Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
Sasa tunaweza kuhesabu anga ya nafasi na ugumu wa dakika za chembe ndogo za atomiki kwa kompyuta.
Kompyuta huwashinda wanadamu linapokuja suala la kuhesabu na kukokotoa, na pia kufuata michakato ya kimantiki ya ndiyo/hapana, shukrani kwa elektroni zinazosafiri kwa kasi ya mwanga kupitia sakiti zake.
Hata hivyo, mara nyingi hatuwaoni kuwa "wenye akili" kwa kuwa, zamani, kompyuta hazingeweza kufanya chochote bila kufundishwa (kupangwa) na wanadamu.
Kujifunza kwa mashine, pamoja na kujifunza kwa kina na bandia akili, imekuwa gumzo katika vichwa vya habari vya sayansi na teknolojia.
Kujifunza kwa mashine kunaonekana kuwa kila mahali, lakini watu wengi wanaotumia neno wangetatizika vya kutosha kufafanua ni nini, inafanya nini, na inatumika vizuri kwa nini.
Makala haya yanalenga kufafanua kujifunza kwa mashine huku pia yakitoa mifano halisi, ya ulimwengu halisi ya jinsi teknolojia inavyofanya kazi ili kuonyesha kwa nini ni ya manufaa sana.
Kisha, tutaangalia mbinu mbalimbali za kujifunza kwa mashine na kuona jinsi zinavyotumiwa kutatua changamoto za biashara.
Hatimaye, tutashauriana na mpira wetu wa fuwele kwa utabiri wa haraka kuhusu mustakabali wa kujifunza kwa mashine.
Kujifunza Machine ni nini?
Kujifunza kwa mashine ni taaluma ya sayansi ya kompyuta ambayo huwezesha kompyuta kukisia ruwaza kutoka kwa data bila kufundishwa kwa uwazi mifumo hiyo ni nini.
Hitimisho hili mara nyingi hutegemea kutumia algoriti kutathmini kiotomatiki vipengele vya takwimu vya data na kutengeneza miundo ya hisabati ili kuonyesha uhusiano kati ya thamani mbalimbali.
Linganisha hii na kompyuta ya kawaida, ambayo inategemea mifumo ya kuamua, ambayo tunaipa kompyuta seti ya sheria za kufuata ili kufanya kazi fulani.
Njia hii ya upangaji wa kompyuta inajulikana kama programu ya msingi wa sheria. Kujifunza kwa mashine hutofautiana na hushinda upangaji unaozingatia sheria kwa kuwa inaweza kubaini sheria hizi peke yake.
Chukulia kuwa wewe ni meneja wa benki ambaye anataka kubaini ikiwa ombi la mkopo litafeli kwa mkopo wake.
Katika mbinu inayozingatia sheria, meneja wa benki (au wataalamu wengine) angefahamisha kompyuta kwa uwazi kwamba ikiwa alama ya mkopo ya mwombaji iko chini ya kiwango fulani, maombi yanapaswa kukataliwa.
Hata hivyo, programu ya kujifunza kwa mashine inaweza kuchanganua tu data ya awali kuhusu ukadiriaji wa mkopo wa mteja na matokeo ya mkopo na kubainisha kiwango hiki kinapaswa kuwa kipi peke yake.
Mashine hujifunza kutoka kwa data ya awali na hujenga sheria zake kwa njia hii. Bila shaka, hii ni primer tu juu ya kujifunza mashine; miundo halisi ya kujifunza mashine ni ngumu zaidi kuliko kiwango cha msingi.
Hata hivyo, ni onyesho bora la uwezo wa kujifunza kwa mashine.
Je! mashine kujifunza?
Ili kurahisisha mambo, mashine "hujifunza" kwa kutambua ruwaza katika data inayoweza kulinganishwa. Fikiria data kuwa habari ambayo unakusanya kutoka kwa ulimwengu wa nje. Data zaidi mashine inalishwa, inakuwa "nadhifu" zaidi.
Hata hivyo, si data zote ni sawa. Chukulia kuwa wewe ni maharamia mwenye kusudi la maisha kufichua utajiri uliozikwa kwenye kisiwa hicho. Utataka kiasi kikubwa cha maarifa ili kupata tuzo.
