Kas ir mašīna mācīšanās un kāpēc tā var atņemt jums darbā

Vēl nesen, programmētāji bija uzrakstīt sarežģītas un ļoti precīzas instrukcijas, pat datori veikt vienkāršākos uzdevumus.

valodas programmēšana vienmēr attīstīta, bet nozīmīgākais sasniegums bija vienkāršot darbu ar kodu šajā jomā. Tagad, datori nevar ieprogrammēt, kā agrāk, un pielāgot tā, lai tie apmācīti paši.

Šis process, ko sauc par mašīnu apmācības, solās būt patiess tehnoloģisko izrāvienu, un var skart ikvienu, neatkarīgi no darbības jomas tās darbības. Tāpēc, lai saprastu tēmu būtu noderīga katram no mums.

Kas ir mašīna mācīšanās

Mašīnmācīšanās atbrīvo programmētājs no pienākuma detalizēti izskaidrot datoru, kā atrisināt problēmu. Tā vietā, dators tiek mācīts, lai atrastu risinājumu, par to pašu. Faktiski, mašīna mācīšanās - tas ir ļoti visaptverošs statistikas piemērošana, lai atrastu modeļus datiem, un, pamatojoties uz tiem nepieciešamās prognozes.

Par mašīnmācīšanos vēsture sākās 1950. gados, kad informātika pārvaldīto mācīt datoru jāspēlē dambrete. Kopš tā laika, kopā ar skaitļošanas jaudu bija aug sarežģītību likumu un prognozes, ka dators spēj atpazīt un sasniedzamību, kā arī problēmas, ka tā var atrisināt.

Pirmais algoritms iegūst kopumu treniņu datus, un pēc tam izmanto tos apstrādāt pieprasījumus. Piemēram, jūs varat ielādēt automašīnā dažas fotogrāfijas ar aprakstu uz to saturu, piemēram, "šajā fotoattēlā attēlots kaķis" un "šajā fotoattēlā nav kaķis." Ja pēc tam pievienot jauno attēla datoru, tas sāks noteikt attēlus ar kaķiem jau pieder.

Algoritms turpina uzlaboties. True un viltus atpazīšanas rezultātus stājas datubāzē, un apstrādāta ar katru fotogrāfiju programmatūru kļūst gudrāki un labāk un labāk tikt galā ar uzdevumu. Būtībā, tas ir mācību.

Kāpēc mašīna mācīšanās - tas ir svarīgi

Tagad mašīna var droši lietot vietās, kas iepriekš bijuši pieejami tikai personai. Kaut arī tehnoloģija joprojām ir tālu no ideāla, ka datori ir nepārtraukti uzlabot. Teorētiski, tie var augt bezgalīgi. Tā ir galvenā ideja mašīnmācīšanos.

Mašīna mācīties, lai redzētu attēlus un klasificēt tos, tāpat kā iepriekšējā piemērā ar fotogrāfiju. Tās var atpazīt tekstu un skaitļus šajos attēlos, kā arī cilvēku un vietu. Un datori ne tikai rakstīti vārdi atklāj, bet arī jāņem vērā kontekstu to izmantošanu, tostarp pozitīvām un negatīvām toņos emocijām.

Starp citu, mašīna var klausīties mūs un reaģēt. Virtual palīgi mūsu viedtālruņiem - neatkarīgi no tā, Siri, Cortana un Google tagad - iemieso sasniegumiem dabiskās valodas mašīnas apstrādi, un turpina attīstīties.

Turklāt, datori mācās rakstīt. Mašīnmācīšanās algoritmi ir radīts ziņu raksti. Viņi var rakstīt par finansēm un pat sportu.

Šādas funkcijas var mainīt visu veida darbības, pamatojoties uz ieviešanu un klasifikācijai datu, kas iepriekš bija tikai cilvēks. Ja dators var atpazīt attēlu, dokumentu, failu, vai citu objektu, un precīzi aprakstīt, tas paver iespējas automatizācija.

Tā kā mašīna mācīšanās tiek izmantots šodien

Mašīnmācīšanās algoritmi jau spēj pārsteigt.

Medecision uzņēmums izmanto tos, lai aprēķinātu riska faktoriem dažādām slimībām lielās apdzīvotās vietās. Piemēram, algoritms ir noteikusi astoņus mainīgie, kas var tikt izmantoti, lai noslēgtu diabēta vajadzības jānogādā slimnīcā vai ne.

