Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Voimme nyt laskea avaruuden laajuuden ja subatomisten hiukkasten pienet mutkuudet tietokoneiden avulla.
Tietokoneet päihittävät ihmiset laskettaessa ja laskettaessa sekä loogisia kyllä/ei-prosesseja, koska elektronit kulkevat valon nopeudella sen piirien kautta.
Emme kuitenkaan usein näe niitä "älykkäinä", koska aiemmin tietokoneet eivät pystyneet suorittamaan mitään ilman ihmisten opettamista (ohjelmointia).
Koneoppiminen, mukaan lukien syväoppiminen ja tekoäly, on tullut muotisana tieteen ja teknologian otsikoissa.
Koneoppiminen näyttää olevan kaikkialla läsnä, mutta monet ihmiset, jotka käyttävät sanaa, kamppailevat määritelläkseen riittävästi, mitä se on, mitä se tekee ja mihin sitä parhaiten käytetään.
Tämä artikkeli pyrkii selventämään koneoppimista ja tarjoamaan samalla konkreettisia, todellisia esimerkkejä tekniikan toiminnasta havainnollistamaan, miksi se on niin hyödyllistä.
Sitten tarkastelemme erilaisia koneoppimismenetelmiä ja katsomme, kuinka niitä käytetään vastaamaan liiketoiminnan haasteisiin.
Lopuksi kuulemme kristallipallomme saadaksemme nopeita ennusteita koneoppimisen tulevaisuudesta.
Mikä on koneoppiminen?
Koneoppiminen on tietojenkäsittelytieteen tieteenala, jonka avulla tietokoneet voivat päätellä kuvioita tiedosta ilman, että niille opetetaan nimenomaisesti, mitä nämä mallit ovat.
Nämä johtopäätökset perustuvat usein algoritmien käyttämiseen tietojen tilastollisten ominaisuuksien automaattiseen arvioimiseen ja matemaattisten mallien kehittämiseen eri arvojen välisen suhteen kuvaamiseksi.
Vertaa tätä klassiseen laskemiseen, joka perustuu deterministisiin järjestelmiin, jossa annamme tietokoneelle nimenomaisesti joukon sääntöjä, joita se noudattaa tietyn tehtävän suorittamiseksi.
Tämä tapa ohjelmoida tietokoneita tunnetaan sääntöpohjaisena ohjelmointina. Koneoppiminen eroaa sääntöihin perustuvasta ohjelmoinnista ja toimii paremmin siinä, että se voi päätellä nämä säännöt itse.
Oletetaan, että olet pankin johtaja, joka haluaa selvittää, epäonnistuuko lainahakemus heidän lainassaan.
Sääntöihin perustuvassa menetelmässä pankin johtaja (tai muut asiantuntijat) ilmoittaisi tietokoneelle nimenomaisesti, että jos hakijan luottopistemäärä on alle tietyn tason, hakemus tulee hylätä.
Koneoppimisohjelma kuitenkin yksinkertaisesti analysoi aikaisemmat tiedot asiakkaiden luottoluokituksista ja lainatuloksista ja määrittäisi, mikä tämän kynnyksen tulisi olla.
Kone oppii aikaisemmista tiedoista ja luo tällä tavalla omat säännöt. Tietenkin tämä on vain koneoppimisen aluke; reaalimaailman koneoppimismallit ovat huomattavasti monimutkaisempia kuin peruskynnys.
Siitä huolimatta se on erinomainen osoitus koneoppimisen mahdollisuuksista.
Kuinka a kone oppia?
Jotta asiat olisivat yksinkertaisia, koneet "oppivat" havaitsemalla kuvioita vertailukelpoisista tiedoista. Pidä dataa ulkomaailmasta keräämilläsi tiedoilla. Mitä enemmän dataa koneeseen syötetään, sitä "älykkäämmäksi" se tulee.
Kaikki tiedot eivät kuitenkaan ole samanlaisia. Oletetaan, että olet merirosvo, jonka elämän tarkoitus on paljastaa saaren haudatut rikkaudet. Tarvitset huomattavan määrän tietoa palkinnon löytämiseksi.
