Podstawy uczenia maszynowego: Czym to jest?
Zastanów się, w jaki sposób korzystasz teraz z komputera. Prawdopodobnie jesteś w Internecie, być może masz otwarty program z pakietu Microsoft Office, a może dzisiaj wysłałeś e-mail. Komputery wykonują te i setki innych funkcji za każdym razem, gdy są włączone, i robią to, korzystając z zasad działania zwanych algorytmami.
Algorytmy to dobrze zaprojektowane, jasne instrukcje, które mówią komputerowi, jak wykonać zadanie. Tradycyjnie algorytmy te są pisane i opracowywane przez programistów komputerowych, czyli koderów. Jednak uczenie maszynowe to rewolucyjna koncepcja, w ramach której koderzy uczą komputery samodzielnego programowania. Dzięki temu komputery mogą pobierać dane, a następnie uczyć się na ich podstawie, udoskonalać się i podejmować działania w oparciu o te dane bez konieczności wyraźnego programowania ich do tego celu.
Dlaczego warto stosować uczenie maszynowe?
Proces tworzenia algorytmów stanowi wąskie gardło w programowaniu, ponieważ ludzkie możliwości programistyczne są ograniczone. Komputery dysponują jednak potężnymi zdolnościami rozpoznawania wzorców, co pozwala im analizować dane i tworzyć własne algorytmy znacznie szybciej niż jest to możliwe w przypadku człowieka.
W tym miejscu pojawia się uczenie maszynowe. Uczenie maszynowe daje komputerom możliwość tworzenia algorytmów i programów, które potrafią uczyć się na podstawie danych i na ich podstawie generować prognozy.
Jak wykorzystujemy dane i uczenie maszynowe do analizy oprysków
Dane, które wprowadzamy do tych ścieżek uczenia maszynowego, są istotne i nazywane są źródłem danych. Jakość, częstotliwość i czas trwania źródła danych mają równie duży wpływ na sukces projektu uczenia maszynowego, co same algorytmy. Dlatego kluczowe jest zidentyfikowanie danych korelujących ze zmienną, którą chcemy przewidzieć, lub programem, który chcemy stworzyć. Czym więc dokładnie jest zmienna, którą chcemy przewidzieć? W dziale analizy rozpylania i usług badawczych badania wielkości kropli stanowią prawie jedną trzecią naszych usług testowych. Czy możemy zatem stworzyć program oparty na uczeniu maszynowym, który przewiduje lub szacuje wielkość kropli?
Krótka odpowiedź brzmi: tak. Znaleźliśmy przydatne narzędzie, które pomaga nam zdecydować, które algorytmy, a co za tym idzie, które źródła danych spełniają nasze potrzeby. To właśnie główne wyzwanie każdego projektu uczenia maszynowego: zidentyfikowanie istotnych punktów danych, które warto wykorzystać, a następnie zebranie jak największej ilości danych. Programy uczenia maszynowego działają najlepiej, gdy mają do dyspozycji ogromne ilości… naprawdę ogromne ilości wysokiej jakości danych. Wprowadzanie i udoskonalanie tych punktów danych pomoże naszym programom uczyć się i generować dokładniejsze i precyzyjniejsze wyniki.
To dopiero początek. Uczenie maszynowe otwiera wiele możliwości – od prognozowania działania dysz rozpylających, przez ulepszoną optymalizację systemów i rozwiązywanie problemów, aż po w pełni rozwiniętą sztuczną inteligencję.
Jak uczenie maszynowe wpłynie na Państwa codzienne działania? Jak zamierzają Państwo wykorzystać uczenie maszynowe już dziś? Jeśli chcieliby Państwo omówić ten temat bardziej szczegółowo, prosimy o kontakt z nami lub bezpośrednio ze mną za pośrednictwem serwisu LinkedIn.