5 masinõppe põhifunktsiooni

Masinõppel on lai valik rakendusi rahanduses, tervishoius, turunduses ja transpordisektoris. Seda kasutatakse muuhulgas suurte andmemahtude analüüsimiseks ja töötlemiseks, prognooside tegemiseks ja otsustusprotsesside automatiseerimiseks.

Sellest artiklist saate teada masinõppe viiest põhifunktsioonist, mis muudavad selle võimsaks tööriistaks paljude probleemide lahendamiseks alates pildi- ja kõnetuvastusest kuni soovitussüsteemide ja loomuliku keele töötlemiseni.

Mis on masinõpe?

Masinõpe on tehisintellekti (AI) alamvaldkond mis hõlmab algoritmide ja statistiliste mudelite väljatöötamine, mis võimaldavad arvutitel andmetest õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata. Masinõppe eesmärk on luua süsteeme, mis suudavad pidevalt parandada oma jõudlust antud ülesande täitmisel, tuginedes neile kokkupuutuvatest andmetest saadud kogemustele. See saavutatakse, andes algoritmidele ulatusliku koolituse tohutute andmekogumite kohta, mis võimaldab algoritmidel leida andmetest mustreid ja seoseid.

• Juhendatud õpe: see hõlmab mudeli koolitamist märgistatud andmekogumil, kus iga sisendi jaoks antakse õige väljund. Algoritm kasutab seda teavet sisendite ja väljundite vahelise seose õppimiseks ning saab seejärel teha ennustusi uute, nähtamatute andmete põhjal.
• Järelevalveta õppimine: see hõlmab mudeli koolitamist märgistamata andmekogumil, kus õiget väljundit ei pakuta. Algoritm peab leidma andmetest struktuuri iseseisvalt ja seda kasutatakse tavaliselt rühmitamiseks, mõõtmete vähendamiseks ja anomaaliate tuvastamiseks.
• Õppimise tugevdamine: see hõlmab agendi koolitamist otsuste tegemiseks keskkonnas, kus ta saab tagasisidet autasude või karistuste kaudu. Algoritm kasutab seda tagasisidet parima strateegia väljaselgitamiseks aja jooksul tasu maksimeerimiseks.

Seotud: DeFi juured: tehisintellekt, suurandmed, pilvandmetöötlus ja hajutatud pearaamatutehnoloogia

5 masinõppe põhifunktsiooni

Masinõppest on viimastel aastatel saanud üks olulisemaid tehnoloogilisi edusamme ning see on märkimisväärselt mõjutanud paljusid tööstusharusid ja rakendusi. Selle peamised omadused on järgmised:

• Ennustav modelleerimine: masinõppealgoritmid kasutavad andmeid tulevasi sündmusi prognoosivate mudelite loomiseks. Nende mudelite abil saab muu hulgas määrata laenu maksejõuetuse riski või tõenäosust, et tarbija sooritaks ostu.
• Automatiseerimine: masinõppe algoritmid automatiseerivad andmetest mustrite leidmise protsessi, nõudes vähem inimeste osalust ning võimaldades täpsemat ja tõhusamat analüüsi.
• Skaleeritavus: masinõppetehnikad sobivad hästi suurandmete töötlemiseks, kuna need on loodud suure andmemahu töötlemiseks. Selle tulemusena saavad ettevõtted teha otsuseid selliste andmete põhjal kogutud teabe põhjal.
• Üldistus: masinõppe algoritmid on võimelised avastama andmetes laialdasi mustreid, mida saab kasutada värskete, uurimata andmete analüüsimiseks. Kuigi mudeli koolitamiseks kasutatud andmed ei pruugi antud ülesande jaoks koheselt kohaldada, on need kasulikud tulevaste sündmuste prognoosimiseks.
• Kohanemisvõime: kui uued andmed muutuvad kättesaadavaks, luuakse masinõppe algoritmid pidevaks õppimiseks ja kohanemiseks. Selle tulemusena võivad nad aja jooksul oma jõudlust parandada, muutudes täpsemaks ja tõhusamaks, mida rohkem andmeid neile kättesaadavaks tehakse.

Masinõppe ja plokiahela tehnoloogia integreerimine

Masinõppe ja plokiahela tehnoloogia integreerimine on tuleviku jaoks paljutõotav. Masinõppe algoritme saab kasutada andmete hindamiseks ja nende põhjal prognooside genereerimiseks, kasutades selleks detsentraliseeritud ja turvalist platvormi, näiteks plokiahel.

Selle integratsiooni üks võimalik kasutusvaldkond on pangandussektor, kus plokiahela tehnoloogia detsentraliseeritud iseloom ja võime keelata volitamata juurdepääs tundlikud andmed võivad aidata masinõppe algoritmidel pettusi ja rahapesu tõhusamalt tuvastada.

Seotud: Plokiahela potentsiaal: kuidas AI saab muuta detsentraliseeritud pearaamatut

Masinõpe ja plokiahela tehnoloogia võivad samuti oluliselt muuta tarneahela juhtimine. Kui plokiahela tehnoloogiat saab kasutada tarneahela avatuse ja vastutuse tagamiseks, siis masinõppe algoritme saab kasutada tarneahela toimingute optimeerimiseks ja nõudluse prognoosimiseks.

Plokiahela tehnoloogia võib võimaldada meditsiiniliste andmete turvalist ja privaatset jagamist, samas kui masinõppe algoritme saab kasutada haiguspuhangute ennustamiseks ja patsientide tulemuste parandamiseks.

Masinõppe tulevik

Masinõppe tulevikku iseloomustavad eeldatavasti jätkuvad edusammud algoritmide, arvutusvõimsuse ja andmete kättesaadavuse vallas. Kuna masinõpe muutub laialdasemalt kasutusele ja integreeritakse erinevatesse tööstusharudesse, võib see ühiskonda mitmel viisil oluliselt mõjutada.

Mõned masinõppe tuleviku peamised suundumused ja arengud on järgmised:

• Suurenenud automatiseerimine: masinõppe algoritmide edenedes suudavad nad automatiseerida suurema hulga töid, nõudes vähem inimpanust ja suurendades tootlikkust.
• Isikupärasemad kogemused: masinõppe algoritmid suudavad hinnata ja kasutada tohutuid andmemahtusid, et pakkuda väga individuaalseid kogemusi, nagu isikupärastatud soovitused ja reklaamid.
• Täiustatud otsustusvõime: kuna masinõppealgoritmid saavad keerukamate hinnangute ja ennustuste tegemisel paremaks, saavad paljud ettevõtted kasu täpsemast ja tõhusamast otsuste tegemisest.
• Tehisintellekti eetilised edusammud. Kuna masinõpe muutub levinumaks, hakatakse üha enam rõhku panema selle tagamisele, et seda arendataks ja kasutataks eetiliselt ja vastutustundlikult, keskendudes privaatsuse kaitsmisele ja erapoolikuste kõrvaldamisele otsuste tegemisel.
• Interdistsiplinaarne koostöö: masinõpet kasutatakse üha enam koostöös teiste valdkondadega, nagu neuroteadus ja bioloogia, et juhtida nendes valdkondades uusi avastusi ja edusamme.

Üldiselt on masinõppe tulevik paljutõotav ja eeldatakse, et see jätkab järgmistel aastatel paljude tööstusharude muutmist rahandusest tervishoiuni.