Maschinelles Lernen 101: Was ist das?
Denken Sie einmal darüber nach, wie Sie Ihren Computer gerade benutzen. Wahrscheinlich sind Sie online, vielleicht haben Sie ein Microsoft Office-Programm geöffnet, vielleicht haben Sie heute eine E-Mail verschickt. Computer führen diese und Hunderte von anderen Funktionen jedes Mal aus, wenn sie eingeschaltet werden, und sie tun dies unter Verwendung von Arbeitsprinzipien, die Algorithmen genannt werden.
Algorithmen sind gut durchdachte, klare Anweisungen, die einem Computer sagen, wie er eine Aufgabe ausführen soll. Traditionell werden diese Algorithmen von menschlichen Computerprogrammierern geschrieben und entwickelt. Maschinelles Lernen ist jedoch ein revolutionäres Konzept, bei dem Programmierer Computern beibringen, sich selbst zu programmieren. Dies ermöglicht es Computern, Daten aufzunehmen, daraus zu lernen, sie zu verbessern und darauf zu reagieren, ohne dass sie explizit dafür programmiert werden müssen.
Warum maschinelles Lernen anwenden?
Der Prozess der Entwicklung von Algorithmen ist ein Engpass in der Programmierung, da die menschliche Programmierleistung endlich ist. Computer verfügen jedoch über leistungsstarke Mustererkennungsfähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, Daten zu untersuchen und ihre eigenen Algorithmen viel schneller zu erstellen, als es ein Mensch kann.
Hier kommt das maschinelle Lernen ins Spiel. Maschinelles Lernen gibt Computern die Fähigkeit, Algorithmen und Programme zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen machen können.
Wie wir Daten und maschinelles Lernen für die Sprayanalyse nutzen
Die Daten, die wir in diese Wege des maschinellen Lernens einspeisen, sind wichtig und werden als Datenquelle bezeichnet. Die Qualität, Häufigkeit und Dauer der Datenquelle hat genauso viel mit dem Erfolg eines maschinellen Lernprojekts zu tun wie die Algorithmen selbst. Daher ist es wichtig, Daten zu identifizieren, die mit der Variable, die wir vorhersagen wollen, oder dem Programm, das wir erstellen wollen, korrelieren. Also, was genau ist die Variable, die wir vorhersagen wollen? Bei Spray Analysis and Research Services macht das Testen von Tropfengrößen fast ein Drittel unserer Testdienstleistungen aus. Können wir also ein maschinelles Lernprogramm erstellen, das die Tropfengröße vorhersagt oder schätzt?
In einer einfachen Antwort - ja. Wir haben ein hilfreiches Software-Tool gefunden, das uns bei der Entscheidung hilft, welche Algorithmen und damit welche Datenquellen unsere Anforderungen erfüllen. Dies ist die größte Herausforderung bei jedem Projekt für maschinelles Lernen: die Identifizierung hervorstechender Datenpunkte, die genutzt werden sollen, und dann die Beschaffung so vieler Daten wie möglich. Maschinelle Lernprogramme funktionieren am besten mit vielen, vielen... und vielen Qualitätsdaten. Das Erlernen und Verfeinern dieser Datenpunkte wird unseren Programmen helfen zu lernen und genauere und präzisere Ausgaben zu erzeugen.
Dies ist nur der Anfang. Maschinelles Lernen eröffnet viele Möglichkeiten, von der Vorhersage von Sprühdüsen über eine verbesserte Systemoptimierung und Fehlerbehebung bis hin zu einer vollwertigen künstlichen Intelligenz.
Wie wird sich maschinelles Lernen auf Ihren Arbeitsalltag auswirken? Wie planen Sie, maschinelles Lernen heute zu nutzen? Wenn Sie das Thema tiefergehend diskutieren möchten, kontaktieren Sie uns oder verbinden Sie sich direkt mit mir über LinkedIn.