Strojno učenje: kaj je to in kakšen je odnos z ai?

Danes vas želimo podrobneje poučiti o enem od izrazov, ki je spremenil in bo vplival na nekatere interakcije, kot jih poznamo. Govorimo o umetni inteligenci in njeni najbolj specifični veji, strojnem učenju ali samodejnem učenju.

Kot morda veste, je računalništvo vedno v stalnem razvoju in tisto, kar lahko kupimo , ponavadi ni tako vrhunsko.

Medtem ko na primer razvijamo 4. generacijo PCI-Express-a , raziskovalci že razvijajo PCIe Gen 5 in preučujejo skok na 6. mesto . Iz istega razloga ni redko najti tehnologije, za katere nismo vedeli, da bi opravljali naloge, za katere še nikoli nismo slišali.

Preden gremo še naprej, omejimo temo, o kateri bomo govorili, kaj je, kaj je strojno učenje ?

Kazalo vsebine

Kaj je strojno učenje ?

Strojno učenje je posebna veja računalništva in umetne inteligence, kjer se ustvarjajo sistemi, ki omogočajo samodejno učenje.

Ta veja se je začela raziskovati in razvijati okoli 80. let, danes pa je precej razvita. Iz istega razloga se tako umetna inteligenca kot strojno učenje uporabljata na številnih znanstvenih in vsakdanjih področjih.

V tej veji so AI sestavljeni iz enega ali več algoritmov, ki lahko obdelujejo velike količine podatkov in se ustrezno učijo. Dve ključni zamisli, na katerih kroži ta tema:

• Sistem mora biti sposoben analizirati podatke in graditi veščine, ki jih ob rojstvu ni imel. Inteligenca mora biti sposobna dela opravljati samostojno, torej brez človeškega nadzora.

V resničnem svetu imamo praktične primere, kot so razvrščanje neželene pošte v e-poštnih sporočilih, povezana priporočila o Amazonu ali napovedi prihodnosti z uporabo podatkov podjetja. Slednji je zanimiv razdelek, na katerega stavi vse več podjetij.

S pomočjo strojnega učenja lahko vidimo, kateri vzorci prepoznajo nezadovoljne stranke ali nekdanje stranke, da bi poskušali izboljšati odnos z drugimi uporabniki v istem stanju. Za ustvarjanje določenih profilov se preučujejo starost, število pritožb, pogodbeni načrti in drugo . Ko bodo zaključki AI pripravljeni, lahko skupina marketinških strokovnjakov ustvari posebno kampanjo za boj proti tem težavam.

Tako lahko podjetje ustvari načrte za privabljanje ali ohranjanje kupcev na podlagi določenih predpostavk in prehaja od reaktivne strategije do proaktivne. Gre za zelo zanimivo taktiko, ki uporablja umetno inteligenco , velike količine podatkov in strojno učenje .

Kako se usposablja umetna inteligenca ?

Da se lahko pripravi umetna inteligenca , mora skozi različne faze:

1. Najprej gre skozi kontrolirano okolje. Tukaj vnesete veliko količino podatkov in njihovih rezultatov, s katerimi lahko ustvarite razmerja med idejami. Ta del se imenuje Nadzirano učenje . Nato boste postavljeni v prosto in neodgovorjeno okolje, kjer bo moral AI sam izbrati rezultat. Če veste, ali so vaši odgovori pravilni ali ne, ustvarite nova pravila v svojem algoritmu. Ta stopnja se imenuje Nenadzorovano učenje . Končno mu je pripravljeno okolje, kjer se muči. Če vam je na primer težko razlikovati slike z nizko svetilnostjo, ste morda usposobljeni za nočne fotografije. Ta faza se imenuje okrepitev učenja. Postopek se lahko v koraku 2 izvede tolikokrat, kolikor želite natančno prilagoditi inteligenco .

Splošna shema o strojnem učenju

Praktičen primer bi bil pokazati deset milijonov fotografij AI in jim povedati, kateri so psi in kateri ne. Tu bo povedal, da imajo psi običajno krzno, običajno gredo na štiri noge in so različne oblike in velikosti, odvisno od pasme.

