Uczenie maszynowe może brzmieć jak kurs, który musisz ukończyć, aby pracować w fabryce, ale w informatyce jest to podzbiór sztucznej inteligencji (AI). W skrócie, pozwala systemom poprawić wydajność poprzez naukę na podstawie doświadczeń i danych. Ten podzbiór AI jest tak zakorzeniony we współczesnym oprogramowaniu, że wiele istniejących technologii, które uważamy za oczywiste, nie byłoby bez niego możliwe.
Czym dokładnie jest uczenie maszynowe (z przykładami)?
Więc czym dokładnie jest uczenie maszynowe (ML) i dlaczego jest tak ważne? Cóż, ML to zastosowanie AI i gałąź informatyki, która pozwala systemom uczyć się na podstawie doświadczeń, danych i algorytmów, aby poprawić dokładność. Co ciekawe, deweloperzy nie muszą wyraźnie programować maszyn, aby korzystać z ML - komputery mogą uczyć się same bez ingerencji człowieka.
Współczesna technologia, taka jak chatboty, wirtualni asystenci, proaktywne oprogramowanie antywirusowe i więcej, polegają w dużym stopniu na uczeniu maszynowym. Na przykład, pojazdy autonomiczne korzystają z wielu algorytmów ML opartych na modelach uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, aby zdecydować, jakie działania podjąć, aby prowadzić równie dobrze lub lepiej niż ludzie.
Podobnie, cyberbezpieczeństwo dla firm, takie jak Endpoint Detection and Response (EDR), może korzystać z uczenia maszynowego, aby wykrywać nieznane złośliwe oprogramowanie i odnajdywać nieznane zagrożenia typu „zero-day” poprzez identyfikację złośliwych wzorców. To tylko wierzchołek góry lodowej w odniesieniu do wpływu uczenia maszynowego na cyberbezpieczeństwo w przyszłości.
ML i AI umożliwiają również komunikację między maszynami bez ingerencji człowieka. Takie machine-to-machine (M2M) aplikacje mogą pomóc w zarządzaniu łańcuchem dostaw lub magazynem, efektywnie śledząc i monitorując zapasy. Podobnie, aplikacje M2M pomagają firmom energetycznym precyzyjniej zarządzać dostawami, przesyłając dane zbiorów z źródeł energii odnawialnej do zdalnych komputerów do analizy.
Jakie są popularne metody uczenia maszynowego?
Uczenie maszynowe nadzorowane
Uczenie nadzorowane to metoda, w której oznaczone zestawy danych trenują algorytmy pod opieką nadzorcy. Dane nadzorowane są częściej stosowane niż inne metody uczenia, ponieważ mogą być bardziej efektywne. Przykładem takiego typu ML jest klasyfikacja spamu w skrzynce odbiorczej.
Uczenie maszynowe nienadzorowane
Uczenie nienadzorowane to metoda, w której algorytm pracuje z nieoznaczonymi danymi bez nadzoru. Musi samodzielnie określić, jak przetworzyć informacje. Badacze mogą używać uczenia nienadzorowanego do znajdowania wzorców i grupowania danych w nieoznaczonych zestawach danych bez interwencji. Oczywiście analityk danych nadal może potrzebować zweryfikować rekomendacje uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe półnadzorowane
Uczenie półnadzorowane znajduje równowagę pomiędzy uczeniem nadzorowanym a nienadzorowanym, trenując algorytmy za pomocą oznaczonych i nieoznaczonych danych. Zazwyczaj objętość oznaczonych danych jest mniejsza, podczas gdy objętość danych nieoznaczonych jest znacznie większa. Zastosowanie uczenia półnadzorowanego może mieć miejsce w szpitalu, gdzie radiolog oznacza niewielką liczbę skanów chorób, aby pomóc maszynom dokładniej wyodrębniać istotne informacje z większej ilości danych.
Uczenie maszynowe wzmacniające
Uczenie wzmacniające przypomina uczenie nadzorowane, z tą różnicą, że algorytm uczy się poprzez próby i błędy oraz opóźnione nagrody zamiast przykładowych danych. Na przykład autonomiczny pojazd może uczyć się poprzez błędy w środowisku szkoleniowym, jakie decyzje są niepożądane. Podobnie system opieki zdrowotnej może go używać do określania optymalnych polityk na podstawie wcześniejszych doświadczeń.
Jaka jest różnica między AI a uczeniem maszynowym?
Przy porównywaniu AI i uczenia maszynowego, możesz zauważyć, że niektórzy mylą te terminy jako zamienne. AI to zasadniczo parasolowe określenie dla inteligencji syntetycznej. Tymczasem uczenie maszynowe to skupienie AI, które pozwala maszynom uczyć się na podstawie doświadczeń i danych bez pomocy w programowaniu lub wspomagania ich w tym. Maszyna wykorzystująca AI może niekoniecznie posiadać możliwości ML. Na przykład w 1996 roku system gry w szachy IBM Deep Blue użył więcej AI niż ML, aby pokonać rosyjskiego arcymistrza Garry'ego Kasparowa, analizując w czasie rzeczywistym niezliczone ruchy.
Które branże korzystają z uczenia maszynowego?
- Rządy wykorzystują uczenie maszynowe do zarządzania usługami, bezpieczeństwem publicznym, wykrywaniem oszustw lub kontrolą granic poprzez analizę ogromnych ilości danych.
- Firmy z sektora zdrowia używają uczenia maszynowego do poprawy diagnozy i leczenia oraz rozwijania precyzyjnych urządzeń monitorujących zdrowie.
- Firmy detaliczne mogą poprawić cele marketingu ukierunkowanego poprzez analizę wzorców zakupowych klientów.
- Sektor energetyczny znajduje źródła bardziej efektywnie dzięki algorytmom uczenia maszynowego.
- Wiele firm z sektora transportowego, takich jak firmy kurierskie, przedsiębiorstwa ridesharingowe i transportu publicznego, używa komputerów do znajdowania idealnych tras, aby poprawić usługi, rentowność i zmniejszenie śladu węglowego.
- Branża finansowa używa uczenia maszynowego do poprawy cyberbezpieczeństwa i istotnych informacji o danych.
Czy Netflix używa uczenia maszynowego?
Tak, Netflix używa ML w wielu aplikacjach. Jedną z najbardziej oczywistych jest ich system rekomendacji treści. System wykorzystuje ML do analizy twoich preferencji gatunkowych, historii oglądania oraz historii oglądania podobnych użytkowników, aby zasugerować filmy, produkcje i dokumenty, które warto spróbować.