Maarifa haya, kama data, yanaweza kukupeleka kwa njia sahihi au isiyo sahihi.
Kadiri habari/data inavyopatikana, ndivyo utata unavyopungua, na kinyume chake. Kwa hivyo, ni muhimu kuzingatia aina ya data unayolisha mashine yako kujifunza kutoka kwayo.
Walakini, mara tu idadi kubwa ya data inatolewa, kompyuta inaweza kufanya utabiri. Mashine zinaweza kutarajia siku zijazo mradi tu hazigeuki sana kutoka kwa zamani.
Mashine "hujifunza" kwa kuchanganua data ya kihistoria ili kubaini kile kinachowezekana kutokea.
Ikiwa data ya zamani inafanana na data mpya, basi mambo ambayo unaweza kusema kuhusu data ya awali yanaweza kutumika kwa data mpya. Ni kana kwamba unatazama nyuma ili kuona mbele.
Ni aina gani za mafunzo ya mashine?
Algorithms ya kujifunza kwa mashine mara nyingi huainishwa katika aina tatu pana (ingawa mifumo mingine ya uainishaji pia hutumiwa):
- Kusimamiwa kujifunza
- Kujifunza bila kusimamiwa
- Kuimarisha ujifunzaji
Kusimamiwa kujifunza
Kujifunza kwa mashine inayosimamiwa hurejelea mbinu ambazo muundo wa mashine ya kujifunza hupewa mkusanyiko wa data iliyo na lebo dhahiri kwa wingi wa riba (idadi hii mara nyingi hujulikana kama jibu au lengwa).
Ili kutoa mafunzo kwa miundo ya AI, mafunzo yanayosimamiwa nusu-nusu hutumia mchanganyiko wa data iliyo na lebo na isiyo na lebo.
Ikiwa unafanya kazi na data isiyo na lebo, utahitaji kuweka lebo ya data.
Kuweka lebo ni mchakato wa kuweka lebo kwa sampuli za kusaidia kufundisha mashine ya kujifunza mfano. Uwekaji lebo kimsingi hufanywa na watu, ambayo inaweza kuwa ya gharama kubwa na inayotumia wakati. Walakini, kuna mbinu za kubinafsisha mchakato wa kuweka lebo.
Hali ya maombi ya mkopo tuliyojadili hapo awali ni kielelezo bora cha mafunzo yanayosimamiwa. Tulikuwa na data ya kihistoria kuhusu ukadiriaji wa mikopo wa waombaji wa zamani (na pengine viwango vya mapato, umri, na kadhalika) pamoja na lebo mahususi ambazo zilituambia ikiwa, mtu husika alikosa kulipa mkopo wake au la.
Rejea na uainishaji ni sehemu ndogo mbili za mbinu za ujifunzaji zinazosimamiwa.
- Ainisho ya - Hutumia algorithm kuainisha data kwa usahihi. Vichungi vya barua taka ni mfano mmoja. "Taka" inaweza kuwa kategoria ya kidhamira - mstari kati ya barua taka na mawasiliano yasiyo ya barua taka una ukungu - na kanuni ya kichujio cha barua taka inajiboresha kila wakati kulingana na maoni yako (ikimaanisha barua pepe ambayo wanadamu hutia alama kuwa taka).
- Regression - Inasaidia katika kuelewa uhusiano kati ya vigezo tegemezi na vinavyojitegemea. Miundo ya urejeshaji inaweza kutabiri thamani za nambari kulingana na vyanzo kadhaa vya data, kama vile makadirio ya mapato ya mauzo kwa kampuni fulani. Urejeshaji wa mstari, urejeshaji wa vifaa, na urejeshaji wa polinomia ni baadhi ya mbinu maarufu za urejeshaji.
Kujifunza bila kusimamiwa
Katika kujifunza bila kusimamiwa, tunapewa data isiyo na lebo na tunatafuta tu ruwaza. Wacha tujifanye wewe ni Amazon. Je, tunaweza kupata makundi yoyote (vikundi vya watumiaji sawa) kulingana na historia ya ununuzi wa mteja?