Potem mu dodelijo milijon fotografij za razvrščanje. Tu morate odgovoriti, ali je na fotografiji pes ali ne in glede na to, ali boste v svoji bazi podatkov ustvarili nove 'ideje' ali ne. Za izvajanje teh novih podatkov bo Intelligence v svojem algoritmu vzpostavila nova pravila in zdaj bo lahko na primer ločila pse od mačk.

Nazadnje se preuči njegova učinkovitost in pripravljene so nove fotografije, s katerimi lahko treniramo njegove šibke točke.

Seveda gre za preprost in zelo ponovljen sistem demonstracije, vendar obstajajo tudi drugi bolj eksperimentalni in svojevrstni metodi.

Tay, Twitter bot

Nedavni primer eksperimentalnega usposabljanja je bil Tay , AI, ki ga je razvil Microsoft, zasnovan tako, da se je naučil izraziti kot človek.

Tayin profil na Twitterju

Bot je bil programiran tako, da je sprva govoril kot 19-letno dekle in 23. marca 2016 so ga izpustili v temnih krajih Twitterja.

Programirali ste, da se pogovarjate s skupnostjo in se učite iz prejetih sporočil ter vaših interakcij z uporabniki. Njeno učenje je bilo skoraj povsem samostojno, čeprav so jo morali zaradi izkazovanja negativnega vedenja umakniti po 16 urah.

V kratkem času svojega življenja je tvitnil več kot 96.000 tvitov. Vendar pa je namerno žaljivo vedenje tega družbenega omrežja Taya hitreje kot kmalu odgovorilo z rasističnimi in drugimi stavki.

V tem primeru bi morali biti nadzorovano učenje in niz osnovnih pravil ustrezno spremenjeni. Poznajoč brezskrben in žaljiv ton družbenega omrežja, Tay ni bila pripravljena razlikovati resničnega od sarkastičnega. Iz istega razloga je nekaterim uporabnikom uspelo enostavno "prebiti " intelektualno oviro inteligence .

Aplikacije za strojno učenje v resničnem svetu

Povedali smo vam že o nekaterih vsakodnevnih uporabih, ki ste jih morda že vedeli o strojnem učenju , vendar obstajajo še drugi primeri.

Spodaj boste videli vrsto praktičnih aplikacij te tehnologije pri najpogostejših težavah. Seveda gre za vrhunske rešitve, zato tudi običajno zahtevajo bistveno več denarja.

Zdravje

Preučujemo tehnologijo za novo vrsto oblačil, ki omogoča branje informacij o našem telesu. Morda nam lahko prebere utrip, dihanje ali tesnobo.

Te podatke bere obveščevalna služba, ki v realnem času oceni stanje bolnika . Če imate v določenem času težave, kot je srčni infarkt, lahko hitreje diagnosticirate in / ali se odzovete.

Po drugi strani so pri nekaterih ljudeh uvedli bote, ki so sposobni zaznati samomorilne misli. Znani Facebook Intelligence bere pogovore in vašo aktivnost, da prepozna vzorce samomorilnih nagnjenj, čeprav obstajajo tudi druge različice, ki podrobneje preučujejo človekovo vedenje, ton glasu in govorico telesa.

Finance

Nekatere banke in podjetja so pri odkrivanju in preprečevanju goljufij uporabile rešitve, ki temeljijo na strojnem učenju .

Po drugi strani se nekaj podobnega uporablja tudi za lažje prepoznavanje naložbenih priložnosti. Uporablja se tudi za odločanje, kdaj prodati ali kupiti zaloge in druga sredstva.

Trženje

To smo že omenili, vendar gre za eno njegovih najbolj znanih aplikacij.

Zgodilo se vam bo, če boste na Amazonu videli nekaj izdelkov, vstopili v Facebook, Google ali Instagram in v oglasih videli samo ta izdelek. Ni naključje, saj družbena omrežja in Google izvajajo Intelligences, ki preučujejo vašo zgodovino in vaše morebitne interese, da jih zajamete, kjer lahko.

Nekateri uporabniki to vidijo kot vsiljiv način "napada" na uporabnika in ne preseneča, saj vas bombardirajo z neko idejo. Vendar se bo oglaševanje premaknilo v to smer, saj bo bolj osebno in bodo oglasi ciljni na potencialne kupce.

Strojno učenje in poglobljeno učenje

Ta dva izraza običajno gresta z roko v roki, vendar nista povsem enaka. V prihodnjih člankih bomo govorili o tem drugem pojmu, saj je nekaj, kar si zasluži, da se ga naučimo.