Tämä tieto, kuten data, voi johtaa sinut joko oikeaan tai väärään suuntaan.
Mitä enemmän tietoa/dataa hankitaan, sitä vähemmän epäselvyyttä on ja päinvastoin. Tämän seurauksena on tärkeää harkita, millaista dataa syötät koneellesi oppiaksesi.
Kuitenkin, kun huomattava määrä dataa on toimitettu, tietokone voi tehdä ennusteita. Koneet voivat ennakoida tulevaisuutta niin kauan kuin se ei poikkea paljon menneestä.
Koneet "oppivat" analysoimalla historiallisia tietoja määrittääkseen, mitä todennäköisesti tapahtuu.
Jos vanhat tiedot muistuttavat uusia tietoja, aiemmista tiedoista sanotut asiat koskevat todennäköisesti uusia tietoja. On kuin katsoisit taaksepäin nähdäksesi eteenpäin.
Millaisia koneoppimisen tyyppejä on?
Koneoppimisen algoritmit luokitellaan usein kolmeen laajaan tyyppiin (vaikka käytetään myös muita luokitusjärjestelmiä):
- Valvottu oppiminen
- Valvomaton oppiminen
- Vahvistusoppiminen
Valvottu oppiminen
Valvottu koneoppiminen viittaa tekniikoihin, joissa koneoppimismallille annetaan kokoelma tietoja, joissa on selkeät tunnisteet kiinnostuksen kohteena olevalle määrälle (tätä määrää kutsutaan usein vastaukseksi tai tavoitteeksi).
Tekoälymallien kouluttamiseen puolivalvottu oppiminen käyttää yhdistelmää merkittyä ja merkitsemätöntä dataa.
Jos työskentelet merkitsemättömien tietojen kanssa, sinun on tehtävä joitakin tietojen merkitsemistä.
Merkintä on prosessi, jossa näytteitä merkitään avuksi koneoppimisen kouluttaminen malli. Merkinnät tekevät ensisijaisesti ihmiset, mikä voi olla kallista ja aikaa vievää. On kuitenkin olemassa tekniikoita merkintäprosessin automatisoimiseksi.
Aiemmin keskusteltu lainahakutilanne on erinomainen esimerkki ohjatusta oppimisesta. Meillä oli historiallisia tietoja entisten lainanhakijoiden luottoluokituksista (ja ehkä tulotasosta, iästä ja niin edelleen) sekä erityisiä merkintöjä, jotka kertoivat, laiminlyöiko kyseinen henkilö lainansa vai ei.
Regressio ja luokittelu ovat kaksi ohjattujen oppimistekniikoiden alajoukkoa.
- Luokittelu – Se käyttää algoritmia tietojen luokittelemiseen oikein. Roskapostisuodattimet ovat yksi esimerkki. "Roskaposti" voi olla subjektiivinen luokka – roskapostin ja ei-roskapostiviestinnän välinen raja on epäselvä – ja roskapostin suodatusalgoritmi tarkentuu jatkuvasti palautteestasi riippuen (eli sähköpostit, jotka ihmiset merkitsevät roskapostiksi).
- Regressio – Se auttaa ymmärtämään riippuvien ja riippumattomien muuttujien välistä yhteyttä. Regressiomallit voivat ennustaa numeerisia arvoja useiden tietolähteiden, kuten tietyn yrityksen myyntituloarvioiden, perusteella. Lineaarinen regressio, logistinen regressio ja polynomiregressio ovat joitakin merkittäviä regressiotekniikoita.
Valvomaton oppiminen
Ohjaamattomassa oppimisessa meille annetaan nimeämätöntä dataa ja etsitään vain malleja. Oletetaan, että olet Amazon. Voimmeko löytää klustereita (samankaltaisten kuluttajien ryhmiä) asiakkaiden ostohistorian perusteella?
Vaikka meillä ei olekaan selkeitä, vakuuttavia tietoja henkilön mieltymyksistä, tässä tapauksessa yksinkertaisesti tieto siitä, että tietty kuluttajaryhmä ostaa vertailukelpoisia tuotteita, antaa meille mahdollisuuden tehdä ostoehdotuksia sen perusteella, mitä muut klusterin henkilöt ovat myös ostaneet.
