Kaundan[Itago][Ipakita]
Makalkulo na nato karon ang gilapdon sa wanang ug ang mga minuto nga kakuti sa subatomic nga mga partikulo salamat sa mga kompyuter.
Gipildi sa mga kompyuter ang mga tawo kon bahin sa pag-ihap ug pagkuwenta, ingon man sa pagsunod sa lohikal nga oo/dili nga proseso, salamat sa mga electron nga nagbiyahe sa gikusgon sa kahayag pinaagi sa circuitry niini.
Bisan pa, dili naton sila kanunay nga makita nga "intelihente" tungod kay, kaniadto, ang mga kompyuter dili makahimo bisan unsa nga wala itudlo (giprograma) sa mga tawo.
Ang pagkat-on sa makina, lakip ang lawom nga pagkat-on ug artipisyal nga intelligence nga, nahimong usa ka buzzword sa mga ulohan sa siyensya ug teknolohiya.
Ang pagkat-on sa makina makita nga anaa sa tanan, apan daghang mga tawo nga naggamit sa pulong ang nanlimbasug sa igo nga paghubit kung unsa kini, kung unsa kini, ug kung unsa kini labing maayo nga gigamit.
Kini nga artikulo nagtinguha sa pagpatin-aw sa pagkat-on sa makina samtang naghatag usab og konkreto, tinuod nga kalibutan nga mga panig-ingnan kung giunsa ang teknolohiya molihok aron ihulagway kung ngano nga kini mapuslanon kaayo.
Unya, atong tan-awon ang lain-laing mga pamaagi sa pagkat-on sa makina ug tan-awon kung giunsa kini gigamit aron matubag ang mga hagit sa negosyo.
Sa katapusan, among konsultahon ang among kristal nga bola alang sa pipila ka dali nga panagna bahin sa kaugmaon sa pagkat-on sa makina.
Unsa man ang Pagkat-on sa Makina?
Ang pagkat-on sa makina usa ka disiplina sa siyensya sa kompyuter nga nagtugot sa mga kompyuter sa pag-ihap sa mga sumbanan gikan sa datos nga wala itudlo kung unsa ang mga sumbanan.
Kini nga mga konklusyon kanunay nga gibase sa paggamit sa mga algorithm aron awtomatiko nga masusi ang mga istatistikal nga bahin sa datos ug pagpalambo sa mga modelo sa matematika aron mahulagway ang relasyon tali sa lainlaing mga kantidad.
Itandi kini sa classical computing, nga gibase sa deterministikong mga sistema, diin tin-aw natong gihatagan ang kompyuter og usa ka hugpong sa mga lagda nga sundon aron kini makahimo sa usa ka buluhaton.
Kini nga paagi sa pagprograma sa mga kompyuter nailhan nga programming base sa lagda. Ang pagkat-on sa makina lahi sa ug labaw pa sa mga programa nga gibase sa mga lagda tungod kay mahimo kini nga mahibal-an kini nga mga lagda sa kaugalingon.
Hunahunaa nga ikaw usa ka manedyer sa bangko nga gusto nga mahibal-an kung ang aplikasyon sa pautang mapakyas sa ilang utang.
Sa pamaagi nga gibase sa mga lagda, ang manedyer sa bangko (o uban pang mga espesyalista) dayag nga magpahibalo sa kompyuter nga kung ang marka sa kredito sa aplikante ubos sa usa ka lebel, ang aplikasyon kinahanglan nga isalikway.
Bisan pa, ang usa ka programa sa pagkat-on sa makina yano nga mag-analisa sa una nga datos sa mga rating sa kredito sa kliyente ug mga resulta sa pautang ug mahibal-an kung unsa kini nga sukaranan sa kaugalingon.
Ang makina nakakat-on gikan sa nangaging datos ug nagmugna sa kaugalingon nga mga lagda niini nga paagi. Siyempre, kini usa lamang ka primer sa pagkat-on sa makina; Ang mga modelo sa pagkat-on sa makina sa tinuud nga kalibutan labi ka labi ka komplikado kaysa usa ka sukaranan nga sukaranan.
