Πίνακας περιεχομένων[Κρύβω][Προβολή]
Μπορούμε τώρα να υπολογίσουμε την έκταση του διαστήματος και τις μικρές περιπλοκές των υποατομικών σωματιδίων χάρη στους υπολογιστές.
Οι υπολογιστές νικούν τους ανθρώπους όταν πρόκειται για την καταμέτρηση και τον υπολογισμό, καθώς και για τις λογικές διαδικασίες ναι/όχι, χάρη στα ηλεκτρόνια που ταξιδεύουν με την ταχύτητα του φωτός μέσω του κυκλώματος τους.
Ωστόσο, δεν τους βλέπουμε συχνά ως «έξυπνους», αφού στο παρελθόν, οι υπολογιστές δεν μπορούσαν να εκτελέσουν τίποτα χωρίς να διδαχθούν (προγραμματιστούν) από ανθρώπους.
Μηχανική μάθηση, συμπεριλαμβανομένης της βαθιάς μάθησης και τεχνητή νοημοσύνη, έχει γίνει τσιτάτο στους επιστημονικούς και τεχνολογικούς τίτλους.
Η μηχανική μάθηση φαίνεται να είναι πανταχού παρούσα, αλλά πολλοί άνθρωποι που χρησιμοποιούν τη λέξη θα δυσκολευτούν να ορίσουν επαρκώς τι είναι, τι κάνει και σε τι χρησιμοποιείται καλύτερα.
Αυτό το άρθρο επιδιώκει να αποσαφηνίσει τη μηχανική μάθηση, ενώ παρέχει επίσης συγκεκριμένα, πραγματικά παραδείγματα για το πώς λειτουργεί η τεχνολογία για να δείξει γιατί είναι τόσο ωφέλιμη.
Στη συνέχεια, θα εξετάσουμε τις διάφορες μεθοδολογίες μηχανικής μάθησης και θα δούμε πώς χρησιμοποιούνται για την αντιμετώπιση επιχειρηματικών προκλήσεων.
Τέλος, θα συμβουλευτούμε την κρυστάλλινη σφαίρα μας για μερικές γρήγορες προβλέψεις σχετικά με το μέλλον της μηχανικής μάθησης.
Τι είναι η Μηχανική Εκμάθηση;
Η μηχανική μάθηση είναι ένας κλάδος της επιστήμης των υπολογιστών που επιτρέπει στους υπολογιστές να συνάγουν μοτίβα από δεδομένα χωρίς να διδάσκονται ρητά ποια είναι αυτά τα πρότυπα.
Αυτά τα συμπεράσματα βασίζονται συχνά στη χρήση αλγορίθμων για την αυτόματη αξιολόγηση των στατιστικών χαρακτηριστικών των δεδομένων και στην ανάπτυξη μαθηματικών μοντέλων για την απεικόνιση της σχέσης μεταξύ των διαφόρων τιμών.
Σε αντίθεση με τον κλασικό υπολογισμό, ο οποίος βασίζεται σε ντετερμινιστικά συστήματα, στα οποία δίνουμε ρητά στον υπολογιστή ένα σύνολο κανόνων που πρέπει να ακολουθήσει για να κάνει μια συγκεκριμένη εργασία.
Αυτός ο τρόπος προγραμματισμού υπολογιστών είναι γνωστός ως προγραμματισμός βάσει κανόνων. Η μηχανική μάθηση διαφέρει και υπερέχει από τον προγραμματισμό που βασίζεται σε κανόνες στο ότι μπορεί να συναγάγει αυτούς τους κανόνες από μόνη της.
Ας υποθέσουμε ότι είστε διευθυντής τράπεζας που θέλει να προσδιορίσει εάν μια αίτηση δανείου πρόκειται να αποτύχει στο δάνειό του.
Σε μια μέθοδο που βασίζεται σε κανόνες, ο διευθυντής της τράπεζας (ή άλλοι ειδικοί) ενημερώνουν ρητά τον υπολογιστή ότι εάν το πιστωτικό σκορ του αιτούντος είναι κάτω από ένα ορισμένο επίπεδο, η αίτηση θα πρέπει να απορριφθεί.
