Что такое машинное обучение?

Сегодня хочу поделиться небольшой заметкой про машинное обучение. Машинное обучение это будущее цифрового мира и подраздел искусственного интеллекта, который сосредоточен на использовании данных и алгоритмов для имитации способности человека учиться, постепенно повышая точность своих прогнозов.

Машинное обучение является важной частью растущей области науки о данных.

Процесс состоит из трех шагов:

Процесс принятия решений: В основном алгоритмы машинного обучения используются для прогнозирования или классификации. На основе входных данных, которые могут быть маркированы или не маркированы, ваш алгоритм создает оценку закономерности в данных.

Функция ошибки: Она оценивает точность прогноза модели. Если есть известные примеры, функция ошибки сравнивает их с оценкой модели для оценки ее точности.

Процесс оптимизации модели: Если модель может лучше соответствовать данным обучающей выборки, веса корректируются, чтобы уменьшить расхождение между известным примером и оценкой модели. Алгоритм будет повторять этот процесс “оценки и оптимизации”, автономно обновляя веса, пока не будет достигнут заданный уровень точности.

Роль в реальном мире
Машинное обучение помогает в различных сферах, таких как распознавание речи, компьютерное зрение, системы рекомендаций и т.д.

Распознавание речи
Эта технология переводит человеческую речь в письменный текст с помощью обработки естественного языка. Многие мобильные устройства используют эту функцию для голосового поиска, например, Siri, или для упрощения текстовой связи.

Обслуживание клиентов
Онлайн-чатботы заменяют живых операторов, меняя наше представление о взаимодействии с клиентами на веб-сайтах и в социальных сетях. Чатботы отвечают на часто задаваемые вопросы, предоставляют персонализированные советы и рекомендуют товары.

Компьютерное зрение
Технология позволяет компьютерам анализировать изображения и видео, чтобы принимать соответствующие действия. Она применяется в тегировании фотографий в социальных сетях, медицинской радиологии и в беспилотных автомобилях.

Системы рекомендаций
Анализируют прошлое поведение потребителей для выявления трендов и эффективного кросс-продажи товаров, предлагая наиболее подходящие продукты при оформлении заказа.

Негативные последствия
Сегодня ИИ занимает место человеческого труда, что приводит к сокращению рабочих мест. Развитие технологий идет так быстро, что остановить этот процесс практически невозможно. К 2030 году можно ожидать, что мы будем полностью зависеть от ИИ в своей работе, что приведет к большим изменениям в IT-индустрии.