Արհեստական ​​ինտելեկտի ներուժի բացում. մեքենայական ուսուցում գործնականում

Սկսնակների ուղեցույց մեքենայական ուսուցումը հասկանալու համար

Մեքենայական ուսուցումը արհեստական ​​ինտելեկտի ենթաբազմություն է, որը ներառում է համակարգիչների ուսուցում՝ տվյալներից սովորելու և այդ տվյալների հիման վրա կանխատեսումներ կամ որոշումներ կայացնելու համար: Այն ներառում է ալգորիթմների և մոդելների կառուցում, որոնք կարող են սովորել օրինաչափություններ և հարաբերություններ տվյալներից և օգտագործել այդ գիտելիքները՝ կանխատեսումներ անելու կամ գործողություններ կատարելու համար:

Ահա մի քանի հիմնական հասկացություններ, որոնք կարող են օգնել սկսնակներին հասկանալ մեքենայական ուսուցումը.

Տվյալներ. մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները պահանջում են տվյալներ սովորելու համար: Այս տվյալները կարող են ստացվել տարբեր աղբյուրներից, ինչպիսիք են տվյալների բազաները, աղյուսակները կամ սենսորները: Տվյալների որակն ու քանակը կարող է մեծապես ազդել մեքենայական ուսուցման մոդելների ճշգրտության և արդյունավետության վրա:

Ուսուցում. մեքենայական ուսուցման մեջ ուսուցումը ներառում է տվյալներ մոդելի սնուցում և դրա պարամետրերի ճշգրտում, մինչև այն կարողանա ճշգրիտ կանխատեսել արդյունքները: Այս գործընթացը ներառում է մոդելի փորձարկում և ճշգրտում, որպեսզի բարելավվի դրա ճշգրտությունը:

Ալգորիթմներ. կան բազմաթիվ տարբեր ալգորիթմներ, որոնք օգտագործվում են մեքենայական ուսուցման մեջ, որոնցից յուրաքանչյուրն ունի իր ուժեղ և թույլ կողմերը: Ընդհանուր մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները ներառում են որոշումների ծառեր, պատահական անտառներ և նեյրոնային ցանցեր:

Վերահսկվող ընդդեմ չվերահսկվող ուսուցման. Վերահսկվող ուսուցումը ներառում է պիտակավորված տվյալների վրա մոդելի ուսուցում, որտեղ ցանկալի արդյունքն արդեն հայտնի է: Մյուս կողմից, չվերահսկվող ուսուցումը ներառում է մոդելի ուսուցում չպիտակավորված տվյալների վրա և թույլ տալով նրան ինքնուրույն բացահայտել օրինաչափություններն ու հարաբերությունները

Գնահատում. մոդելի վերապատրաստումից հետո կարևոր է գնահատել դրա ճշգրտությունը և կատարողականությունը նոր տվյալների վրա: Սա ներառում է մոդելի փորձարկում առանձին տվյալների վրա, որը նախկինում չի տեսել:

Գերհամապատասխանեցում ընդդեմ թերզարգացման. գերհարմարեցումը տեղի է ունենում, երբ մոդելը չափազանց բարդ է և շատ սերտորեն համապատասխանում է ուսուցման տվյալներին, ինչը հանգեցնում է նոր տվյալների վատ աշխատանքի: Անբավարարությունը տեղի է ունենում, երբ մոդելը չափազանց պարզ է և չի կարողանում գրավել տվյալների կարևոր օրինաչափությունները:

Հավելվածներ. մեքենայական ուսուցումն օգտագործվում է ծրագրերի լայն շրջանակում՝ բաժնետոմսերի գների կանխատեսումից մինչև խարդախ գործարքների բացահայտում: Մեքենայական ուսուցման մոդելներ կառուցելիս կարևոր է հասկանալ յուրաքանչյուր հավելվածի հատուկ կարիքներն ու սահմանափակումները