Bisan pa, kini usa ka maayo kaayo nga pagpakita sa potensyal sa pagkat-on sa makina.
Giunsa sa usa ka Machine pagkat-on?
Aron mahuptan nga yano ang mga butang, ang mga makina "makat-on" pinaagi sa pag-ila sa mga pattern sa parehas nga datos. Ikonsiderar ang datos nga impormasyon nga imong gitigom gikan sa gawas nga kalibotan. Ang daghang datos nga gipakaon sa usa ka makina, ang "mas maalamon" kini mahimo.
Bisan pa, dili tanan nga datos parehas. Hunahunaa nga ikaw usa ka pirata nga adunay katuyoan sa kinabuhi aron mahibal-an ang nalubong nga mga bahandi sa isla. Gusto nimo ang daghang kahibalo aron makit-an ang premyo.
Kini nga kahibalo, sama sa datos, mahimong magdala kanimo sa husto o sayup nga paagi.
Kon mas dako ang impormasyon/datus nga nakuha, mas gamay ang kalabuan, ug vice versa. Ingon usa ka sangputanan, hinungdanon nga hunahunaon ang klase sa datos nga imong gipakaon sa imong makina aron mahibal-an.
Apan, sa higayon nga ang usa ka igo nga gidaghanon sa data gihatag, ang computer makahimo sa mga panagna. Mapaabot sa mga makina ang umaabot basta dili kaayo motipas sa nangagi.
Ang mga makina "nakakat-on" pinaagi sa pag-analisar sa mga datos sa kasaysayan aron mahibal-an kung unsa ang lagmit nga mahitabo.
Kung ang daan nga datos nahisama sa bag-ong datos, nan ang mga butang nga mahimo nimong isulti bahin sa miaging datos lagmit nga magamit sa bag-ong datos. Morag milingi ka sa likod aron makakita sa unahan.
Unsa ang mga matang sa pagkat-on sa makina?
Ang mga algorithm alang sa pagkat-on sa makina kanunay nga giklasipikar sa tulo ka lapad nga mga tipo (bisan kung gigamit usab ang ubang mga laraw sa klasipikasyon):
- Gipangdumala nga pagkat-on
- Wala’y pagdumala nga pagkat-on
- Pagkat-on sa pagpalig-on
Gipangdumala nga pagkat-on
Ang gibantayan nga pagkat-on sa makina nagtumong sa mga teknik diin ang modelo sa pagkat-on sa makina gihatagan usa ka koleksyon sa mga datos nga adunay klaro nga mga label alang sa gidaghanon sa interes (kini nga kantidad kanunay nga gitawag nga tubag o target).
Aron mabansay ang mga modelo sa AI, ang semi-supervised nga pagkat-on naggamit usa ka pagsagol sa adunay label ug wala’y label nga datos.
Kung nagtrabaho ka sa wala’y label nga datos, kinahanglan nimo nga buhaton ang pipila nga pag-label sa datos.
Ang pag-label mao ang proseso sa pag-label sa mga sample aron matabangan pagbansay sa pagkat-on sa makina modelo. Ang pag-label sa panguna gihimo sa mga tawo, nga mahimo’g mahal ug makagugol sa oras. Bisan pa, adunay mga pamaagi aron ma-automate ang proseso sa pag-label.
Ang kahimtang sa aplikasyon sa pautang nga among gihisgutan kaniadto usa ka maayo nga paghulagway sa gibantayan nga pagkat-on. Kami adunay makasaysayanon nga datos bahin sa mga rating sa kredito sa kanhing mga aplikante sa pautang (ug tingali ang lebel sa kita, edad, ug uban pa) ingon man ang piho nga mga label nga nagsulti kanamo kung, o wala ang tawo nga gikuwestiyon wala magbayad sa ilang utang.
