Mašininis mokymasis 101: kas tai yra?
Pagalvokite, kaip dabar naudojate savo kompiuterį. Tikriausiai esate prisijungę prie interneto, galbūt esate atidarę "Microsoft Office" programą, galbūt šiandien išsiuntėte el. laišką. Kompiuteriai šias ir šimtus kitų funkcijų atlieka kiekvieną kartą, kai yra įjungiami, ir tai daro naudodami veikimo principus, vadinamus algoritmais.
Algoritmai - tai gerai parengtos, aiškios instrukcijos, nurodančios kompiuteriui, kaip atlikti užduotį. Tradiciškai šiuos algoritmus rašo ir kuria kompiuterių programuotojai, arba programuotojai. Tačiau mašininis mokymasis yra revoliucinė koncepcija, kai programuotojai patys moko kompiuterius programuoti. Tai leidžia kompiuteriams priimti duomenis, paskui mokytis iš jų, tobulinti ir veikti pagal juos be aiškaus programavimo.
Kodėl verta taikyti mašininį mokymąsi?
Algoritmų kūrimo procesas yra siauras programavimo taškas, nes žmogaus programavimo galia yra ribota. Tačiau kompiuteriai turi galingas modelių atpažinimo galimybes, todėl jie gali tyrinėti duomenis ir kurti savo algoritmus daug greičiau nei žmogus.
Štai čia ir atsiranda mašininis mokymasis. Mašininis mokymasis suteikia kompiuteriams galimybę kurti algoritmus ir programas, kurios gali mokytis iš duomenų ir juos naudodamos prognozuoti.
Kaip naudojame duomenis ir mašininį mokymąsi purškimo analizei
Duomenys, kuriuos paduodame į šiuos mašininio mokymosi kelius, yra svarbūs ir vadinami duomenų šaltiniu. Duomenų šaltinio kokybė, dažnumas ir trukmė turi tiek pat įtakos mašininio mokymosi projekto sėkmei, kiek ir patys algoritmai. Todėl labai svarbu nustatyti duomenis, koreliuojančius su kintamuoju, kurį norime prognozuoti, arba su programa, kurią norime sukurti. Taigi, koks tiksliai yra kintamasis, kurį norime prognozuoti? Spragų analizės ir tyrimų paslaugų srityje lašo dydžio testavimas sudaro beveik trečdalį mūsų teikiamų testavimo paslaugų. Taigi ar galime sukurti mašininio mokymosi programą, kuri prognozuoja arba įvertina lašelių dydį?
Atsakymas paprastas - taip. Nustatėme naudingą programinę priemonę, padedančią mums nuspręsti, kurie algoritmai, taigi ir kurie duomenų šaltiniai atitinka mūsų poreikius. Tai yra pagrindinis bet kurio mašininio mokymosi projekto iššūkis: nustatyti svarbius duomenų taškus, kuriais galima pasinaudoti, ir tada gauti kuo daugiau duomenų. Mašininio mokymosi programos geriausiai veikia turint daug, daug... ir daug kokybiškų duomenų. Šių duomenų taškų mokymas ir tobulinimas padės mūsų programoms mokytis ir kurti tikslesnius bei tikslesnius rezultatus.
Tai tik pradžia. Mašininis mokymasis atveria daugybę galimybių - nuo purkštukų purkštukų prognozavimo, geresnio sistemos optimizavimo ir trikčių šalinimo iki visiško dirbtinio intelekto.
Kaip mašinų mokymasis paveiks jūsų kasdienę veiklą? Kaip šiandien planuojate panaudoti mašininį mokymąsi? Jei norite išsamiau aptarti šią temą, susisiekite su mumis arba tiesiogiai susisiekite su manimi per "LinkedIn".