სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
ახლა ჩვენ შეგვიძლია გამოვთვალოთ სივრცის ფართობი და სუბატომური ნაწილაკების მცირე სირთულეები კომპიუტერების წყალობით.
კომპიუტერებმა დაამარცხეს ადამიანები, როდესაც საქმე ეხება დათვლას და გამოთვლას, ისევე როგორც ლოგიკური დიახ/არა პროცესების დაცვას, ელექტრონების წყალობით, რომლებიც მოძრაობენ სინათლის სიჩქარით მისი მიკროსქემის მეშვეობით.
თუმცა, ჩვენ ხშირად არ ვხედავთ მათ, როგორც „ინტელექტუალურს“, რადგან წარსულში კომპიუტერები ვერაფერს ასრულებდნენ ადამიანების მიერ სწავლების (დაპროგრამების) გარეშე.
მანქანათმცოდნეობა, ღრმა სწავლის ჩათვლით და ხელოვნური ინტელექტი, გახდა სამეცნიერო და ტექნოლოგიური სათაურების მთავარი თემა.
როგორც ჩანს, მანქანათმცოდნეობა ყველგან არის, მაგრამ ბევრი ადამიანი, ვინც იყენებს ამ სიტყვას, იბრძვის ადეკვატურად განსაზღვროს რა არის, რას აკეთებს და რისთვის არის საუკეთესოდ გამოყენებული.
ეს სტატია ცდილობს ახსნას მანქანათმცოდნეობის სწავლება და ასევე მოგვაწოდოს კონკრეტული, რეალურ სამყაროში მაგალითები, თუ როგორ მუშაობს ტექნოლოგია იმის საილუსტრაციოდ, თუ რატომ არის ის ასე მომგებიანი.
შემდეგ, ჩვენ გადავხედავთ მანქანური სწავლების სხვადასხვა მეთოდოლოგიას და ვნახავთ, თუ როგორ გამოიყენება ისინი ბიზნეს გამოწვევების გადასაჭრელად.
დაბოლოს, ჩვენ მივმართავთ ჩვენს ბროლის ბურთს მანქანური სწავლის მომავლის შესახებ რამდენიმე სწრაფი პროგნოზისთვის.
რა არის მანქანური სწავლება?
მანქანათმცოდნეობა არის კომპიუტერული მეცნიერების დისციპლინა, რომელიც კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს გამოიტანონ შაბლონები მონაცემებიდან მკაფიოდ სწავლების გარეშე, თუ რა არის ეს შაბლონები.
ეს დასკვნები ხშირად ემყარება ალგორითმების გამოყენებას მონაცემთა სტატისტიკური მახასიათებლების ავტომატურად შესაფასებლად და მათემატიკური მოდელების შემუშავებაზე სხვადასხვა მნიშვნელობებს შორის კავშირის გამოსასახად.
შეაპირეთ ეს კლასიკურ გამოთვლებს, რომელიც დაფუძნებულია დეტერმინისტულ სისტემებზე, რომლებშიც ჩვენ ცალსახად ვაძლევთ კომპიუტერს წესების ერთობლიობას, რათა მან შეასრულოს გარკვეული დავალება.
კომპიუტერების პროგრამირების ეს გზა ცნობილია როგორც წესებზე დაფუძნებული პროგრამირება. მანქანური სწავლება განსხვავდება და აჯობებს წესებზე დაფუძნებულ პროგრამირებას იმით, რომ მას შეუძლია დამოუკიდებლად გამოიტანოს ეს წესები.
დავუშვათ, რომ თქვენ ხართ ბანკის მენეჯერი, რომელსაც სურს დაადგინოს, წარუმატებელი იქნება თუ არა სესხის განაცხადი მათ სესხზე.
წესებზე დაფუძნებული მეთოდით, ბანკის მენეჯერი (ან სხვა სპეციალისტები) პირდაპირ აცნობებს კომპიუტერს, რომ თუ განმცხადებლის საკრედიტო ქულა გარკვეულ დონეზე დაბალია, განაცხადი უნდა იქნას უარყოფილი.