Hata ingawa hatuna data dhahiri na ya uhakika kuhusu mapendeleo ya mtu, katika mfano huu, kujua tu kwamba seti mahususi ya wateja hununua bidhaa zinazoweza kulinganishwa huturuhusu kutoa mapendekezo ya kununua kulingana na kile ambacho watu wengine kwenye kundi pia wamenunua.
Jukwaa la Amazon la "unaweza pia kupendezwa nalo" linaendeshwa na teknolojia sawa.
Kujifunza bila kusimamiwa kunaweza kupanga data kwa kuunganisha au kuunganisha, kulingana na kile unachotaka kuweka pamoja.
- Kukusanya - Majaribio ya kujifunza bila kusimamiwa ili kushinda changamoto hii kwa kutafuta ruwaza katika data. Ikiwa kuna nguzo au kikundi sawa, algorithm itawaweka katika aina fulani. Kujaribu kuainisha wateja kulingana na historia ya ununuzi wa hapo awali ni mfano wa hii.
- Chama - Majaribio ya kujifunza bila kusimamiwa ili kukabiliana na changamoto hii kwa kujaribu kuelewa kanuni na maana za vikundi mbalimbali. Mfano wa mara kwa mara wa tatizo la ushirika ni kuamua kiungo kati ya ununuzi wa wateja. Maduka yanaweza kupendezwa kujua ni bidhaa gani zilinunuliwa pamoja na zinaweza kutumia maelezo haya kupanga uwekaji wa bidhaa hizi kwa ufikiaji rahisi.
Kuimarisha Kujifunza
Kujifunza kwa uimarishaji ni mbinu ya kufundisha miundo ya mashine ya kujifunza ili kufanya mfululizo wa maamuzi yanayolenga lengo katika mpangilio shirikishi. Kesi za utumiaji wa michezo ya kubahatisha zilizotajwa hapo juu ni vielelezo bora vya hii.
Si lazima kuingiza AlphaZero maelfu ya michezo ya awali ya chess, kila moja ikiwa na "nzuri" au "dhaifu" hoja iliyoandikwa. Ifundishe tu sheria za mchezo na lengo, kisha iruhusu ijaribu vitendo vya nasibu.
Uimarishaji chanya hutolewa kwa shughuli zinazopeleka programu karibu na lengo (kama vile kukuza msimamo thabiti wa pawn). Wakati vitendo vina athari tofauti (kama vile kuhama mfalme kabla ya wakati), hupata uimarishaji mbaya.
Programu inaweza hatimaye kusimamia mchezo kwa kutumia njia hii.
Kuimarisha ujifunzaji inatumika sana katika robotiki kufundisha roboti kwa vitendo ngumu na ngumu-kwa-kihandisi. Wakati mwingine hutumiwa kwa kushirikiana na miundombinu ya barabarani, kama vile ishara za trafiki, ili kuboresha mtiririko wa trafiki.
Nini kinaweza kufanywa na kujifunza kwa mashine?
Matumizi ya kujifunza kwa mashine katika jamii na tasnia yanasababisha maendeleo katika shughuli mbali mbali za wanadamu.
Katika maisha yetu ya kila siku, kujifunza kwa mashine sasa kunadhibiti algoriti za utafutaji na picha za Google, huturuhusu kuwiana kwa usahihi zaidi na maelezo tunayohitaji tunapoyahitaji.
Katika dawa, kwa mfano, kujifunza kwa mashine kunatumika kwa data ya chembe za urithi ili kuwasaidia madaktari kuelewa na kutabiri jinsi saratani inavyoenea, na hivyo kuruhusu kubuniwa kwa tiba bora zaidi.
Data kutoka anga za juu inakusanywa hapa Duniani kupitia darubini kubwa za redio - na baada ya kuchanganuliwa kwa kujifunza kwa mashine, inatusaidia kufunua mafumbo ya mashimo meusi.
Kujifunza kwa mashine katika rejareja huunganisha wanunuzi na vitu wanavyotaka kununua mtandaoni, na pia huwasaidia wafanyakazi wa duka kurekebisha huduma wanayotoa kwa wateja wao katika ulimwengu wa matofali na chokaa.
Kujifunza kwa mashine kunatumika katika vita dhidi ya ugaidi na itikadi kali ili kutazamia tabia ya wale wanaotaka kuwaumiza wasio na hatia.
