Masinõpe 101: Mis see on?
Mõelge sellele, kuidas te praegu oma arvutit kasutate. Tõenäoliselt olete võrgus, teil võib-olla on avatud Microsoft Office'i programm, võib-olla olete täna saatnud e-kirja. Arvutid täidavad neid ja sadu muid funktsioone iga kord, kui nad on sisse lülitatud, ning nad teevad seda, kasutades tööpõhimõtteid, mida nimetatakse algoritmideks.
Algoritmid on hästi kavandatud, selged juhised, mis ütlevad arvutile, kuidas ülesannet täita. Traditsiooniliselt on need algoritmid kirjutanud ja arendanud arvutiprogrammeerijad ehk kodeerijad. Masinõpe on aga revolutsiooniline kontseptsioon, mille puhul programmeerijad õpetavad arvutit ise programmeerima. See võimaldab arvutitel võtta vastu andmeid, õppida neist andmetest, parandada neid ja tegutseda nende põhjal, ilma et neid oleks selleks otseselt programmeeritud.
Miks rakendada masinõpet?
Algoritmide väljatöötamise protsess on programmeerimise kitsaskoht, sest inimese programmeerimisvõime on piiratud. Arvutitel on aga võimsad mustrituvastuse võimed, mis võimaldab neil uurida andmeid ja luua oma algoritme palju kiiremini kui inimene seda suudab.
Siinkohal tulebki mängu masinõpe. Masinõpe annab arvutitele võime luua algoritme ja programme, mis suudavad andmete põhjal õppida ja teha prognoose.
Kuidas me kasutame andmeid ja masinõpet pihustusanalüüsiks
Andmed, mida me nendesse masinõppe radadesse sisestame, on olulised ja neid nimetatakse andmeallikaks. Andmeallika kvaliteet, sagedus ja kestus on masinõppeprojekti edukusega sama palju seotud kui algoritmid ise. Seetõttu on oluline tuvastada andmed, mis korreleeruvad muutujaga, mida tahame ennustada, või programmiga, mida tahame luua. Mis on siis täpselt see muutuja, mida me tahame ennustada? Spray Analysis and Research Services'is moodustab tilkade testimine peaaegu kolmandiku meie testimisteenustest. Kas me saame siis luua masinõppeprogrammi, mis ennustab või hindab tilkade suurust?
Lihtne vastus - jah. Oleme leidnud kasuliku tarkvaravahendi, mis aitab meil otsustada, millised algoritmid ja seega millised andmeallikad vastavad meie vajadustele. See on iga masinõppeprojekti peamine väljakutse: tuvastada silmapaistvad andmepunktid, mida kasutada, ja seejärel hankida võimalikult palju andmeid. Masinõppeprogrammid töötavad kõige paremini paljude ja paljude... ja paljude kvaliteetsete andmetega. Nende andmepunktide õpetamine ja lihvimine aitab meie programmidel õppida ja luua täpsemaid ja täpsemaid väljundeid.
See on alles algus. Masinõpe avab palju võimalusi alates pihustusdüüside prognoosimisest kuni täiustatud süsteemi optimeerimise ja tõrkeotsinguni ning lõpetades täieliku tehisintellektiga.
Kuidas mõjutab masinõpe teie igapäevaseid toiminguid? Kuidas kavatsete täna masinõpet kasutada? Kui soovite seda teemat põhjalikumalt arutada, võtke meiega ühendust või võtke minuga otse ühendust LinkedIni kaudu.