თუმცა, მანქანათმცოდნეობის პროგრამა უბრალოდ აანალიზებს წინა მონაცემებს კლიენტების საკრედიტო რეიტინგებისა და სესხის შედეგების შესახებ და განსაზღვრავს, თუ რა უნდა იყოს ეს ზღვარი.
მანქანა სწავლობს წინა მონაცემებიდან და ამ გზით ქმნის საკუთარ წესებს. რა თქმა უნდა, ეს მხოლოდ პრაიმერია მანქანათმცოდნეობის შესახებ; რეალურ სამყაროში მანქანათმცოდნეობის მოდელები ბევრად უფრო რთულია, ვიდრე ძირითადი ბარიერი.
მიუხედავად ამისა, ეს არის მანქანური სწავლის პოტენციალის შესანიშნავი დემონსტრირება.
როგორ ხდება ა მანქანა ვისწავლოთ?
იმისათვის, რომ ყველაფერი მარტივი იყოს, მანქანები „სწავლობენ“ შესადარებელ მონაცემებში შაბლონების აღმოჩენით. ჩათვალეთ მონაცემები, როგორც ინფორმაცია, რომელსაც აგროვებთ გარე სამყაროდან. რაც უფრო მეტი მონაცემი იკვებება მანქანა, მით უფრო "ჭკვიანი" ხდება იგი.
თუმცა, ყველა მონაცემი ერთნაირი არ არის. ჩავთვალოთ, რომ მეკობრე ხართ, რომელსაც სიცოცხლის მიზანი აქვს კუნძულზე დამარხული სიმდიდრის აღმოჩენა. მოგიწევთ ცოდნის მნიშვნელოვანი რაოდენობა პრიზის მოსაძებნად.
ამ ცოდნამ, ისევე როგორც მონაცემებმა, შეიძლება მიგიყვანოთ სწორი ან არასწორი გზით.
რაც მეტია მიღებული ინფორმაცია/მონაცემები, მით ნაკლებია ბუნდოვანება და პირიქით. შედეგად, გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს იმის გათვალისწინებას, თუ რა სახის მონაცემებს აწვდით თქვენს აპარატს, რომ ისწავლოს.
თუმცა, მას შემდეგ რაც უზრუნველყოფილია მნიშვნელოვანი რაოდენობის მონაცემები, კომპიუტერს შეუძლია პროგნოზების გაკეთება. მანქანებს შეუძლიათ მომავლის განჭვრეტა, თუ ის დიდად არ გადაუხვევს წარსულს.
მანქანები „სწავლობენ“ ისტორიული მონაცემების ანალიზით, რათა დადგინდეს, რა შეიძლება მოხდეს.
თუ ძველი მონაცემები წააგავს ახალ მონაცემებს, მაშინ ის, რაც შეგიძლიათ თქვათ წინა მონაცემების შესახებ, სავარაუდოდ, ახალ მონაცემებს ეხება. თითქოს უკან იხედები წინს სანახავად.
რა არის მანქანური სწავლის ტიპები?
მანქანური სწავლის ალგორითმები ხშირად კლასიფიცირდება სამ ფართო ტიპად (თუმცა ასევე გამოიყენება სხვა კლასიფიკაციის სქემები):
- მეთვალყურეობის სწავლა
- არაკონტროლირებადი სწავლა
- გამაგრების სწავლა
მეთვალყურეობის სწავლა
მეთვალყურეობის ქვეშ მყოფი მანქანათმცოდნეობა ეხება ტექნიკას, რომელშიც მანქანური სწავლის მოდელს ეძლევა მონაცემთა კრებული მკაფიო ეტიკეტებით საინტერესო რაოდენობისთვის (ამ რაოდენობას ხშირად უწოდებენ პასუხს ან სამიზნეს).
ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მოსამზადებლად, ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლება იყენებს ეტიკეტირებული და არალეგირებული მონაცემების ნაზავს.