Usindikaji wa lugha asilia (NLP) unarejelea mchakato wa kuruhusu kompyuta kuelewa na kuwasiliana nasi katika lugha ya binadamu kupitia ujifunzaji kwa mashine, na imesababisha mafanikio katika teknolojia ya utafsiri na vilevile vifaa vinavyodhibitiwa na sauti ambavyo tunazidi kutumia kila siku, kama vile. Alexa, Google dot, Siri, na msaidizi wa Google.
Bila swali, kujifunza kwa mashine kunaonyesha kuwa ni teknolojia ya mabadiliko.
Roboti zenye uwezo wa kufanya kazi pamoja nasi na kukuza uhalisi na mawazo yetu kwa mantiki isiyo na dosari na kasi ya ubinadamu sio tena njozi za kisayansi - zinakuwa ukweli katika sekta nyingi.
Kesi za matumizi ya Kujifunza kwa Mashine
1. Kutuliza kwa cyber
Kadiri mitandao inavyozidi kuwa ngumu, wataalamu wa usalama wa mtandao wamefanya kazi kwa bidii ili kukabiliana na matishio ya usalama yanayoongezeka kila mara.
Kukabiliana na programu hasidi na mbinu za udukuzi ni changamoto ya kutosha, lakini kuenea kwa vifaa vya Mtandao wa Mambo (IoT) kumebadilisha kimsingi mazingira ya usalama wa mtandao.
Mashambulizi yanaweza kutokea wakati wowote na mahali popote.
Asante, kanuni za kujifunza kwa mashine zimewezesha shughuli za usalama wa mtandao kuendana na maendeleo haya ya haraka.
Uchanganuzi wa utabiri wezesha ugunduzi wa haraka na upunguzaji wa mashambulizi, huku kujifunza kwa mashine kunaweza kuchanganua shughuli zako ndani ya mtandao ili kugundua hitilafu na udhaifu katika mifumo iliyopo ya usalama.
2. Automation ya huduma kwa wateja
Kudhibiti idadi inayoongezeka ya anwani za wateja wa mtandaoni kumetatiza uratibu mwingi.
Hawana wafanyikazi wa kutosha wa huduma kwa wateja kushughulikia idadi ya maswali wanayopokea, na njia ya jadi ya maswala ya utumaji huduma kwa a. kituo cha mawasiliano haikubaliki kwa wateja wengi wa siku hizi.
Chatbots na mifumo mingine ya kiotomatiki sasa inaweza kushughulikia mahitaji haya kutokana na maendeleo ya mbinu za kujifunza kwa mashine. Makampuni yanaweza kuruhusu wafanyakazi kuchukua usaidizi zaidi wa kiwango cha juu kwa wateja kwa kuendesha shughuli za kawaida na za kipaumbele cha chini.
Inapotumiwa kwa usahihi, kujifunza kwa mashine katika biashara kunaweza kusaidia kurahisisha utatuzi wa suala na kuwapa wateja aina ya usaidizi unaowabadilisha kuwa mabingwa wa kujitolea wa chapa.
3. Mawasiliano
Kuepuka makosa na maoni potofu ni muhimu katika aina yoyote ya mawasiliano, lakini zaidi katika mawasiliano ya biashara ya leo.
Makosa rahisi ya kisarufi, toni isiyo sahihi au tafsiri zenye makosa zinaweza kusababisha matatizo mbalimbali katika mawasiliano ya barua pepe, tathmini za wateja, mkutano wa video, au hati zinazotegemea maandishi katika aina nyingi.
Mifumo ya kujifunza mashine ina mawasiliano ya hali ya juu zaidi ya siku kuu za Microsoft za Clippy.
Mifano hii ya kujifunza kwa mashine imesaidia watu kuwasiliana kwa urahisi na kwa usahihi kwa kutumia uchakataji wa lugha asilia, utafsiri wa lugha katika wakati halisi na utambuzi wa usemi.
Ingawa watu wengi hawapendi uwezo wa kusahihisha kiotomatiki, wanathamini pia kulindwa dhidi ya makosa ya aibu na sauti isiyofaa.
