Gépi tanulás 101: Mi az?
Gondolj arra, hogyan használod most a számítógépedet. Valószínűleg online van, lehet, hogy egy Microsoft Office program van megnyitva, lehet, hogy ma e-mailt küldött. A számítógépek ezeket és még több száz más funkciót hajtanak végre minden egyes bekapcsoláskor, és mindezt az algoritmusoknak nevezett működési elvek segítségével teszik.
Az algoritmusok jól megtervezett, egyértelmű utasítások, amelyek megmondják a számítógépnek, hogyan hajtson végre egy feladatot. Ezeket az algoritmusokat hagyományosan emberi programozók, azaz programozók írják és fejlesztik. A gépi tanulás azonban egy forradalmi koncepció, amelynek során a programozók tanítják meg a számítógépeket arra, hogy saját magukat programozzák. Ez lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy adatokat fogadjanak be, majd tanuljanak, javítsanak és cselekedjenek az adatok alapján anélkül, hogy kifejezetten erre programoznák őket.
Miért érdemes alkalmazni a gépi tanulást?
Az algoritmusok fejlesztésének folyamata szűk keresztmetszetet jelent a programozásban, mivel az emberi programozói erő véges. A számítógépek azonban erőteljes mintafelismerő képességekkel rendelkeznek, ami lehetővé teszi számukra, hogy az adatokat feltárják, és sokkal gyorsabban hozzák létre saját algoritmusaikat, mint az ember.
Itt jön a képbe a gépi tanulás. A gépi tanulás lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy olyan algoritmusokat és programokat hozzanak létre, amelyek képesek adatokból tanulni és előrejelzéseket készíteni.
Hogyan használjuk az adatokat és a gépi tanulást a permetelemzéshez
Az adatok, amelyeket ezekbe a gépi tanulási utakba táplálunk, fontosak, és adatforrásnak nevezzük őket. Az adatforrás minőségének, gyakoriságának és időtartamának ugyanannyi köze van a gépi tanulási projekt sikeréhez, mint maguknak az algoritmusoknak. Ezért alapvető fontosságú, hogy azonosítsuk azokat az adatokat, amelyek korrelálnak azzal a változóval, amelyet meg akarunk jósolni, vagy azzal a programmal, amelyet létre akarunk hozni. Tehát pontosan mi is az a változó, amit meg akarunk jósolni? A permetelemzési és kutatási szolgáltatásaink közel egyharmadát a cseppméret-tesztelés teszi ki. Létrehozhatunk-e tehát egy olyan gépi tanulási programot, amely megjósolja vagy megbecsüli a cseppméretet?
Egyszerű válasz: igen. Találtunk egy hasznos szoftvereszközt, amely segít eldönteni, hogy mely algoritmusok és így mely adatforrások felelnek meg az igényeinknek. Ez a legnagyobb kihívás minden gépi tanulási projektnél: a kiemelkedő adatpontok azonosítása, amelyeket ki kell használni, majd a lehető legtöbb adat beszerzése. A gépi tanulási programok sok-sok... és sok minőségi adattal működnek a legjobban. Ezen adatpontok tanítása és csiszolása segít a programjainknak a tanulásban és a pontosabb és precízebb kimenetek létrehozásában.
Ez még csak a kezdet. A gépi tanulás számos lehetőséget nyit meg a szórófúvókák előrejelzésétől kezdve a jobb rendszeroptimalizáláson és hibaelhárításon át a teljes körű mesterséges intelligenciáig.
Milyen hatással lesz a gépi tanulás az Ön mindennapi működésére? Hogyan tervezi a gépi tanulás kihasználását ma? Ha szeretné mélyebben megvitatni a témát, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, vagy lépjen kapcsolatba velem közvetlenül a LinkedIn-en keresztül.