Ωστόσο, ένα πρόγραμμα μηχανικής μάθησης θα ανέλυε απλώς προηγούμενα δεδομένα σχετικά με τις αξιολογήσεις πιστοληπτικής ικανότητας πελατών και τα αποτελέσματα των δανείων και θα καθόριζε από μόνο του ποιο θα πρέπει να είναι αυτό το όριο.
Το μηχάνημα μαθαίνει από προηγούμενα δεδομένα και δημιουργεί τους δικούς του κανόνες με αυτόν τον τρόπο. Φυσικά, αυτό είναι μόνο ένα αρχικό στοιχείο για τη μηχανική εκμάθηση. Τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης του πραγματικού κόσμου είναι πολύ πιο περίπλοκα από ένα βασικό όριο.
Ωστόσο, είναι μια εξαιρετική επίδειξη των δυνατοτήτων της μηχανικής μάθησης.
Πώς α μηχανή μαθαίνω?
Για να είναι απλά τα πράγματα, οι μηχανές «μαθαίνουν» ανιχνεύοντας μοτίβα σε συγκρίσιμα δεδομένα. Θεωρήστε τα δεδομένα ως πληροφορίες που συλλέγετε από τον έξω κόσμο. Όσο περισσότερα δεδομένα τροφοδοτείται ένα μηχάνημα, τόσο πιο «έξυπνο» γίνεται.
Ωστόσο, δεν είναι όλα τα δεδομένα ίδια. Ας υποθέσουμε ότι είστε πειρατής με σκοπό ζωής να αποκαλύψει τα θαμμένα πλούτη στο νησί. Θα χρειαστείτε μια σημαντική ποσότητα γνώσεων για να εντοπίσετε το βραβείο.
Αυτή η γνώση, όπως και τα δεδομένα, μπορεί είτε να σας οδηγήσει με τον σωστό είτε με λάθος τρόπο.
Όσο μεγαλύτερες είναι οι πληροφορίες/δεδομένα που αποκτώνται, τόσο λιγότερη ασάφεια υπάρχει και το αντίστροφο. Ως αποτέλεσμα, είναι σημαντικό να λάβετε υπόψη το είδος των δεδομένων από τα οποία τροφοδοτείτε το μηχάνημά σας για να μάθει.
Ωστόσο, όταν παρέχεται μια σημαντική ποσότητα δεδομένων, ο υπολογιστής μπορεί να κάνει προβλέψεις. Οι μηχανές μπορούν να προβλέψουν το μέλλον αρκεί να μην αποκλίνει πολύ από το παρελθόν.
Οι μηχανές «μαθαίνουν» αναλύοντας ιστορικά δεδομένα για να προσδιορίσουν τι είναι πιθανό να συμβεί.
Εάν τα παλιά δεδομένα μοιάζουν με τα νέα δεδομένα, τότε τα πράγματα που μπορείτε να πείτε για τα προηγούμενα δεδομένα είναι πιθανό να ισχύουν για τα νέα δεδομένα. Είναι σαν να κοιτάς πίσω για να δεις μπροστά.
Ποιοι είναι οι τύποι μηχανικής μάθησης;
Οι αλγόριθμοι για τη μηχανική μάθηση ταξινομούνται συχνά σε τρεις γενικούς τύπους (αν και χρησιμοποιούνται και άλλα σχήματα ταξινόμησης):
- Εποπτευόμενη μάθηση
- Μη εποπτευόμενη μάθηση
- Ενίσχυση μάθησης
Εποπτευόμενη μάθηση
Η εποπτευόμενη μηχανική εκμάθηση αναφέρεται σε τεχνικές στις οποίες δίνεται στο μοντέλο μηχανικής εκμάθησης μια συλλογή δεδομένων με σαφείς ετικέτες για την ποσότητα ενδιαφέροντος (αυτή η ποσότητα αναφέρεται συχνά ως απόκριση ή στόχος).
Για την εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, η ημι-εποπτευόμενη μάθηση χρησιμοποιεί έναν συνδυασμό δεδομένων με ετικέτα και χωρίς ετικέτα.