Amazonin "saatat myös olla kiinnostunut" -karusellissa on samankaltaisia teknologioita.
Ohjaamaton oppiminen voi ryhmitellä dataa klusteroinnin tai yhdistämisen avulla riippuen siitä, mitä haluat ryhmittää yhteen.
- Clustering – Ohjaamaton oppiminen yrittää voittaa tämän haasteen etsimällä malleja tiedoista. Jos on olemassa samanlainen klusteri tai ryhmä, algoritmi luokittelee ne tietyllä tavalla. Asiakkaiden luokittelu aiemman ostohistorian perusteella on esimerkki tästä.
- Yhdistys – Ohjaamaton oppiminen yrittää vastata tähän haasteeseen yrittämällä ymmärtää eri ryhmien taustalla olevia sääntöjä ja merkityksiä. Usein esiintyvä esimerkki assosiaatioongelmista on asiakkaan ostosten välisen yhteyden määrittäminen. Kaupat voivat olla kiinnostuneita tietämään, mitkä tuotteet on ostettu yhdessä, ja voivat käyttää näitä tietoja järjestääkseen näiden tuotteiden sijainnin, jotta ne ovat helposti saatavilla.
Vahvistusoppiminen
Vahvistusoppiminen on tekniikka, jolla opetetaan koneoppimismalleja tekemään sarja tavoitteellisia päätöksiä interaktiivisessa ympäristössä. Yllä mainitut pelikäyttötapaukset ovat erinomaisia esimerkkejä tästä.
Sinun ei tarvitse syöttää AlphaZeroa tuhansia aikaisempia shakkipelejä, joista jokaisessa on "hyvä" tai "huono" siirto. Yksinkertaisesti opeta sille pelin säännöt ja tavoite ja anna sen sitten kokeilla satunnaisia tekoja.
Positiivista vahvistusta annetaan toimille, jotka vievät ohjelman lähemmäs tavoitetta (kuten kiinteän pelinappulan aseman kehittäminen). Kun teoilla on päinvastainen vaikutus (kuten ennenaikainen kuninkaan vaihtaminen), ne ansaitsevat negatiivista vahvistusta.
Ohjelmisto voi lopulta hallita pelin tällä menetelmällä.
Vahvistusoppiminen Sitä käytetään laajalti robotiikassa robottien opettamiseen monimutkaisiin ja vaikeasti suunniteltaviin toimiin. Sitä käytetään joskus yhdessä tieinfrastruktuurin, kuten liikennevalojen, kanssa liikenteen sujuvuuden parantamiseksi.
Mitä koneoppimisella voidaan tehdä?
Koneoppimisen käyttö yhteiskunnassa ja teollisuudessa edistää monenlaisia inhimillisiä pyrkimyksiä.
Jokapäiväisessä elämässämme koneoppiminen ohjaa nyt Googlen haku- ja kuvaalgoritmeja, minkä ansiosta voimme löytää täsmällisemmän tiedon, kun tarvitsemme sitä.
Esimerkiksi lääketieteessä koneoppimista sovelletaan geneettiseen dataan auttamaan lääkäreitä ymmärtämään ja ennustamaan syövän leviämistä, mikä mahdollistaa tehokkaampien hoitojen kehittämisen.
Tietoa syvästä avaruudesta kerätään täällä maan päällä massiivisten radioteleskooppien avulla – ja koneoppimisen avulla analysoituaan se auttaa meitä selvittämään mustien aukkojen mysteerit.
Vähittäiskaupan koneoppiminen yhdistää ostajat asioihin, joita he haluavat ostaa verkosta, ja auttaa myös kauppojen työntekijöitä räätälöimään asiakkailleen tarjoamiaan palveluja kivijalkamaailmassa.
Koneoppimista käytetään taistelussa terrorismia ja ääriliikkeitä vastaan ennakoimaan niiden käyttäytymistä, jotka haluavat satuttaa viattomia.