Pēc meklējot pareizo produkta tiešsaistes veikalā, jūs ievērosiet, ka jūs varat redzēt uz interneta reklāmu šī produkta uz ilgu laiku. Šāds mārketings personalizācija ir tikai aisberga redzamā daļa. Uzņēmumi var automātiski nosūtīt e-pastus, kuponus piedāvājumus un displeja pielāgotus ieteikumus katram klientam individuāli. Tas viss ir precīzāk nospiež patērētājam iegādāties.

Dabiskās valodas apstrāde ir dažādas programmas daudzās jomās. Piemēram, tas var palīdzēt aizstāt darbiniekiem atbalsta pakalpojumus, lai ātri sniegt nepieciešamo informāciju, lai lietotājiem. Turklāt šie algoritmi palīdzēt advokātiem atšifrēt sarežģītu dokumentāciju.

IBM nesen intervējaAutomotive 2025: Rūpniecība bez robežām. automobiļu vadītājiem. 74% no viņiem sagaidīt rašanos inteliģentu mašīnu uz ceļa, kā jau 2025. gadā.

Šādi transportlīdzekļi saņems informāciju par īpašnieku un viņa apkārtni, izmantojot Internets lietas. Pamatojoties uz šiem datiem, viņi varēs automātiski mainīt temperatūras uzstādījumus, audio, sēdekļa pozīciju un citus iestatījumus. Intelligent mašīnas arī atrisināt problēmas paši, savas piedziņas un sniegt ieteikumus, ņemot vērā satiksmes un ceļa apstākļiem.

Ko sagaidīt nākotnē no mašīnmācīšanos

Piedāvātie mums nākotnē, mašīnmācīšanos iespējas ir gandrīz neierobežotas. Šeit ir daži iespaidīgs piemēri.

• Personalizētā veselības aprūpes sistēma, kas nodrošina veselības aprūpi pacientiem individuāli, ņemot vērā to ģenētisko kodu un dzīves veidu.
• Aizsardzības programmas, kas precīzi aprēķināt hackers un ļaunprātīgu programmatūru.
• Datorizēta drošības sistēmas lidostās, stadionos un citās tādās vietās, lai noteiktu iespējamos draudus.
• Savaldīgs automašīnas, kas ir orientēti telpā, samazināt skaitu, sastrēgumiem un negadījumiem uz ceļiem.
• Advanced aizsardzību no vīrusiem, kas var pasargāt naudu mūsu kontā.
• Universal tulkotājs, kas ļauj mums, lai iegūtu precīzu un ātru tulkojumu izmantojot viedtālruņu un citu viedierīču.

Kāpēc jums vajadzētu skatīties, kas paredzēti mašīnmācīšanos

Lai arī daudzas no šīm funkcijām būs jūtama ar jauno tehnoloģiju, vairākums nevēlas, lai saprastu, kā tas darbojas no iekšpuses. Bet mums visiem labāk uzturēšanās brīdinājumu. Galu galā, ar visām priekšrocības turpmākai attīstībai dos taustāmu sekas darba tirgū.

Mašīnmācīšanās pamatojoties uz arvien pieaugošo datu apjomu, kas rada gandrīz katram cilvēkam uz Zemes, mainīs profesiju. Protams, šie jauninājumi vienkāršos darbu daudziem cilvēkiem, bet ir arī tie, kurus viņi zaudē darbu. Pēc algoritmi jau atbildēja uz šo vēstuli, interpretēt medicīnas attēlus, palīdzību pētījumos, analizēt datus, un tā tālāk.

Mašīna mācīties no savas pieredzes, tāpēc programmētāji vairs nepieciešams, lai rakstītu kodu katrai ārkārtas situācijas dēļ. Šī spēja mācīties, kopā ar attīstību robotika un mobilās tehnoloģijas ļauj datoriem rīkoties sarežģītus uzdevumus labāk nekā jebkad agrāk.

Bet kas notiek ar cilvēkiem, kad viņi pārsniedz mašīna?

saskaņā arNākotne Jobs. Pasaules Ekonomikas foruma nākamajiem pieciem gadiem, datori un roboti veiks piecus miljonus darba vietu, kas tagad pieder cilvēkiem.

Tātad, mums ir nepieciešams, lai sekotu, kā mašīna mācību maina darbplūsmā. Tas nav svarīgi, kas tu esi: juristi, ārsti, atbalsta personāls, kravas automobiļa vadītājs, vai kāds cits. Izmaiņas var skart ikvienu.

Labākais veids, lai izvairītos no nepatīkamiem pārsteigumiem, kad datori sāks izvēlētos darbus - domāt preventīvi un sagatavot.