Εάν εργάζεστε με δεδομένα χωρίς ετικέτα, θα πρέπει να αναλάβετε κάποια επισήμανση δεδομένων.
Η επισήμανση είναι η διαδικασία επισήμανσης δειγμάτων για βοήθεια εκπαίδευση μηχανικής μάθησης μοντέλο. Η επισήμανση γίνεται κυρίως από άτομα, κάτι που μπορεί να είναι δαπανηρό και χρονοβόρο. Ωστόσο, υπάρχουν τεχνικές για την αυτοματοποίηση της διαδικασίας επισήμανσης.
Η κατάσταση της αίτησης δανείου που συζητήσαμε προηγουμένως είναι μια εξαιρετική απεικόνιση της εποπτευόμενης μάθησης. Είχαμε ιστορικά δεδομένα σχετικά με τις αξιολογήσεις πιστοληπτικής ικανότητας των πρώην αιτούντων δανείου (και ίσως τα επίπεδα εισοδήματος, την ηλικία κ.λπ.), καθώς και συγκεκριμένες ετικέτες που μας έλεγαν εάν το εν λόγω άτομο αθέτησε ή όχι το δάνειό του.
Η παλινδρόμηση και η ταξινόμηση είναι δύο υποσύνολα εποπτευόμενων τεχνικών μάθησης.
- Ταξινόμηση – Χρησιμοποιεί έναν αλγόριθμο για τη σωστή κατηγοριοποίηση των δεδομένων. Ένα παράδειγμα είναι τα φίλτρα ανεπιθύμητης αλληλογραφίας. Τα "Ανεπιθύμητα" μπορεί να είναι μια υποκειμενική κατηγορία - η γραμμή μεταξύ ανεπιθύμητων και μη ανεπιθύμητων επικοινωνιών είναι θολή - και ο αλγόριθμος φίλτρου ανεπιθύμητης αλληλογραφίας βελτιώνεται συνεχώς ανάλογα με τα σχόλιά σας (δηλαδή email που οι άνθρωποι επισημαίνουν ως ανεπιθύμητα).
- Οπισθοδρόμηση – Είναι χρήσιμο για την κατανόηση της σύνδεσης μεταξύ εξαρτημένων και ανεξάρτητων μεταβλητών. Τα μοντέλα παλινδρόμησης μπορούν να προβλέψουν αριθμητικές τιμές με βάση διάφορες πηγές δεδομένων, όπως εκτιμήσεις εσόδων από πωλήσεις για μια συγκεκριμένη εταιρεία. Η γραμμική παλινδρόμηση, η λογιστική παλινδρόμηση και η πολυωνυμική παλινδρόμηση είναι μερικές εξέχουσες τεχνικές παλινδρόμησης.
Μη εποπτευόμενη μάθηση
Στην μάθηση χωρίς επίβλεψη, μας δίνονται δεδομένα χωρίς ετικέτα και απλώς αναζητούμε μοτίβα. Ας προσποιηθούμε ότι είστε η Amazon. Μπορούμε να βρούμε ομάδες (ομάδες παρόμοιων καταναλωτών) με βάση το ιστορικό αγορών πελατών;
Ακόμα κι αν δεν έχουμε ξεκάθαρα, οριστικά δεδομένα σχετικά με τις προτιμήσεις ενός ατόμου, σε αυτήν την περίπτωση, απλώς γνωρίζοντας ότι ένα συγκεκριμένο σύνολο καταναλωτών αγοράζει συγκρίσιμα αγαθά, μας επιτρέπει να κάνουμε προτάσεις αγοράς με βάση το τι έχουν αγοράσει και άλλα άτομα στο σύμπλεγμα.
Το καρουζέλ της Amazon «ίσως σε ενδιαφέρει επίσης» τροφοδοτείται από παρόμοιες τεχνολογίες.
Η μάθηση χωρίς επίβλεψη μπορεί να ομαδοποιήσει δεδομένα μέσω ομαδοποίησης ή συσχέτισης, ανάλογα με το τι θέλετε να ομαδοποιήσετε.