თუ თქვენ მუშაობთ არალეიბლირებულ მონაცემებთან, მოგიწევთ გარკვეული მონაცემების მარკირება.
მარკირება არის ნიმუშების ეტიკეტირების პროცესი დასახმარებლად მანქანური სწავლის სწავლება მოდელი. მარკირებას ძირითადად ადამიანები აკეთებენ, რაც შეიძლება იყოს ძვირი და შრომატევადი. თუმცა, არსებობს ეტიკეტირების პროცესის ავტომატიზაციის ტექნიკა.
სესხის განაცხადის სიტუაცია, რომელიც ადრე განვიხილეთ, ზედამხედველობითი სწავლის შესანიშნავი ილუსტრაციაა. ჩვენ გვქონდა ისტორიული მონაცემები ყოფილი სესხის განმცხადებლების საკრედიტო რეიტინგების შესახებ (და შესაძლოა შემოსავლის დონე, ასაკი და ა.
რეგრესია და კლასიფიკაცია ზედამხედველობითი სწავლის ტექნიკის ორი ქვეჯგუფია.
- კლასიფიკაცია - იყენებს ალგორითმს მონაცემთა სწორად კატეგორიზაციისთვის. სპამის ფილტრები ერთ-ერთი მაგალითია. „სპამი“ შეიძლება იყოს სუბიექტური კატეგორია - ზღვარი სპამსა და არასპამ კომუნიკაციებს შორის ბუნდოვანია - და სპამის ფილტრის ალგორითმი მუდმივად იხვეწება თქვენი გამოხმაურების მიხედვით (იგულისხმება ელ.წერილი, რომელსაც ადამიანები აღნიშნავენ სპამად).
- რეგრესიის - ეს სასარგებლოა დამოკიდებულ და დამოუკიდებელ ცვლადებს შორის კავშირის გასაგებად. რეგრესიის მოდელებს შეუძლიათ რიცხვითი მნიშვნელობების პროგნოზირება მონაცემთა რამდენიმე წყაროზე დაყრდნობით, როგორიცაა გაყიდვების შემოსავლის შეფასებები გარკვეული კომპანიისთვის. წრფივი რეგრესია, ლოგისტიკური რეგრესია და პოლინომიური რეგრესია რეგრესიის რამდენიმე გამორჩეული ტექნიკაა.
არაკონტროლირებადი სწავლა
ზედამხედველობის გარეშე სწავლისას, ჩვენ გვეძლევა არალეიბლირებული მონაცემები და უბრალოდ ვეძებთ შაბლონებს. წარმოვიდგინოთ, რომ ამაზონი ხართ. შეგვიძლია ვიპოვოთ რაიმე კლასტერი (მსგავსი მომხმარებელთა ჯგუფები) კლიენტის შესყიდვების ისტორიაზე დაყრდნობით?
მაშინაც კი, როცა ჩვენ არ გვაქვს მკაფიო, დამაჯერებელი მონაცემები პიროვნების პრეფერენციების შესახებ, ამ შემთხვევაში, უბრალოდ იმის ცოდნა, რომ მომხმარებელთა კონკრეტული ნაკრები ყიდულობს შესადარებელ საქონელს, საშუალებას გვაძლევს გამოვიყენოთ შესყიდვის წინადადებები იმის საფუძველზე, რაც ასევე შეიძინეს კლასტერში სხვა პირებმა.
Amazon-ის „თქვენც შეიძლება დაგაინტერესოთ“ კარუსელი იკვებება მსგავსი ტექნოლოგიებით.
ზედამხედველობის გარეშე სწავლას შეუძლია მონაცემების დაჯგუფება კლასტერიზაციის ან ასოციაციის გზით, იმისდა მიხედვით, თუ რისი დაჯგუფება გსურთ.
