Машинно обучение 101: Какво представлява?
Помислете как използвате компютъра си в момента. Вероятно сте онлайн, може би сте отворили програма от Microsoft Office, може би сте изпратили имейл днес. Компютрите изпълняват тези и стотици други функции всеки път, когато са включени, и го правят, като използват принципи на работа, наречени алгоритми.
Алгоритмите са добре разработени, ясни инструкции, които указват на компютъра как да изпълни дадена задача. Традиционно тези алгоритми се пишат и разработват от хора, компютърни програмисти или програмисти. Машинното обучение обаче е революционна концепция, при която програмистите учат компютрите да се самопрограмират. Това позволява на компютрите да приемат данни, след което да се учат от тях, да ги подобряват и да действат върху тях, без да са изрично програмирани за това.
Защо да прилагате машинно обучение?
Процесът на разработване на алгоритми е тясно място в програмирането, тъй като човешката програмна мощ е ограничена. Компютрите обаче разполагат с мощни възможности за разпознаване на образи, което им позволява да изследват данни и да създават собствени алгоритми много по-бързо, отколкото може да направи човек.
Именно тук се появява машинното обучение. Машинното обучение дава на компютрите възможност да създават алгоритми и програми, които могат да се учат от данни и да правят прогнози, използвайки данни.
Как използваме данните и машинното обучение за анализ на спрейове
Данните, които подаваме към тези пътища за машинно обучение, са важни и се наричат източник на данни. Качеството, честотата и продължителността на източника на данни имат толкова голямо значение за успеха на проекта за машинно обучение, колкото и самите алгоритми. Ето защо е от съществено значение да се идентифицират данни, корелиращи с променливата, която искаме да предскажем, или с програмата, която искаме да създадем. И така, коя точно е променливата, която искаме да предскажем? В услугите за анализ и изследване на спрейове тестването на размера на капката представлява почти една трета от нашите услуги за тестване. Можем ли тогава да създадем програма за машинно обучение, която да предсказва или оценява размера на капките?
С един прост отговор - да. Идентифицирахме полезен софтуерен инструмент, който да ни помогне да решим кои алгоритми и съответно кои източници на данни отговарят на нашите нужди. Това е основното предизвикателство при всеки проект за машинно обучение: идентифициране на значими точки от данни, които да се използват, и след това получаване на възможно най-много данни. Програмите за машинно обучение работят най-добре с много, много... и много качествени данни. Обучението и усъвършенстването на тези точки от данни ще помогне на нашите програми да се учат и да създават по-точни и прецизни резултати.
Това е само началото. Машинното обучение открива много възможности за всичко - от прогнозиране на разпръсквателните дюзи през подобрена оптимизация на системата и отстраняване на неизправности до пълноценен изкуствен интелект.
Как машинното обучение ще повлияе на ежедневните ви операции? Как планирате да използвате машинното обучение днес? Ако искате да обсъдим темата по-задълбочено, моля, свържете се с нас или се свържете с мен директно чрез LinkedIn.