- Ομαδοποίηση – Η μάθηση χωρίς επίβλεψη προσπαθεί να ξεπεράσει αυτήν την πρόκληση αναζητώντας μοτίβα στα δεδομένα. Εάν υπάρχει ένα παρόμοιο σύμπλεγμα ή ομάδα, ο αλγόριθμος θα τα κατηγοριοποιήσει με συγκεκριμένο τρόπο. Η προσπάθεια κατηγοριοποίησης πελατών με βάση το προηγούμενο ιστορικό αγορών είναι ένα παράδειγμα.
- Σχέση – Η μάθηση χωρίς επίβλεψη προσπαθεί να αντιμετωπίσει αυτήν την πρόκληση προσπαθώντας να κατανοήσει τους κανόνες και τα νοήματα που κρύβονται πίσω από διάφορες ομάδες. Ένα συχνό παράδειγμα ενός προβλήματος συσχέτισης είναι ο προσδιορισμός μιας σύνδεσης μεταξύ των αγορών των πελατών. Τα καταστήματα μπορούν να ενδιαφέρονται να μάθουν ποια προϊόντα αγοράστηκαν μαζί και μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτές τις πληροφορίες για να κανονίσουν την τοποθέτηση αυτών των προϊόντων για εύκολη πρόσβαση.
Μάθηση Ενίσχυσης
Η ενισχυτική μάθηση είναι μια τεχνική για τη διδασκαλία μοντέλων μηχανικής μάθησης για τη λήψη μιας σειράς στοχευμένων αποφάσεων σε ένα διαδραστικό περιβάλλον. Οι περιπτώσεις χρήσης παιχνιδιών που αναφέρθηκαν παραπάνω αποτελούν εξαιρετική απεικόνιση αυτού.
Δεν χρειάζεται να εισάγετε χιλιάδες προηγούμενα παιχνίδια σκακιού στο AlphaZero, το καθένα με μια κίνηση «καλή» ή «φτωχή». Απλώς διδάξτε του τους κανόνες του παιχνιδιού και τον στόχο και μετά αφήστε το να δοκιμάσει τυχαίες πράξεις.
Δίνεται θετική ενίσχυση σε δραστηριότητες που φέρνουν το πρόγραμμα πιο κοντά στον στόχο (όπως η ανάπτυξη μιας σταθερής θέσης πιονιού). Όταν οι πράξεις έχουν το αντίθετο αποτέλεσμα (όπως η πρόωρη μετατόπιση του βασιλιά), κερδίζουν αρνητική ενίσχυση.
Το λογισμικό μπορεί τελικά να κυριαρχήσει στο παιχνίδι χρησιμοποιώντας αυτήν τη μέθοδο.
Ενίσχυση μάθησης χρησιμοποιείται ευρέως στη ρομποτική για να διδάξει ρομπότ για πολύπλοκες και δύσκολες στη μηχανική ενέργειες. Μερικές φορές χρησιμοποιείται σε συνδυασμό με οδική υποδομή, όπως σήματα κυκλοφορίας, για τη βελτίωση της ροής της κυκλοφορίας.
Τι μπορεί να γίνει με τη μηχανική μάθηση;
Η χρήση της μηχανικής μάθησης στην κοινωνία και τη βιομηχανία έχει ως αποτέλεσμα την πρόοδο σε ένα ευρύ φάσμα ανθρώπινων προσπαθειών.
Στην καθημερινή μας ζωή, η μηχανική εκμάθηση ελέγχει πλέον τους αλγόριθμους αναζήτησης και εικόνων της Google, επιτρέποντάς μας να αντιστοιχιζόμαστε με μεγαλύτερη ακρίβεια με τις πληροφορίες που χρειαζόμαστε όταν τις χρειαζόμαστε.
Στην ιατρική, για παράδειγμα, η μηχανική μάθηση εφαρμόζεται σε γενετικά δεδομένα για να βοηθήσει τους γιατρούς να κατανοήσουν και να προβλέψουν πώς εξαπλώνεται ο καρκίνος, επιτρέποντας την ανάπτυξη πιο αποτελεσματικών θεραπειών.