- კლასტერული – უკონტროლო სწავლა ცდილობს გადალახოს ეს გამოწვევა მონაცემების შაბლონების ძიებით. თუ არსებობს მსგავსი კლასტერი ან ჯგუფი, ალგორითმი მათ კატეგორიზაციას მოახდენს გარკვეული წესით. წინა შესყიდვების ისტორიის საფუძველზე კლიენტების კატეგორიზაციის მცდელობა ამის მაგალითია.
- ასოციაცია – უკონტროლო სწავლება ცდილობს გაუმკლავდეს ამ გამოწვევას სხვადასხვა ჯგუფების საფუძვლად არსებული წესებისა და მნიშვნელობების გააზრების მცდელობით. ასოციაციის პრობლემის ხშირი მაგალითია მომხმარებლის შესყიდვებს შორის კავშირის დადგენა. მაღაზიებს შეუძლიათ დაინტერესდნენ, თუ რა საქონელი შეიძინეს ერთად და შეუძლიათ გამოიყენონ ეს ინფორმაცია ამ პროდუქტების პოზიციონირების მოსაწყობად მარტივი წვდომისთვის.
გამაგრების სწავლა
განმტკიცების სწავლა არის ტექნიკა მანქანური სწავლების მოდელების სწავლებისთვის, რათა მიიღონ მიზანზე ორიენტირებული გადაწყვეტილებების სერია ინტერაქტიულ გარემოში. ზემოთ ნახსენები თამაშების გამოყენების შემთხვევები ამის შესანიშნავი ილუსტრაციაა.
თქვენ არ გჭირდებათ AlphaZero-ს ათასობით წინა საჭადრაკო თამაშის შეყვანა, თითოეულს „კარგი“ ან „ცუდი“ სვლით წარწერით. უბრალოდ ასწავლეთ მას თამაშის წესები და მიზანი და შემდეგ მიეცით საშუალება სცადოს შემთხვევითი მოქმედებები.
პოზიტიური გაძლიერება ეძლევა აქტივობებს, რომლებიც პროგრამას უახლოვდება მიზანს (როგორიცაა მყარი სალომბარდო პოზიციის შემუშავება). როდესაც მოქმედებებს აქვთ საპირისპირო ეფექტი (როგორიცაა მეფის ნაადრევად გადანაცვლება), ისინი უარყოფით განმტკიცებას იღებენ.
პროგრამას შეუძლია საბოლოოდ დაეუფლოს თამაშს ამ მეთოდის გამოყენებით.
გამაგრების სწავლა ფართოდ გამოიყენება რობოტიკაში, რათა ასწავლოს რობოტებს რთული და რთულად საინჟინრო მოქმედებებზე. ის ზოგჯერ გამოიყენება საგზაო ინფრასტრუქტურასთან ერთად, როგორიცაა საგზაო სიგნალები, მოძრაობის გასაუმჯობესებლად.
რა შეიძლება გაკეთდეს მანქანათმცოდნეობით?
მანქანათმცოდნეობის გამოყენება საზოგადოებასა და ინდუსტრიაში იწვევს წინსვლას ადამიანის მცდელობების ფართო სპექტრში.
ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებაში, მანქანათმცოდნეობა ახლა აკონტროლებს Google-ის ძიების და გამოსახულების ალგორითმებს, რაც საშუალებას გვაძლევს უფრო ზუსტად დავამთხვიოთ ჩვენთვის საჭირო ინფორმაცია, როცა ის გვჭირდება.
მაგალითად, მედიცინაში, მანქანათმცოდნეობა გამოიყენება გენეტიკურ მონაცემებზე, რათა დაეხმაროს ექიმებს გაიგონ და იწინასწარმეტყველონ, თუ როგორ ვრცელდება კიბო, რაც უფრო ეფექტური თერაპიის შემუშავების საშუალებას იძლევა.
ღრმა კოსმოსიდან მიღებული მონაცემები გროვდება აქ, დედამიწაზე, მასიური რადიოტელესკოპების საშუალებით - და მანქანური სწავლის საშუალებით გაანალიზების შემდეგ, ის გვეხმარება შავი ხვრელების საიდუმლოებების ამოხსნაში.