Ang regression ug klasipikasyon maoy duha ka subset sa supervised learning techniques.
- nga klasipikasyon - Gigamit niini ang usa ka algorithm aron ma-categorize ang datos sa husto. Ang mga filter sa spam usa ka pananglitan. Ang "Spam" mahimong usa ka subhetibo nga kategorya-ang linya tali sa spam ug non-spam nga komunikasyon kay hanap-ug ang spam filter algorithm kanunay nga nagpino sa kaugalingon depende sa imong feedback (nagpasabot sa email nga gimarkahan sa mga tawo isip spam).
- Pagbag-o – Makatabang kini sa pagsabot sa koneksyon tali sa dependent ug independent variables. Ang mga modelo sa regression makatagna sa mga numerical values base sa daghang mga tinubdan sa datos, sama sa mga banabana sa kita sa halin alang sa usa ka kompanya. Ang linear regression, logistic regression, ug polynomial regression maoy pipila ka prominenteng pamaagi sa regression.
Wala’y pagdumala nga pagkat-on
Sa unsupervised learning, gihatagan mi ug unlabeled data ug nangita lang ug patterns. Magpakaaron-ingnon ta nga Amazon ka. Makapangita ba kami og bisan unsang mga pungpong (mga grupo sa susamang mga konsumidor) base sa kasaysayan sa pagpalit sa kliyente?
Bisan kung wala kami klaro, konklusibo nga datos bahin sa mga gusto sa usa ka tawo, sa kini nga higayon, nahibal-an ra nga ang usa ka piho nga hugpong sa mga konsumedor nga namalit parehas nga mga butang nagtugot kanamo sa paghimo og mga sugyot sa pagpalit base sa gipalit usab sa ubang mga indibidwal sa cluster.
Ang "mahimo usab nga interesado ka" sa Amazon nga carousel gipadagan sa parehas nga mga teknolohiya.
Ang walay pagdumala nga pagkat-on mahimong mag-grupo sa datos pinaagi sa clustering o asosasyon, depende sa gusto nimo nga igrupo.
- Pag-cluster – Ang walay pagdumala nga pagkat-on misulay sa pagbuntog niini nga hagit pinaagi sa pagpangita sa mga sumbanan sa datos. Kung adunay parehas nga cluster o grupo, ang algorithm mag-categorize kanila sa usa ka paagi. Ang pagsulay sa pagkategorya sa mga kliyente base sa miaging kasaysayan sa pagpalit usa ka pananglitan niini.
- Association – Ang walay pagdumala nga pagkat-on mosulay sa pag-atubang niini nga hagit pinaagi sa pagsulay sa pagsabot sa mga lagda ug kahulogan nga nagpahipi sa lain-laing mga grupo. Usa ka kanunay nga pananglitan sa usa ka problema sa asosasyon mao ang pagtino sa usa ka sumpay tali sa mga gipamalit sa kustomer. Mahimong interesado ang mga tindahan nga mahibal-an kung unsang mga butang ang gipalit nga dungan ug magamit kini nga kasayuran aron mahikay ang pagpahimutang sa kini nga mga produkto alang sa dali nga pag-access.
Pagpalig-on sa Pagkat-on
Ang pagkat-on sa pagpalig-on usa ka teknik sa pagtudlo sa mga modelo sa pagkat-on sa makina aron makahimo usa ka serye sa mga desisyon nga nakapunting sa katuyoan sa usa ka interactive nga kahimtang. Ang mga kaso sa paggamit sa dula nga gihisgutan sa ibabaw maayo nga mga ilustrasyon niini.
Dili nimo kinahanglan nga i-input ang AlphaZero sa libu-libo nga nangaging mga dula sa chess, ang matag usa adunay "maayo" o "dili maayo" nga lakang nga gimarkahan. Itudlo lang kini sa mga lagda sa dula ug sa tumong, ug dayon tugoti kini nga sulayan ang mga random nga aksyon.