Luonnollisen kielen käsittelyllä (NLP) tarkoitetaan prosessia, jossa tietokoneet voivat ymmärtää ja kommunikoida kanssamme ihmiskielellä koneoppimisen avulla, ja se on johtanut läpimurtoihin käännösteknologiassa sekä puheohjatuissa laitteissa, joita käytämme yhä enemmän joka päivä, kuten esim. Alexa, Google dot, Siri ja Google-avustaja.
Epäilemättä koneoppiminen osoittaa, että se on transformoiva tekniikka.
Robotit, jotka pystyvät toimimaan rinnallamme ja kehittämään omaa omaperäisyyttämme ja mielikuvitustamme virheettömällä logiikallaan ja yli-inhimillisellä nopeudellaan eivät ole enää tieteisfantasia – niistä on tulossa todellisuutta monilla sektoreilla.
Koneoppimisen käyttötapaukset
1. Kyberturvallisuus
Verkkojen monimutkaistuessa kyberturvallisuuden asiantuntijat ovat työskennelleet väsymättä sopeutuakseen jatkuvasti lisääntyviin tietoturvauhkiin.
Nopeasti kehittyvien haittaohjelmien ja hakkerointitaktiikkojen torjunta on tarpeeksi haastavaa, mutta Internet of Things (IoT) -laitteiden yleistyminen on muuttanut kyberturvallisuusympäristön perusteellisesti.
Hyökkäyksiä voi tapahtua milloin tahansa ja missä tahansa.
Onneksi koneoppimisalgoritmit ovat mahdollistaneet kyberturvallisuustoiminnan pysymisen tämän nopean kehityksen mukana.
Ennustava analyysi mahdollistaa hyökkäysten nopeamman havaitsemisen ja lieventämisen, kun taas koneoppiminen voi analysoida toimintaasi verkossa havaitakseen poikkeavuuksia ja heikkouksia olemassa olevissa suojausmekanismeissa.
2. Asiakaspalvelun automatisointi
Yhä useamman online-asiakaskontaktien hallinta on rasittanut organisaatiota.
Heillä ei yksinkertaisesti ole tarpeeksi asiakaspalveluhenkilöstöä vastaamaan saamiensa kyselyjen määrään ja perinteiseen lähestymistapaan ulkoistaa asioita yhteyskeskukseen on mahdotonta hyväksyä monille tämän päivän asiakkaille.
Chatbotit ja muut automatisoidut järjestelmät voivat nyt vastata näihin vaatimuksiin koneoppimistekniikoiden edistymisen ansiosta. Yritykset voivat vapauttaa henkilöstöä korkeamman tason asiakastukeen automatisoimalla arkipäiväisiä ja vähäprioriteettisia toimintoja.
Oikein käytettynä koneoppiminen liiketoiminnassa voi auttaa yksinkertaistamaan ongelmanratkaisua ja tarjoamaan kuluttajille sellaista hyödyllistä tukea, jonka ansiosta heistä tulee sitoutuneita brändimestareita.
3. viestintä
Virheiden ja väärinkäsitysten välttäminen on kriittistä kaikessa viestinnässä, mutta varsinkin nykypäivän yritysviestinnässä.
Yksinkertaiset kielioppivirheet, väärä sävy tai virheelliset käännökset voivat aiheuttaa monenlaisia vaikeuksia sähköpostiyhteyksissä, asiakkaiden arvioinnissa, videoneuvottelutai tekstipohjaista dokumentaatiota monissa muodoissa.
Koneoppimisjärjestelmät ovat edistyneet viestinnässä paljon Microsoftin Clippyn huimaavat päivät pidemmälle.
Nämä koneoppimisesimerkit ovat auttaneet yksilöitä kommunikoimaan yksinkertaisesti ja tarkasti käyttämällä luonnollisen kielen käsittelyä, reaaliaikaista kielenkäännöstä ja puheentunnistusta.
Vaikka monet ihmiset eivät pidä automaattisista korjausominaisuuksista, he arvostavat myös suojausta kiusallisilta virheiltä ja sopimattomalta sävyltä.
4. Objektin tunnistus
Tietojen keräämis- ja tulkintatekniikka on ollut olemassa jo jonkin aikaa, mutta tietokonejärjestelmien opettaminen ymmärtämään, mitä ne katsovat, on osoittautunut petollisen vaikeaksi tehtäväksi.