მანქანათმცოდნეობა საცალო ვაჭრობაში აკავშირებს მყიდველებს იმ ნივთებთან, რისი ყიდვაც სურთ ინტერნეტით, და ასევე ეხმარება მაღაზიის თანამშრომლებს მოარგონ სერვისი, რომელსაც ისინი აწვდიან თავიანთ კლიენტებს აგურის და ნაღმტყორცნების სამყაროში.
მანქანათმცოდნეობა გამოიყენება ტერორისა და ექსტრემიზმის წინააღმდეგ ბრძოლაში, რათა განჭვრიტოს მათი ქცევა, ვისაც სურს ზიანი მიაყენოს უდანაშაულოებს.
ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP) გულისხმობს პროცესს, რომელიც საშუალებას აძლევს კომპიუტერებს გაიგონ და დაუკავშირდნენ ჩვენთან ადამიანურ ენაზე მანქანური სწავლების საშუალებით, და შედეგად მიღწეულია გარღვევა თარგმანის ტექნოლოგიაში, ისევე როგორც ხმის კონტროლირებად მოწყობილობებში, რომლებსაც ყოველდღიურად ვიყენებთ, მაგ. Alexa, Google dot, Siri და Google ასისტენტი.
კითხვის გარეშე, მანქანათმცოდნეობა აჩვენებს, რომ ეს არის ტრანსფორმაციული ტექნოლოგია.
რობოტები, რომლებსაც შეუძლიათ ჩვენს გვერდით იმუშაონ და გააძლიერონ საკუთარი ორიგინალურობა და წარმოსახვა თავიანთი უნაკლო ლოგიკით და ზეადამიანური სისწრაფით, აღარ არის სამეცნიერო ფანტასტიკის ფანტაზია - ისინი რეალობად იქცევა ბევრ სექტორში.
მანქანათმცოდნეობის გამოყენების შემთხვევები
1. კიბერუსაფრთხოება
რამდენადაც ქსელები გართულდა, კიბერუსაფრთხოების სპეციალისტები დაუღალავად მუშაობდნენ უსაფრთხოების საფრთხეების მუდმივად გაფართოებულ დიაპაზონთან ადაპტაციისთვის.
სწრაფად განვითარებადი მავნე პროგრამებისა და ჰაკერების ტაქტიკების წინააღმდეგ ბრძოლა საკმაოდ რთულია, მაგრამ ნივთების ინტერნეტის (IoT) მოწყობილობების გავრცელებამ ფუნდამენტურად შეცვალა კიბერუსაფრთხოების გარემო.
თავდასხმები შეიძლება მოხდეს ნებისმიერ მომენტში და ნებისმიერ ადგილას.
საბედნიეროდ, მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებმა საშუალება მისცეს კიბერუსაფრთხოების ოპერაციებს შეენარჩუნებინათ ეს სწრაფი განვითარება.
Predictive ანალიტიკა ჩართეთ თავდასხმების უფრო სწრაფი გამოვლენა და შერბილება, ხოლო მანქანურ სწავლებას შეუძლია გააანალიზოს თქვენი აქტივობა ქსელში, რათა აღმოაჩინოს ანომალიები და სისუსტეები არსებულ უსაფრთხოების მექანიზმებში.
2. მომხმარებელთა მომსახურების ავტომატიზაცია
ონლაინ კლიენტების კონტაქტების მზარდი რაოდენობის მართვამ ბევრი ორგანიზაცია დაძაბა.
მათ უბრალოდ არ ჰყავთ საკმარისი მომხმარებელთა მომსახურე პერსონალი, რათა გაუმკლავდნენ მათ მიერ მიღებულ მოთხოვნებს, და ტრადიციული მიდგომა, რომელიც ეხება საკითხების აუთსორსინგის საკითხებს. საკონტაქტო ცენტრი უბრალოდ მიუღებელია ბევრი დღევანდელი კლიენტისთვის.