Ang positibo nga pagpalig-on gihatag sa mga kalihokan nga nagdala sa programa nga mas duol sa tumong (sama sa pagpalambo sa usa ka lig-on nga posisyon sa pawn). Kung ang mga aksyon adunay kaatbang nga epekto (sama sa wala’y panahon nga pagbalhin sa hari), nakakuha sila negatibo nga pagpalig-on.
Ang software sa katapusan maka-master sa dula gamit kini nga pamaagi.
Pagkat-on sa pagpalig-on kay kaylap nga gigamit sa robotics sa pagtudlo sa mga robot alang sa komplikado ug lisud-sa-engineer nga mga aksyon. Usahay kini gigamit kauban sa mga imprastraktura sa dalan, sama sa mga signal sa trapiko, aron mapauswag ang dagan sa trapiko.
Unsa ang mahimo sa pagkat-on sa makina?
Ang paggamit sa pagkat-on sa makina sa katilingban ug industriya nagresulta sa mga pag-uswag sa usa ka halapad nga mga paningkamot sa tawo.
Sa among adlaw-adlaw nga kinabuhi, ang pagkat-on sa makina karon nagkontrol sa mga algorithm sa pagpangita ug imahe sa Google, nga nagtugot kanamo nga mas tukma nga matugma sa kasayuran nga among gikinahanglan kung kinahanglan namon kini.
Sa medisina, pananglitan, ang pagkat-on sa makina gipadapat sa genetic data aron matabangan ang mga doktor nga masabtan ug matagna kung giunsa ang pagkaylap sa kanser, nga nagtugot sa paghimo sa labi ka epektibo nga mga terapiya.
Ang mga datos gikan sa lawom nga wanang gikolekta dinhi sa Yuta pinaagi sa dagkong mga teleskopyo sa radyo - ug pagkahuman gi-analisar gamit ang pagkat-on sa makina, kini nagtabang kanamo nga masulbad ang mga misteryo sa mga itom nga lungag.
Ang pagkat-on sa makina sa retail nag-link sa mga pumapalit sa mga butang nga gusto nilang paliton online, ug makatabang usab sa mga empleyado sa tindahan nga ipahiangay ang serbisyo nga ilang gihatag sa ilang mga kliyente sa kalibutan nga brick-and-mortar.
Ang pagkat-on sa makina gigamit sa pakiggubat batok sa terorismo ug ekstremismo aron mapaabut ang pamatasan niadtong gusto nga pasakitan ang mga inosente.
Ang natural nga pagproseso sa pinulongan (NLP) nagtumong sa proseso sa pagtugot sa mga kompyuter nga makasabut ug makigkomunikar kanato sa pinulongan sa tawo pinaagi sa pagkat-on sa makina, ug miresulta kini sa mga kauswagan sa teknolohiya sa paghubad ingon man sa mga device nga kontrolado sa tingog nga atong gigamit kada adlaw, sama sa Alexa, Google dot, Siri, ug Google assistant.
Sa walay pangutana, ang pagkat-on sa makina nagpakita nga kini usa ka teknolohiya sa pagbag-o.
Ang mga robot nga makahimo sa pagtrabaho kauban namo ug pagpausbaw sa among kaugalingon nga pagka-orihinal ug imahinasyon sa ilang walay kasaypanan nga lohika ug labaw sa tawo nga katulin dili na usa ka pantasya sa fiction sa siyensiya - kini nahimong usa ka kamatuoran sa daghang mga sektor.
Mga kaso sa paggamit sa Machine Learning
1. Kalibutan
Samtang ang mga network nahimong labi ka komplikado, ang mga espesyalista sa cybersecurity nagtrabaho nga walay kakapoy aron ipahiangay sa kanunay nga nagkalapad nga mga hulga sa seguridad.
Ang pagbatok sa paspas nga pag-uswag sa malware ug mga taktika sa pag-hack igo nga mahagit, apan ang pagdaghan sa mga aparato sa Internet of Things (IoT) sa sukaranan nagbag-o sa palibot sa cybersecurity.