Δεδομένα από το βαθύ διάστημα συλλέγονται εδώ στη Γη μέσω τεράστιων ραδιοτηλεσκοπίων – και αφού αναλυθούν με μηχανική μάθηση, μας βοηθούν να ξεδιαλύνουμε τα μυστήρια των μαύρων τρυπών.
Η μηχανική εκμάθηση στο λιανικό εμπόριο συνδέει τους αγοραστές με πράγματα που επιθυμούν να αγοράσουν στο Διαδίκτυο και επίσης βοηθά τους υπαλλήλους των καταστημάτων να προσαρμόσουν την υπηρεσία που παρέχουν στους πελάτες τους στον κόσμο των τούβλων και κονιάματος.
Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται στη μάχη ενάντια στον τρόμο και τον εξτρεμισμό για να προβλέψει τη συμπεριφορά εκείνων που επιθυμούν να πληγώσουν τους αθώους.
Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) αναφέρεται στη διαδικασία που επιτρέπει στους υπολογιστές να κατανοούν και να επικοινωνούν μαζί μας στην ανθρώπινη γλώσσα μέσω της μηχανικής εκμάθησης, και έχει ως αποτέλεσμα καινοτομίες στην τεχνολογία μετάφρασης καθώς και στις φωνητικά ελεγχόμενες συσκευές που χρησιμοποιούμε ολοένα και περισσότερο καθημερινά, όπως Alexa, Google dot, Siri και Βοηθός Google.
Χωρίς αμφιβολία, η μηχανική μάθηση αποδεικνύει ότι είναι μια τεχνολογία μετασχηματισμού.
Τα ρομπότ που μπορούν να εργαστούν δίπλα μας και να ενισχύσουν τη δική μας πρωτοτυπία και φαντασία με την άψογη λογική και την υπεράνθρωπη ταχύτητά τους δεν είναι πλέον φαντασία επιστημονικής φαντασίας – γίνονται πραγματικότητα σε πολλούς τομείς.
Περιπτώσεις χρήσης μηχανικής μάθησης
1. Ασφάλεια στον κυβερνοχώρο
Καθώς τα δίκτυα έχουν γίνει πιο περίπλοκα, οι ειδικοί στον τομέα της κυβερνοασφάλειας έχουν εργαστεί ακούραστα για να προσαρμοστούν στο διαρκώς διευρυνόμενο φάσμα των απειλών για την ασφάλεια.
Η καταπολέμηση του ταχέως εξελισσόμενου κακόβουλου λογισμικού και τακτικών hacking είναι αρκετά δύσκολη, αλλά ο πολλαπλασιασμός των συσκευών Internet of Things (IoT) έχει αλλάξει ριζικά το περιβάλλον ασφάλειας στον κυβερνοχώρο.
Οι επιθέσεις μπορούν να συμβούν ανά πάσα στιγμή και σε οποιοδήποτε μέρος.
Ευτυχώς, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης επέτρεψαν στις λειτουργίες κυβερνοασφάλειας να συμβαδίζουν με αυτές τις γρήγορες εξελίξεις.
Προγνωστική ανάλυση ενεργοποιήστε τον ταχύτερο εντοπισμό και τον μετριασμό των επιθέσεων, ενώ η μηχανική εκμάθηση μπορεί να αναλύσει τη δραστηριότητά σας μέσα σε ένα δίκτυο για να εντοπίσει ανωμαλίες και αδυναμίες στους υπάρχοντες μηχανισμούς ασφαλείας.
2. Αυτοματοποίηση εξυπηρέτησης πελατών
Η διαχείριση ενός αυξανόμενου αριθμού διαδικτυακών επαφών πελατών έχει καταπονήσει πολύ την οργάνωση.
Απλώς δεν έχουν αρκετό προσωπικό εξυπηρέτησης πελατών για να χειριστούν τον όγκο των ερωτημάτων που λαμβάνουν και την παραδοσιακή προσέγγιση της εξωτερικής ανάθεσης θεμάτων σε κέντρο επαφών είναι απλώς απαράδεκτο για πολλούς από τους σημερινούς πελάτες.