ჩატბოტებს და სხვა ავტომატიზირებულ სისტემებს ახლა შეუძლიათ ამ მოთხოვნების დაკმაყოფილება მანქანური სწავლების ტექნიკის მიღწევების წყალობით. კომპანიებს შეუძლიათ გაათავისუფლონ პერსონალი, რათა განახორციელონ უფრო მაღალი დონის მომხმარებელთა მხარდაჭერა ამქვეყნიური და დაბალი პრიორიტეტული საქმიანობის ავტომატიზაციის გზით.
როდესაც სწორად გამოიყენება, მანქანათმცოდნეობა ბიზნესში დაგეხმარებათ პრობლემების გადაჭრის გამარტივებაში და მომხმარებლებს მიაწოდოთ ისეთი სახის დამხმარე მხარდაჭერა, რომელიც აქცევს მათ ბრენდის ერთგულ ჩემპიონებად.
3. ურთიერთობა
შეცდომებისა და მცდარი წარმოდგენების თავიდან აცილება მნიშვნელოვანია ნებისმიერი ტიპის კომუნიკაციაში, მაგრამ უფრო მეტად დღევანდელ ბიზნეს კომუნიკაციებში.
მარტივმა გრამატიკულმა შეცდომებმა, არასწორმა ტონმა ან მცდარმა თარგმანებმა შეიძლება გამოიწვიოს მთელი რიგი სირთულეები ელექტრონული ფოსტით კონტაქტში, მომხმარებელთა შეფასებებში, ვიდეო კონფერენციების, ან ტექსტზე დაფუძნებული დოკუმენტაცია მრავალი ფორმით.
მანქანათმცოდნეობის სისტემებმა კომუნიკაცია გაუმჯობესდა Microsoft-ის Clippy-ის დღეების მიღმა.
მანქანური სწავლების ეს მაგალითები დაეხმარა ადამიანებს მარტივად და ზუსტად დაუკავშირდნენ ბუნებრივი ენის დამუშავებას, რეალურ დროში ენის თარგმნას და მეტყველების ამოცნობას.
მიუხედავად იმისა, რომ ბევრ ადამიანს არ მოსწონს ავტოკორექტირების შესაძლებლობები, ისინი ასევე აფასებენ დაცვას უხერხული შეცდომებისგან და არასწორი ტონისგან.
4. ობიექტის ამოცნობა
მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა შეგროვებისა და ინტერპრეტაციის ტექნოლოგია დიდი ხანია არსებობს, კომპიუტერული სისტემების სწავლება იმის გაგება, თუ რას უყურებენ, აღმოჩნდა, რომ მოტყუებით რთული ამოცანაა.
ობიექტების ამოცნობის შესაძლებლობები ემატება მოწყობილობების მზარდ რაოდენობას მანქანური სწავლების აპლიკაციების გამო.
მაგალითად, თვითმართვადი ავტომობილი ცნობს სხვა მანქანას, როდესაც ხედავს მას, მაშინაც კი, თუ პროგრამისტებმა არ მისცეს მას ამ მანქანის ზუსტი მაგალითი, რათა გამოიყენოს მითითება.
ეს ტექნოლოგია ახლა გამოიყენება საცალო ბიზნესებში, რათა დაჩქარდეს გადახდის პროცესი. კამერები იდენტიფიცირებენ მომხმარებელთა კალათებში არსებულ პროდუქტებს და შეუძლიათ ავტომატურად გადაიხადონ მათი ანგარიშები მაღაზიიდან გასვლისას.
5. ციფრული მარკეტინგი
დღევანდელი მარკეტინგის დიდი ნაწილი კეთდება ონლაინ, ციფრული პლატფორმებისა და პროგრამული პროგრამების გამოყენებით.