Ang mga pag-atake mahimong mahitabo bisan unsang orasa ug sa bisan unsang lugar.
Maayo na lang, ang mga algorithm sa pagkat-on sa makina nakapahimo sa mga operasyon sa cybersecurity nga makapadayon sa mga paspas nga pag-uswag.
Mga pagpanagna sa pagpanagna makahimo sa mas dali nga pag-ila ug pagpagaan sa mga pag-atake, samtang ang pagkat-on sa makina makahimo sa pag-analisar sa imong kalihokan sulod sa usa ka network aron makamatikod sa mga abnormalidad ug mga kahuyang sa kasamtangan nga mga mekanismo sa seguridad.
2. Automation sa serbisyo sa kustomer
Ang pagdumala sa nagkadaghan nga mga kontak sa online nga kliyente nakapalisud sa daghang organisasyon.
Wala silay igo nga kawani sa serbisyo sa kostumer aron madumala ang gidaghanon sa mga pangutana nga ilang nadawat, ug ang tradisyonal nga pamaagi sa mga isyu sa outsourcing sa usa ka contact center dili madawat sa kadaghanan sa mga kliyente karon.
Ang mga chatbot ug uban pang mga automated nga sistema mahimo na nga matubag kini nga mga panginahanglan salamat sa mga pag-uswag sa mga pamaagi sa pagkat-on sa makina. Ang mga kompanya makapagawas sa mga personahe sa paghimo og mas taas nga lebel nga suporta sa kustomer pinaagi sa pag-automate sa kalibutanon ug ubos nga prayoridad nga mga kalihokan.
Kung gigamit sa husto, ang pagkat-on sa makina sa negosyo makatabang sa pag-streamline sa resolusyon sa isyu ug paghatag sa mga konsumedor sa matang sa makatabang nga suporta nga makapakabig kanila nga mahimong mga kampeon sa brand.
3. Komunikasyon
Ang paglikay sa mga kasaypanan ug sayop nga pagsabut hinungdanon sa bisan unsang klase sa komunikasyon, apan labi pa sa mga komunikasyon sa negosyo karon.
Ang yano nga mga sayup sa gramatika, dili husto nga tono, o sayup nga mga paghubad mahimong hinungdan sa lainlaing mga kalisud sa pagkontak sa email, mga pagsusi sa kustomer, komperensya sa video, o dokumentasyon nga gibase sa teksto sa daghang porma.
Ang mga sistema sa pagkat-on sa makina adunay abante nga komunikasyon nga labi pa sa mabug-at nga mga adlaw sa Clippy sa Microsoft.
Kini nga mga panig-ingnan sa pagkat-on sa makina nakatabang sa mga indibidwal nga makigkomunikar sa yano ug tukma pinaagi sa paggamit sa natural nga pagproseso sa sinultian, tinuud nga oras nga paghubad sa sinultian, ug pag-ila sa sinultihan.
Samtang daghang mga indibidwal ang dili gusto sa mga kapabilidad sa autocorrecting, gipabilhan usab nila nga mapanalipdan gikan sa makauulaw nga mga sayup ug dili husto nga tono.
4. Pag-ila sa butang
Samtang ang teknolohiya sa pagkolekta ug paghubad sa datos dugay na, ang pagtudlo sa mga sistema sa kompyuter aron masabtan kung unsa ang ilang gitan-aw napamatud-an nga usa ka malimbungon nga lisud nga buluhaton.
Ang mga katakus sa pag-ila sa butang gidugang sa nagkadaghan nga mga aparato tungod sa mga aplikasyon sa pagkat-on sa makina.
Ang usa ka self-driving nga awto, pananglitan, makaila sa lain nga awto kung makakita kini, bisan kung ang mga programmer wala maghatag usa ka eksakto nga pananglitan sa kana nga awto aron magamit ingon usa ka pakisayran.