Τα chatbot και άλλα αυτοματοποιημένα συστήματα μπορούν πλέον να ανταποκριθούν σε αυτές τις απαιτήσεις χάρη στην πρόοδο στις τεχνικές μηχανικής εκμάθησης. Οι εταιρείες μπορούν να απελευθερώσουν προσωπικό για να αναλάβουν περισσότερη υποστήριξη πελατών υψηλού επιπέδου αυτοματοποιώντας καθημερινές και χαμηλής προτεραιότητας δραστηριότητες.
Όταν χρησιμοποιείται σωστά, η μηχανική εκμάθηση στις επιχειρήσεις μπορεί να βοηθήσει στον εξορθολογισμό της επίλυσης προβλημάτων και να παρέχει στους καταναλωτές το είδος της χρήσιμης υποστήριξης που τους μετατρέπει να γίνουν αφοσιωμένοι πρωταθλητές της επωνυμίας.
3. Επικοινωνία
Η αποφυγή λαθών και παρανοήσεων είναι κρίσιμη σε κάθε τύπο επικοινωνίας, αλλά περισσότερο στις σημερινές επιχειρηματικές επικοινωνίες.
Απλά γραμματικά λάθη, λανθασμένος τόνος ή λανθασμένες μεταφράσεις μπορεί να προκαλέσουν μια σειρά από δυσκολίες στην επικοινωνία μέσω email, στις αξιολογήσεις πελατών, τηλεδιάσκεψη, ή τεκμηρίωση που βασίζεται σε κείμενο σε πολλές μορφές.
Τα συστήματα μηχανικής μάθησης έχουν προηγμένη επικοινωνία πολύ πέρα από τις θορυβώδεις ημέρες του Clippy της Microsoft.
Αυτά τα παραδείγματα μηχανικής εκμάθησης έχουν βοηθήσει τα άτομα να επικοινωνούν απλά και με ακρίβεια χρησιμοποιώντας επεξεργασία φυσικής γλώσσας, μετάφραση γλώσσας σε πραγματικό χρόνο και αναγνώριση ομιλίας.
Ενώ πολλά άτομα αντιπαθούν τις δυνατότητες αυτόματης διόρθωσης, εκτιμούν επίσης ότι προστατεύονται από ενοχλητικά λάθη και ακατάλληλο τόνο.
4. Αναγνώριση αντικειμένου
Ενώ η τεχνολογία συλλογής και ερμηνείας δεδομένων υπάρχει εδώ και αρκετό καιρό, η διδασκαλία των συστημάτων υπολογιστών να κατανοούν αυτό που κοιτάζουν έχει αποδειχθεί ότι είναι ένα απατηλά δύσκολο έργο.
Οι δυνατότητες αναγνώρισης αντικειμένων προστίθενται σε έναν αυξανόμενο αριθμό συσκευών λόγω των εφαρμογών μηχανικής εκμάθησης.
Ένα αυτοοδηγούμενο αυτοκίνητο, για παράδειγμα, αναγνωρίζει ένα άλλο αυτοκίνητο όταν το βλέπει, ακόμα κι αν οι προγραμματιστές δεν του έδωσαν ένα ακριβές παράδειγμα αυτού του αυτοκινήτου για να το χρησιμοποιήσει ως αναφορά.
Αυτή η τεχνολογία χρησιμοποιείται τώρα σε επιχειρήσεις λιανικής για να επιταχύνει τη διαδικασία ολοκλήρωσης αγοράς. Οι κάμερες αναγνωρίζουν τα προϊόντα στα καλάθια των καταναλωτών και μπορούν να χρεώνουν αυτόματα τους λογαριασμούς τους όταν φεύγουν από το κατάστημα.
5. Ψηφιακό μάρκετινγκ
Μεγάλο μέρος του σημερινού μάρκετινγκ γίνεται διαδικτυακά, χρησιμοποιώντας μια σειρά από ψηφιακές πλατφόρμες και προγράμματα λογισμικού.
Καθώς οι επιχειρήσεις συλλέγουν πληροφορίες για τους καταναλωτές και τις αγοραστικές τους συμπεριφορές, οι ομάδες μάρκετινγκ μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτές τις πληροφορίες για να δημιουργήσουν μια λεπτομερή εικόνα του κοινού-στόχου τους και να ανακαλύψουν ποιοι άνθρωποι είναι πιο διατεθειμένοι να αναζητήσουν τα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους.