როდესაც ბიზნესი აგროვებს ინფორმაციას მათი მომხმარებლებისა და მათი შესყიდვის ქცევის შესახებ, მარკეტინგის გუნდებს შეუძლიათ გამოიყენონ ეს ინფორმაცია მათი სამიზნე აუდიტორიის დეტალური სურათის შესაქმნელად და აღმოაჩინონ, თუ რომელი ხალხია უფრო მიდრეკილი მათი პროდუქტებისა და სერვისების მოძიებაზე.
მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები მარკეტოლოგებს ეხმარება გააცნობიერონ ყველა ეს მონაცემი, აღმოაჩინონ მნიშვნელოვანი შაბლონები და ატრიბუტები, რომლებიც საშუალებას აძლევს მათ მჭიდროდ დაასახელონ შესაძლებლობები.
იგივე ტექნოლოგია საშუალებას იძლევა დიდი ციფრული მარკეტინგის ავტომატიზაცია. სარეკლამო სისტემები შეიძლება შეიქმნას ახალი პერსპექტიული მომხმარებლების დინამიურად აღმოსაჩენად და შესაბამისი მარკეტინგული შინაარსის მიწოდებისთვის მათ შესაბამის დროსა და ადგილას.
მანქანათმცოდნეობის მომავალი
მანქანათმცოდნეობა, რა თქმა უნდა, პოპულარობას იძენს, რადგან უფრო მეტი ბიზნესი და უზარმაზარი ორგანიზაცია იყენებს ტექნოლოგიას კონკრეტული გამოწვევების დასაძლევად ან ინოვაციების გასაძლიერებლად.
ეს უწყვეტი ინვესტიცია ცხადყოფს იმის გაგებას, რომ მანქანური სწავლება აწარმოებს ROI-ს, განსაკუთრებით ზემოაღნიშნული დადგენილი და განმეორებადი გამოყენების შემთხვევების მეშვეობით.
ყოველივე ამის შემდეგ, თუ ტექნოლოგია საკმარისად კარგია Netflix-ისთვის, Facebook-ისთვის, Amazon-ისთვის, Google Maps-ისთვის და ა.
როგორც ახალი მანქანა სწავლის შემუშავებულია და ამოქმედდება მოდელები, ჩვენ მოწმენი გავხდებით აპლიკაციების რაოდენობის ზრდას, რომლებიც გამოყენებული იქნება ინდუსტრიებში.
ეს უკვე ხდება სახის ამოცნობა, რომელიც ოდესღაც ახალი ფუნქცია იყო თქვენს iPhone-ზე, მაგრამ ახლა დანერგილია პროგრამებისა და აპლიკაციების ფართო სპექტრში, განსაკუთრებით ისეთებში, რომლებიც დაკავშირებულია საზოგადოებრივ უსაფრთხოებასთან.
ორგანიზაციის უმრავლესობისთვის, რომლებიც ცდილობენ მანქანური სწავლების დაწყებას, მთავარია გადახედონ ნათელ ფუტურისტულ ხედვებს და აღმოაჩინონ რეალური ბიზნეს გამოწვევები, რომლებშიც ტექნოლოგია დაგეხმარებათ.
დასკვნა
პოსტინდუსტრიალიზებულ ეპოქაში მეცნიერები და პროფესიონალები ცდილობდნენ შეექმნათ კომპიუტერი, რომელიც უფრო მეტად იქცევა როგორც ადამიანი.
სააზროვნო მანქანა არის ხელოვნური ინტელექტის ყველაზე მნიშვნელოვანი წვლილი კაცობრიობისთვის; ამ თვითმავალი მანქანის ფენომენალურმა ჩამოსვლამ სწრაფად შეცვალა კორპორატიული საოპერაციო წესები.
თვითმართვადი მანქანები, ავტომატიზებული ასისტენტები, ავტონომიური წარმოების თანამშრომლები და ჭკვიანი ქალაქები ბოლო დროს აჩვენეს ჭკვიანი მანქანების სიცოცხლისუნარიანობა. მანქანათმცოდნეობის რევოლუცია და მანქანათმცოდნეობის მომავალი ჩვენთან დიდი ხნის განმავლობაში იქნება.
დატოვე პასუხი