Koneoppimissovellusten ansiosta objektien tunnistusominaisuuksia lisätään yhä useampaan laitteeseen.
Esimerkiksi itseajava auto tunnistaa toisen auton nähdessään sellaisen, vaikka ohjelmoijat eivät antaneet sille tarkkaa esimerkkiä kyseisestä autosta käytettäväksi referenssinä.
Tätä tekniikkaa käytetään nyt vähittäiskaupoissa nopeuttamaan kassaprosessia. Kamerat tunnistavat kuluttajien ostoskorissa olevat tuotteet ja voivat laskuttaa heidän tiliään automaattisesti, kun he poistuvat kaupasta.
5. Digitaalinen markkinointi
Suuri osa nykypäivän markkinoinnista tehdään verkossa käyttämällä erilaisia digitaalisia alustoja ja ohjelmistoja.
Kun yritykset keräävät tietoa kuluttajistaan ja heidän ostokäyttäytymistään, markkinointitiimit voivat käyttää näitä tietoja luodakseen yksityiskohtaisen kuvan kohdeyleisöstään ja selvittääkseen, ketkä ihmiset ovat taipuvaisempia etsimään heidän tuotteitaan ja palveluitaan.
Koneoppimisalgoritmit auttavat markkinoijia ymmärtämään kaiken tiedon ja löytämään merkittäviä malleja ja attribuutteja, joiden avulla he voivat luokitella mahdollisuudet tiukasti.
Sama tekniikka mahdollistaa suuren digitaalisen markkinoinnin automatisoinnin. Mainosjärjestelmiä voidaan perustaa löytämään uusia potentiaalisia kuluttajia dynaamisesti ja tarjoamaan heille relevanttia markkinointisisältöä oikeaan aikaan ja oikeaan paikkaan.
Koneoppimisen tulevaisuus
Koneoppiminen on varmasti saamassa suosiota, kun yhä useammat yritykset ja suuret organisaatiot käyttävät teknologiaa tiettyihin haasteisiin vastaamiseen tai innovaatioiden ruokkimiseen.
Tämä jatkuva investointi osoittaa ymmärryksen siitä, että koneoppiminen tuottaa sijoitetun pääoman tuottoprosenttia, erityisesti joidenkin edellä mainittujen vakiintuneiden ja toistettavien käyttötapausten kautta.
Loppujen lopuksi, jos tekniikka on riittävän hyvä Netflixille, Facebookille, Amazonille, Google Mapsille ja niin edelleen, on mahdollista, että se voi auttaa yritystäsi myös saamaan kaiken irti tiedoistaan.
Uusi koneoppiminen malleja kehitetään ja lanseerataan, olemme todistamassa eri toimialoilla käytettävien sovellusten määrän kasvua.
Tämä tapahtuu jo kanssa kasvojen tunnistus, joka oli aikoinaan uusi toiminto iPhonessasi, mutta nyt se otetaan käyttöön useissa ohjelmissa ja sovelluksissa, erityisesti yleiseen turvallisuuteen liittyvissä.
Avain useimmille organisaatioille, jotka yrittävät päästä alkuun koneoppimisen kanssa, on katsoa valoisten futurististen visioiden ohi ja löytää todelliset liiketoiminnan haasteet, joissa teknologia voi auttaa sinua.
Yhteenveto
Teollistumisen jälkeisenä aikana tiedemiehet ja ammattilaiset ovat yrittäneet luoda tietokoneen, joka käyttäytyy enemmän kuin ihminen.
Ajatteleva kone on tekoälyn merkittävin panos ihmiskunnalle; tämän itseliikkuvan koneen ilmiömäinen saapuminen on muuttanut nopeasti yritysten toimintasäännöksiä.
Itseajavat ajoneuvot, automatisoidut avustajat, itsenäisen tuotannon työntekijät ja älykkäät kaupungit ovat viime aikoina osoittaneet älykkäiden koneiden kannattavuuden. Koneoppimisen vallankumous ja koneoppimisen tulevaisuus ovat kanssamme vielä pitkään.
Jätä vastaus