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης βοηθούν τους επαγγελματίες του μάρκετινγκ να κατανοήσουν όλα αυτά τα δεδομένα, ανακαλύπτοντας σημαντικά μοτίβα και χαρακτηριστικά που τους επιτρέπουν να κατηγοριοποιούν αυστηρά τις πιθανότητες.
Η ίδια τεχνολογία επιτρέπει μεγάλη αυτοματοποίηση ψηφιακού μάρκετινγκ. Τα συστήματα διαφημίσεων μπορούν να ρυθμιστούν για να ανακαλύπτουν δυναμικά νέους υποψήφιους καταναλωτές και να τους παρέχουν σχετικό περιεχόμενο μάρκετινγκ στον κατάλληλο χρόνο και τόπο.
Το μέλλον της Μηχανικής Μάθησης
Η μηχανική μάθηση κερδίζει σίγουρα δημοτικότητα καθώς περισσότερες επιχειρήσεις και τεράστιοι οργανισμοί χρησιμοποιούν την τεχνολογία για να αντιμετωπίσουν συγκεκριμένες προκλήσεις ή να τροφοδοτήσουν την καινοτομία.
Αυτή η συνεχής επένδυση καταδεικνύει την κατανόηση ότι η μηχανική εκμάθηση παράγει απόδοση επένδυσης (ROI), ιδιαίτερα μέσω ορισμένων από τις προαναφερθείσες περιπτώσεις καθιερωμένης και αναπαραγώγιμης χρήσης.
Σε τελική ανάλυση, εάν η τεχνολογία είναι αρκετά καλή για το Netflix, το Facebook, το Amazon, τους Χάρτες Google και ούτω καθεξής, το πιθανότερο είναι ότι μπορεί να βοηθήσει την εταιρεία σας να αξιοποιήσει στο έπακρο τα δεδομένα της.
Ως νέα μάθηση μηχανής μοντέλα που αναπτύσσονται και κυκλοφορούν, θα δούμε αύξηση του αριθμού των εφαρμογών που θα χρησιμοποιηθούν σε όλους τους κλάδους.
Αυτό συμβαίνει ήδη με αναγνώριση προσώπου, η οποία κάποτε ήταν μια νέα λειτουργία στο iPhone σας, αλλά τώρα εφαρμόζεται σε ένα ευρύ φάσμα προγραμμάτων και εφαρμογών, ιδιαίτερα εκείνων που σχετίζονται με τη δημόσια ασφάλεια.
Το κλειδί για τους περισσότερους οργανισμούς που προσπαθούν να ξεκινήσουν με τη μηχανική μάθηση είναι να κοιτάξουν πέρα από τα φωτεινά φουτουριστικά οράματα και να ανακαλύψουν τις πραγματικές επιχειρηματικές προκλήσεις στις οποίες μπορεί να σας βοηθήσει η τεχνολογία.
Συμπέρασμα
Στη μεταβιομηχανική εποχή, επιστήμονες και επαγγελματίες προσπαθούσαν να δημιουργήσουν έναν υπολογιστή που να συμπεριφέρεται περισσότερο σαν ανθρώπους.
Η μηχανή σκέψης είναι η πιο σημαντική συνεισφορά της τεχνητής νοημοσύνης στην ανθρωπότητα. η εκπληκτική άφιξη αυτού του αυτοκινούμενου μηχανήματος έχει αλλάξει γρήγορα τους εταιρικούς κανονισμούς λειτουργίας.
Τα αυτοοδηγούμενα οχήματα, οι αυτοματοποιημένοι βοηθοί, οι αυτόνομοι υπάλληλοι της κατασκευής και οι έξυπνες πόλεις έχουν πρόσφατα αποδείξει τη βιωσιμότητα των έξυπνων μηχανών. Η επανάσταση της μηχανικής μάθησης και το μέλλον της μηχανικής μάθησης θα είναι μαζί μας για πολύ καιρό.
Αφήστε μια απάντηση