnotenie údajov a generovanie predpovedí na základe nich pomocou decentralizovanej a bezpečnej platformy, ako je napr. blockchain.
Jednou z možných oblastí využitia tejto integrácie je bankový sektor, kde má blockchain decentralizovaný charakter a schopnosť zakázať neoprávnený prístup citlivé údaje môžu pomôcť algoritmom strojového učenia efektívnejšie odhaliť podvody a pranie špinavých peňazí.
Súvisiace: Potenciál blockchainu: Ako môže AI zmeniť decentralizovanú účtovnú knihu
Strojové učenie a technológia blockchain môžu tiež znamenať významný rozdiel Riadenie dodávateľského reťazca. Zatiaľ čo technológiu blockchain možno použiť na zabezpečenie otvorenosti a zodpovednosti v dodávateľskom reťazci, algoritmy strojového učenia možno využiť na optimalizáciu operácií dodávateľského reťazca a predpovedanie dopytu.
Technológia blockchain môže umožniť bezpečné a súkromné zdieľanie lekárskych záznamov, zatiaľ čo algoritmy strojového učenia možno použiť na predpovedanie prepuknutia chorôb a zlepšenie výsledkov pacientov.
Budúcnosť strojového učenia
Očakáva sa, že budúcnosť strojového učenia bude charakterizovaná neustálym pokrokom v algoritmoch, výpočtovom výkone a dostupnosti údajov. Keďže strojové učenie sa čoraz viac prijíma a integruje do rôznych odvetví, má potenciál výrazne ovplyvniť spoločnosť mnohými spôsobmi.
Niektoré z kľúčových trendov a vývoja v budúcnosti strojového učenia zahŕňajú:
- Zvýšená automatizácia: S pokrokom algoritmov strojového učenia budú schopné automatizovať väčší rozsah úloh, ktoré si vyžadujú menej ľudského vstupu a zvyšujú produktivitu.
- Viac prispôsobené skúsenosti: Algoritmy strojového učenia budú schopné posúdiť a využiť obrovské objemy údajov na poskytovanie vysoko individualizovaných skúseností, ako sú prispôsobené návrhy a reklamy.
- Vylepšený úsudok: Keďže algoritmy strojového učenia sa zdokonaľujú pri vytváraní komplikovaných úsudkov a predpovedí, mnohé podniky budú mať prospech z presnejšieho a efektívnejšieho rozhodovania.
- Etické pokroky AI: Ako sa strojové učenie stáva bežnejším, bude sa klásť čoraz väčší dôraz na zabezpečenie toho, aby sa vyvíjalo a využívalo eticky a zodpovedne, so zameraním na ochranu súkromia a elimináciu zaujatosti pri rozhodovaní.
- Interdisciplinárna spolupráca: Strojové učenie sa bude čoraz viac využívať v spolupráci s inými oblasťami, ako je neuroveda a biológia, s cieľom podporiť nové objavy a pokroky v týchto oblastiach.
Celkovo je budúcnosť strojového učenia veľkým prísľubom a očakáva sa, že v nadchádzajúcich rokoch bude pokračovať v transformácii širokého spektra odvetví, od financií po zdravotníctvo.
Zdroj: https://cointelegraph.com/news/5-key-features-of-machine-learning