4. Utambuzi wa Kitu
Ingawa teknolojia ya kukusanya na kutafsiri data imekuwepo kwa muda mrefu, kufundisha mifumo ya kompyuta kuelewa kile wanachoangalia imethibitishwa kuwa kazi ngumu ya udanganyifu.
Uwezo wa utambuzi wa kitu unaongezwa kwa idadi inayoongezeka ya vifaa kwa sababu ya programu za mashine za kujifunza.
Gari linalojiendesha lenyewe, kwa mfano, hutambua gari lingine linapoliona, hata kama watayarishaji wa programu hawakutoa mfano kamili wa gari hilo la kutumia kama rejeleo.
Teknolojia hii sasa inatumika katika biashara za rejareja ili kusaidia kuharakisha mchakato wa kulipa. Kamera hutambua bidhaa zilizo kwenye mikokoteni ya watumiaji na zinaweza kutoza akaunti zao kiotomatiki zinapotoka dukani.
5. Masoko ya dijiti
Uuzaji mwingi wa leo unafanywa mtandaoni, kwa kutumia anuwai ya majukwaa ya kidijitali na programu za programu.
Biashara zinapokusanya maelezo kuhusu wateja wao na tabia zao za ununuzi, timu za masoko zinaweza kutumia maelezo hayo ili kujenga picha ya kina ya hadhira inayolengwa na kugundua ni watu gani wanaopendelea zaidi kutafuta bidhaa na huduma zao.
Kanuni za ujifunzaji wa mashine husaidia wauzaji kuelewa data hiyo yote, kugundua muundo na sifa muhimu zinazowaruhusu kuainisha uwezekano kwa uthabiti.
Teknolojia hiyo hiyo inaruhusu otomatiki kubwa ya uuzaji wa dijiti. Mifumo ya matangazo inaweza kuanzishwa ili kugundua wateja wapya kwa njia inayobadilika na kuwapa maudhui yanayofaa ya uuzaji kwa wakati na mahali pazuri.
Mustakabali wa Kujifunza kwa Mashine
Kujifunza kwa mashine kwa hakika kunapata umaarufu kwani biashara zaidi na mashirika makubwa hutumia teknolojia ili kukabiliana na changamoto mahususi au uvumbuzi wa mafuta.
Uwekezaji huu unaoendelea unaonyesha kuelewa kwamba kujifunza kwa mashine kunazalisha ROI, hasa kupitia baadhi ya kesi zilizotajwa hapo juu za utumiaji zilizothibitishwa na zinazoweza kutolewa tena.
Baada ya yote, ikiwa teknolojia ni nzuri ya kutosha kwa Netflix, Facebook, Amazon, Ramani za Google, na kadhalika, kuna uwezekano kwamba inaweza kusaidia kampuni yako kutumia data yake vizuri.
Kama mpya mashine kujifunza mifano inatengenezwa na kuzinduliwa, tutashuhudia ongezeko la idadi ya maombi ambayo yatatumika katika viwanda.
Hii tayari inafanyika na utambuzi wa uso, ambayo hapo awali ilikuwa chaguo mpya la kukokotoa kwenye iPhone yako lakini sasa inatekelezwa katika anuwai ya programu na programu, haswa zile zinazohusiana na usalama wa umma.
Jambo la msingi kwa mashirika mengi yanayojaribu kuanza na kujifunza kwa mashine ni kutazama mbali na maono angavu ya wakati ujao na kugundua changamoto halisi za biashara ambazo teknolojia inaweza kukusaidia.
Hitimisho
Katika enzi ya baada ya viwanda, wanasayansi na wataalamu wamekuwa wakijaribu kuunda kompyuta ambayo ina tabia kama ya wanadamu.
Mashine ya kufikiri ni mchango muhimu zaidi wa AI kwa ubinadamu; ujio wa ajabu wa mashine hii inayojiendesha yenyewe imebadilisha kanuni za uendeshaji wa shirika kwa haraka.
Magari yanayojiendesha yenyewe, wasaidizi wa kiotomatiki, wafanyikazi wa utengenezaji wanaojitegemea, na miji mahiri wameonyesha hivi majuzi uwezo wa mashine mahiri. Mapinduzi ya kujifunza kwa mashine, na mustakabali wa kujifunza kwa mashine, yatakuwa nasi kwa muda mrefu.
Acha Reply