PRIPOROČAMO VAM Kako čisto in enostavno odstraniti gonilnike AMD

Na splošno bi lahko vzpostavili odnos med strojnim učenjem in poglobljenim učenjem kot tisti, ki ga imata umetna inteligenca in strojno učenje . Globoko učenje je še bolj specifična veja strojnega učenja .

Delje ključne odseke, kot sta evolucija skozi čas in izkušnje, vendar ima še en niz razlik.

Poenostavljeno poglobljeno učenje

Njegova osnova za učenje in obdelavo podatkov je uporaba različnih slojev, ki delujejo, kot da bi bili nevroni. Zato bi lahko ugotovili, da so ti Intelligences običajno bolj izpopolnjeni, a tudi bolj zapleteni in dragi za gradnjo.

Čeprav vas ta tema bolj zanima, obiščite spletno mesto in obiščite naš naslednji članek o poglobljenem učenju .

Kako daleč smo od Skyneta ?

Ta odsek imamo za najbolj zasanjane misli.

To je v knjigah, filmih in drugih zelo ponavljajoča se tema . Ne za nič ne obstaja ravno žanr ali tema, imenovana Cyberpunk . Vendar pa je daleč od tistih futurističnih distopij, ki jih nadzira umetna inteligenca , še dolgo pot.

Pametni robot Rick & Morty

Današnji sistemi strojnega učenja spadajo v skupino " šibkih AI". Kot smo videli, so ti Intelligences sposobni razumeti samo vzorce in preproste odbitke. Zelo so koristni, če nas podpirajo v določenih okoliščinah, vendar sploh niso avtonomni sistemi.

Po drugi strani bi imeli "močne AI" , tiste, predstavljene v futurističnih zgodbah, kjer so enake ali veliko bolj inteligentne od ljudi. V priljubljeni kulturi lahko najdemo opazne primere, kot so "Matrix" , "Terminator" , "Ghost in the shell" ali "Halo" . Pravzaprav sta na tem seznamu dve deli, ki sta povezani med seboj; Uganite, katere?

Danes še vedno razvijamo popolnoma avtonomne in varne avtomobile . Nenehno napredujemo, vendar imamo še vedno način, da razvijemo enako dejstvo, v celoti iz tehnologije.

Če želite izvedeti več o tem, lahko obiščete naš članek o umetni inteligenci . To je besedilo s splošnejšega vidika in nekoliko preučimo možne posledice, ki jih bo imela ta tehnologija.

Zaključne besede o strojnem učenju

Podobno kot v našem zaključku o umetni inteligenci je jasno, da je prihodnost negotova. Vendar pa je neizogibno, da bo treba preučiti evolucijo, da se tehnologija med svojimi znanji in lastnostmi uvede.

Malo po malo bo internet bolj in bolje nadzorovan s programi in algoritmi. Družbena omrežja bodo bolje umerjena in nam bodo ponujala vsebino več po našem okusu. In končno, spletna razmerja bodo veliko bolj varna, če jih boste lažje zaznali, ko obstaja nevarnost prevare ali podobno.

Po drugi strani pa se ne čudite, da bo to stoletje, ko bo zasijal IoT (Internet of Things) . To je ideja, o kateri smo dolgo sanjali in ki se bliža. Poleg tega je IoT velik ponudnik vrhunskih tehnologij, povezanih s strojnim učenjem, čeprav še vedno nima nekaterih prilagoditev glede varnosti.

Z naše strani menimo, da bo šlo za postopno evolucijo in dokler ste obveščeni o dogajanju, se nimate česa bati. Novi avtomobili ali hladilniki se vam lahko zdijo čudni, vsekakor pa mislim, da ne bomo videli prebujanja "močnih AI".

Priporočamo branje najboljših prenosnikov na trgu

Nazadnje moramo priznati, da nismo strokovnjaki za umetno inteligenco ali strojno učenje , zato se ne čudite nekim čudnim podatkom. Če smo se zmotili, nam to sporočite! Navsezadnje še nismo popolni stroji.

In vi, kaj menite o strojnem učenju in umetni inteligenci ? Kateri vidik menite, da bi jih bilo treba izvesti? Delite svoje ideje spodaj.

Pametna pisava Dataapdsaslagacetawhatsnew