Strojové učenie 101: Čo to je?
Zamyslite sa nad tým, ako práve používate svoj počítač. Pravdepodobne ste online, možno máte otvorený program Microsoft Office, možno ste dnes poslali e-mail. Počítače vykonávajú tieto a stovky ďalších funkcií vždy, keď sú zapnuté, a robia to pomocou princípov fungovania nazývaných algoritmy.
Algoritmy sú dobre navrhnuté, jasné inštrukcie, ktoré hovoria počítaču, ako má vykonať úlohu. Tieto algoritmy tradične píšu a vyvíjajú ľudskí programátori alebo kóderi. Strojové učenie je však revolučná koncepcia, v ktorej kóderi učia počítače programovať samé seba. To umožňuje počítačom prijímať údaje, potom sa z nich učiť, zlepšovať ich a konať na ich základe bez toho, aby boli na to výslovne naprogramované.
Prečo používať strojové učenie?
Proces vývoja algoritmov je úzkym miestom v programovaní, pretože ľudský programovací výkon je obmedzený. Počítače však majú výkonné schopnosti rozpoznávania vzorov, čo im umožňuje skúmať údaje a vytvárať vlastné algoritmy oveľa rýchlejšie ako človek.
Tu prichádza na rad strojové učenie. Strojové učenie dáva počítačom schopnosť vytvárať algoritmy a programy, ktoré sa dokážu učiť z údajov a vytvárať z nich predpovede.
Ako využívame údaje a strojové učenie na analýzu postrekov
Údaje, ktoré vkladáme do týchto ciest strojového učenia, sú dôležité a nazývajú sa zdroj údajov. Kvalita, frekvencia a trvanie zdroja údajov má rovnaký podiel na úspechu projektu strojového učenia ako samotné algoritmy. Preto je nevyhnutné identifikovať údaje korelujúce s premennou, ktorú chceme predpovedať, alebo s programom, ktorý chceme vytvoriť. Čo je teda presne premenná, ktorú chceme predpovedať? V rámci služieb Spray Analysis and Research Services predstavuje testovanie veľkosti kvapky takmer tretinu našich služieb testovania. Môžeme teda vytvoriť program strojového učenia, ktorý predpovedá alebo odhaduje veľkosť kvapky?
Jednoduchá odpoveď - áno. Identifikovali sme užitočný softvérový nástroj, ktorý nám pomáha pri rozhodovaní, ktoré algoritmy, a teda aj ktoré zdroje údajov spĺňajú naše potreby. Toto je hlavná výzva pri každom projekte strojového učenia: identifikovať významné dátové body, ktoré sa dajú využiť, a potom získať čo najviac údajov. Programy strojového učenia najlepšie fungujú s množstvom a množstvom... a množstvom kvalitných údajov. Učenie a zdokonaľovanie týchto dátových bodov pomôže našim programom učiť sa a vytvárať presnejšie a precíznejšie výstupy.
Toto je len začiatok. Strojové učenie otvára mnohé možnosti pre všetko od predpovedania postrekovacích trysiek cez lepšiu optimalizáciu systému a odstraňovanie problémov až po plnohodnotnú umelú inteligenciu.
Ako ovplyvní strojové učenie vašu každodennú prevádzku? Ako plánujete využiť strojové učenie dnes? Ak chcete o tejto téme diskutovať podrobnejšie, kontaktujte nás alebo sa so mnou spojte priamo prostredníctvom siete LinkedIn.