Kini nga teknolohiya gigamit na karon sa mga retail nga negosyo aron makatabang sa pagpadali sa proseso sa pag-checkout. Giila sa mga camera ang mga produkto sa mga kariton sa mga konsumedor ug mahimo’g awtomatiko nga masingil ang ilang mga account kung mobiya sila sa tindahan.
5. Digital Marketing
Kadaghanan sa pagpamaligya karon gihimo online, gamit ang lainlaing mga digital platform ug software program.
Samtang ang mga negosyo nangolekta og impormasyon bahin sa ilang mga konsumidor ug sa ilang mga gawi sa pagpalit, ang mga grupo sa marketing mahimong mogamit sa maong impormasyon aron makahimo og detalyadong hulagway sa ilang target audience ug madiskobrehan kung kinsa nga mga tawo ang mas ganahang mangita sa ilang mga produkto ug serbisyo.
Ang mga algorithm sa pagkat-on sa makina nagtabang sa mga tigpamaligya sa pagsabot sa tanan nga datos, pagdiskubre sa hinungdanon nga mga sumbanan ug mga hiyas nga nagtugot kanila sa hugot nga pagkategorya sa mga posibilidad.
Ang parehas nga teknolohiya nagtugot sa dako nga digital marketing automation. Ang mga sistema sa ad mahimong i-set up aron madiskubre ang mga bag-ong umaabot nga mga konsumedor sa dinamikong paagi ug maghatag may kalabutan nga sulud sa pagpamaligya sa kanila sa husto nga oras ug lugar.
Umaabot sa Machine Learning
Ang pagkat-on sa makina sigurado nga nagkapopular tungod kay daghang mga negosyo ug dagkong mga organisasyon ang naggamit sa teknolohiya aron masulbad ang mga piho nga mga hagit o pagbag-o sa gasolina.
Kini nga padayon nga pagpamuhunan nagpakita sa usa ka pagsabut nga ang pagkat-on sa makina nagpatunghag ROI, labi na pinaagi sa pipila sa nahisgutan sa itaas nga natukod ug mabag-o nga mga kaso sa paggamit.
Pagkahuman, kung ang teknolohiya igo na alang sa Netflix, Facebook, Amazon, Google Maps, ug uban pa, mahimo’g makatabang kini sa imong kompanya nga mapahimuslan usab ang datos niini.
Ingon bag-o pagkat-on sa makina Ang mga modelo gipalambo ug gilunsad, atong masaksihan ang pagtaas sa gidaghanon sa mga aplikasyon nga gamiton sa mga industriya.
Kini nahitabo na sa pagkilala sa nawong, nga kaniadto usa ka bag-ong function sa imong iPhone apan karon gipatuman sa usa ka halapad nga mga programa ug aplikasyon, labi na ang mga may kalabotan sa seguridad sa publiko.
Ang yawe alang sa kadaghanan sa mga organisasyon nga naningkamot sa pagsugod sa pagkat-on sa makina mao ang pagtan-aw lapas sa masanag nga futuristic nga mga panan-awon ug pagdiskobre sa tinuod nga mga hagit sa negosyo nga ang teknolohiya makatabang kanimo.
Panapos
Sa post-industrialized nga edad, ang mga siyentista ug mga propesyonal naningkamot sa paghimo og usa ka kompyuter nga naggawi nga sama sa mga tawo.
Ang makina sa panghunahuna mao ang labing mahinungdanong kontribusyon sa AI sa katawhan; ang talagsaong pag-abot niining self-propelled machine paspas nga nagbag-o sa corporate operating regulations.
Ang mga salakyanan nga nagmaneho sa kaugalingon, mga awtomatik nga katabang, mga empleyado sa autonomous nga paggama, ug mga intelihente nga lungsod bag-ohay nga nagpakita sa kaarang sa mga makina nga makina. Ang rebolusyon sa pagkat-on sa makina, ug ang kaugmaon sa pagkat-on sa makina, mag-uban kanamo sa dugay nga panahon.
Leave sa usa ka Reply