Растущая популярность технологии машинного обучения
Машинное обучение (ML) - это отрасль искусственного интеллекта (AI) и информатики, которая позволяет компьютерам управлять задачами, которые до сих пор выполнялись операторами. От автономных автомобилей до перевода речи, машинное обучение резко увеличивает возможности ИИ, тем самым помогая программным инструментам разобраться в сложном и беспорядочном реальном мире.
Но что такое ML и что делает возможным нынешний взрыв в нем?
Что такое машинное обучение (ML)?
На машинном уровне ML - это процесс получения компьютерной системой точных прогнозов на основе данных. Эти прогнозы могут быть связаны с определением того, является ли животное на фотографии кошкой или собакой, распознаванием людей, переходящих дорогу перед автономным автомобилем, или электронным письмом. Более того, это также может быть определение того, относится ли использование словаря в предложении к бронированию отеля или мягкой обложке, или распознавание речи с достаточной точностью для создания контента для видео на YouTube.
Например, модель машинного обучения научили точно различать животных путем обучения на огромных объемах данных. В этом случае, вероятно, на многих изображениях изображена собака или кошка.
Развитие машинного обучения
Теперь, когда мы узнали, что такое машинное обучение, давайте разберемся, почему оно приобрело значительную популярность в последние годы.
Сильный спрос со стороны всех предприятий и рынков
Почти неизмеримое количество доступных данных, недорогое хранилище данных и рост доступной и более мощной обработки стимулировали развитие машинного обучения. В настоящее время многие отрасли создают более мощные модели, основанные на машинном обучении и способные анализировать более крупные и сложные данные, обеспечивая при этом более быстрые и точные результаты в огромных количествах. Инструменты машинного обучения позволяют компаниям и предприятиям быстрее распознавать прибыльные возможности и потенциальные риски.
Практическое применение машинного обучения приводит к бизнес-результатам, которые могут существенно повлиять на цели компании. Новые и более совершенные методы в этой области значительно расширяются и расширяют возможности применения машинного обучения. Отрасли, которые зависят от огромных объемов данных и нуждаются в системе для их эффективного и точного анализа, приняли машинное обучение как лучший способ разработки моделей, управления и планирования.
Повышение эффективности операционных данных
Инструменты машинного обучения могут значительно повлиять на производительность и эффективность за счет автоматизации трудоемких задач, таких как сбор данных, управление информацией и составление отчетов о тенденциях. Огромным преимуществом бизнес-приложений машинного обучения является то, что все функции могут выполняться немедленно и точно, даже с огромными объемами данных.
Эти передовые платформы отчетности будут отображать ваши данные в наглядном и удобном для чтения и понимания виде. Из них вы можете получить ценную и важную информацию, которая поможет улучшить вашу стратегию.
Дополнительные онлайн-курсы и школьные курсы
В сегодняшнюю эпоху, путешествуя по Интернету, вы с большей вероятностью столкнетесь с такими терминами, как наука о данных, искусственный интеллект, машинное обучение, анализ данных, глубокое обучение и т. Д. Это новейшие и самые передовые технологии, влияющие на каждую отрасль, аналогично тому, как это делают ИТ-специалисты в первый раз. Так что не имеет значения, работаете ли вы в автомобильной, аэрокосмической, оборонной, банковской или страховой отрасли. Все области были затронуты ИТ, и скоро они будут затронуты машинным обучением и искусственным интеллектом в большем масштабе.
Вот почему так важно изучать науку о данных и машинное обучение в 2021 году и в последующий период. В результате образовательные платформы и школы прилагают больше усилий для включения курсов и сертификатов, связанных с машинным обучением и связанными с ним технологиями.
Достижение искусственного интеллекта с помощью алгоритмов, основанных на данных
Сети машинного обучения обучены распознавать речь, подписывать видео и изображения, а также переводить речь с одного языка на другой с высокой производительностью. Однако, несмотря на то, что приложения машинного обучения для решения реальных проблем теперь стали повсеместными, причина их эффективности не была известна. Ответ - алгоритмы.
В последние несколько лет было предложено несколько алгоритмов машинного обучения, но возможность мгновенно применять сложные статистические вычисления к большим данным многократно и более быстро - это недавняя разработка. В прошлом инженеры пытались имитировать человеческое поведение, программируя компьютеры с помощью нескольких логических правил и алгоритмов, в конечном итоге полагая, что если будет достаточно правил, у нас может получиться компьютер с «имитируемым» человеческим поведением.
Позже люди поняли, что это невозможно, а важно заставить компьютеры учиться самостоятельно. Эта комбинация алгоритмов, статистики и обучения на основе данных, называемая машинным обучением, играет важную роль в достижении ИИ. Таким образом, искусственный интеллект - это мозг, необходимый для разработки умных машин, а машинное обучение - это технология, которая предоставляет решения для их запуска и работы.
Реальные примеры машинного обучения
Ниже приведены несколько примеров машинного обучения, которые мы используем каждый день и, возможно, понятия не имеем, что технология машинного обучения их питала.
Фильтры электронной почты
Есть несколько методов фильтрации спама, которые используют почтовые клиенты. Чтобы эти спам-фильтры регулярно обновлялись, они управляются машинным обучением. Хотя фильтрация спама на основе правил выполняется, она не может обнаружить последние уловки, применяемые спамерами. Некоторые методы фильтрации электронной почты, такие как Multi-Layer Perceptron и C 4.5 Decision Tree Induction, основаны на машинном обучении.
Ежедневно обнаруживается более 325 000 вредоносных программ, и каждый фрагмент кода практически аналогичен своим предыдущим версиям. Однако программы безопасности системы, основанные на машинном обучении, понимают схему кодирования и, следовательно, обнаруживают новые вредоносные программы с вариациями 2–10% и обеспечивают надлежащую защиту.
Языковой перевод
Языковой перевод, также называемый машинным переводом (MT), представляет собой подполе компьютерной лингвистики, которая переводит текст с одного языка на другой с помощью машинного обучения. Нейронный машинный перевод (NMT) использует глубокое обучение, подраздел машинного обучения, и возник как самый мощный алгоритм для выполнения этой задачи. Этот алгоритм использует огромное количество наборов переведенных предложений для обучения модели, способной переводить между двумя языками.
AI Virtual Yoga Assistant
Когда дело доходит до нашего здоровья и фитнеса, люди думают о тренажерном зале, кардио, диете, прерывистом голодании и самом популярном варианте: йоге. Он пользуется наибольшим спросом среди всех, поскольку приносит пользу не только молодежи, но и пожилым людям.
Например, Zenia - первый виртуальный помощник по йоге, который использует потенциал машинного обучения и технологии распознавания движений, чтобы направлять людей при выполнении упражнений. С его помощью человек может превратить свой дом в студию для тренировок, где приложение контролирует человека на протяжении его асан.
Итог
В заключение можно сказать, что машинное обучение - замечательное открытие в области ИИ. И хотя у технологии есть некоторые сложные последствия, эти приложения - один из способов, с помощью которых технологии могут улучшить нашу жизнь.