Մյուս կողմից, խորը ուսուցումը մեքենայական ուսուցման ենթաոլորտ է, որը ներառում է նեյրոնային ցանցերի օգտագործումը: Նյարդային ցանցերը բարդ ալգորիթմներ են, որոնք մոդելավորվում են ըստ մարդու ուղեղի կառուցվածքի, փոխկապակցված հանգույցների շերտերով, որոնք մշակում և փոխակերպում են տվյալները: Խորը ուսուցման մոդելները կարող են սովորել չպիտակավորված տվյալներից և կարող են օգտագործվել այնպիսի առաջադրանքների համար, ինչպիսիք են պատկերի և խոսքի ճանաչումը, բնական լեզվի մշակումը և նույնիսկ այնպիսի խաղեր խաղալը, ինչպիսիք են շախմատը և Go-ը:

Խորը ուսուցման հիմնական առավելություններից մեկն այն է, որ այն կարող է սովորել տվյալների հիերարխիկ ներկայացում, ինչը նշանակում է, որ այն կարող է բացահայտել օրինաչափությունները վերացականության մի քանի մակարդակներում: Սա թույլ է տալիս խորը ուսուցման մոդելներին կատարել այնպիսի առաջադրանքներ, որոնք դժվար կամ անհնարին կլինեն ավանդական մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների համար:

Սակայն խորը ուսուցման մոդելները սովորաբար ավելի բարդ են և հաշվողականորեն ինտենսիվ, քան մեքենայական ուսուցման ավանդական մոդելները, և արդյունավետ մարզվելու համար պահանջում են մեծ քանակությամբ պիտակավորված տվյալներ: Բացի այդ, խորը ուսուցման մոդելները կարող են ավելի դժվար լինել մեկնաբանելու և հասկանալու համար, ինչը կարող է դրանք դարձնել ավելի քիչ հարմար այն ծրագրերի համար, որտեղ բացատրելիությունը կարևոր է:

Ամփոփելով, թեև և՛ մեքենայական ուսուցումը, և՛ խորը ուսուցումը ներառում են ալգորիթմների օգտագործում, որոնք թույլ են տալիս համակարգիչներին սովորել տվյալներից, խորը ուսուցումը մեքենայական ուսուցման հատուկ ենթաոլորտ է, որը ներառում է նեյրոնային ցանցերի օգտագործումը տվյալների հիերարխիկ ներկայացում սովորելու համար: >

Արհեստական ​​բանականություն և մեքենայական ուսուցում

Արհեստական ​​ինտելեկտը (AI) համակարգչային գիտության լայն ոլորտ է, որը կենտրոնանում է խելացի մեքենաների ստեղծման վրա, որոնք կարող են կատարել այնպիսի առաջադրանքներ, որոնք սովորաբար պահանջում են մարդու մակարդակի հետախուզություն, ինչպիսիք են դատողությունը, սովորելը, ընկալումը և բնական լեզվի մշակումը: AI համակարգերը կարելի է բաժանել երկու հիմնական կատեգորիայի՝ նեղ AI և ընդհանուր AI: Նեղ արհեստական ​​ինտելեկտը վերաբերում է համակարգերին, որոնք նախագծված են որոշակի առաջադրանք կատարելու համար, ինչպիսիք են պատկերի ճանաչումը կամ խոսքի ճանաչումը, մինչդեռ ընդհանուր AI-ն վերաբերում է համակարգերին, որոնք կարող են կատարել ցանկացած ինտելեկտուալ առաջադրանք, որը կարող է մարդը:

Մեքենայական ուսուցումը (ML) արհեստական ​​ինտելեկտի ենթաոլորտ է, որը կենտրոնանում է ալգորիթմների և վիճակագրական մոդելների մշակման վրա, որոնք հնարավորություն են տալիս մեքենաներին սովորել տվյալներից և ժամանակի ընթացքում բարելավել իրենց կատարումը կոնկրետ առաջադրանքների վրա: Գոյություն ունի մեքենայական ուսուցման երեք հիմնական տեսակ՝ վերահսկվող ուսուցում, չվերահսկվող ուսուցում և ամրապնդման ուսուցում: Վերահսկվող ուսուցման ժամանակ մեքենան վարժեցվում է պիտակավորված տվյալների վրա՝ կանխատեսումներ անելու նոր, չտեսնված տվյալների վրա: Չվերահսկվող ուսուցման ժամանակ մեքենան վարժվում է չպիտակավորված տվյալների վրա՝ տվյալների մեջ օրինաչափություններ կամ կառուցվածք գտնելու համար: Ամրապնդման ուսուցման ժամանակ մեքենան սովորում է փորձի և սխալի միջոցով՝ ստանալով արձագանքներ պարգևների կամ պատիժների տեսքով, երբ փոխազդում է իր միջավայրի հետ:

Եվ AI-ն և ML-ն ունեն բազմաթիվ իրական կիրառություններ, ինչպիսիք են խոսքի ճանաչումը, պատկերի և տեսանյութի ճանաչումը, բնական լեզվի մշակումը, ինքնավար մեքենաները, խարդախության հայտնաբերումը և բժշկական ախտորոշումը: Այնուամենայնիվ, արհեստական ​​ինտելեկտի և ML համակարգերի մշակումն ու տեղակայումը նաև բարձրացնում է կարևոր էթիկական և հասարակական հարցեր, ինչպիսիք են կողմնակալությունը, գաղտնիությունը, թափանցիկությունը և հաշվետվողականությունը:

Մեքենայական ուսուցման ապագան

Մեքենայական ուսուցման ապագան շատ խոստումնալից է, քանի որ անընդհատ հայտնվում են նոր առաջընթացներ և հավելվածներ: Ահա մի քանի պոտենցիալ զարգացումներ, որոնք մենք կարող ենք տեսնել առաջիկա տարիներին.

Խորը ուսուցման բարելավված տեխնիկա. Խորը ուսուցումը խաղը փոխեց մեքենայական ուսուցման ոլորտում՝ թույլ տալով զգալի առաջընթաց գրանցել պատկերների ճանաչման, բնական լեզվի մշակման և այլ կիրառական ծրագրերում: Ապագայում մենք կարող ենք ակնկալել նույնիսկ ավելի բարդ խորը ուսուցման ալգորիթմներ, որոնք կարող են սովորել նույնիսկ ավելի մեծ տվյալների հավաքածուներից, ավելի արագ մշակել տվյալները և կատարել ավելի ճշգրիտ կանխատեսումներ:

Ամրապնդման ուսուցում. Ուժեղացման ուսուցումը մեքենայական ուսուցման տեսակ է, որտեղ գործակալը սովորում է փոխազդել միջավայրի հետ՝ առավելագույնի հասցնելու պարգևը: Ուսուցման այս տեսակն արդեն օգտագործվել է այնպիսի տպավորիչ հավելվածներ մշակելու համար, ինչպիսին է AlphaGo-ն, որը հաղթել է աշխարհի չեմպիոն Լի Սեդոլին Go խաղում։ Ակնկալվում է, որ ամրապնդման ուսուցումը հետագայում կկիրառվի ավելի շատ ծրագրերում, ինչպիսիք են ռոբոտաշինությունը և ինքնավար մեքենաները:

Բացատրելի AI. Քանի որ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները դառնում են ավելի բարդ և օգտագործվում են ավելի կարևոր կիրառություններում, բացատրելի AI-ի կարիքն ավելի կարևոր է դառնում: Բացատրելի AI-ն վերաբերում է ունակությանը հասկանալու, թե ինչպես է մեքենայական ուսուցման ալգորիթմը կայացնում իր որոշումները, ինչը կարևոր է այնպիսի ծրագրերի համար, ինչպիսիք են առողջապահությունը, ֆինանսները և իրավունքը:

Edge Computing. Քանի որ ավելի շատ սարքեր միանում են ինտերնետին և ստեղծում մեծ քանակությամբ տվյալներ, այդ տվյալների մշակման անհրաժեշտությունը ցանցի եզրին դառնում է ավելի կարևոր: Edge computing-ը թույլ է տալիս տվյալների մշակումն իրականացնել հենց սարքի վրա, այլ ոչ թե բոլոր տվյալները մշակման կենտրոնացված սերվեր ուղարկել: Սա կարող է հատկապես օգտակար լինել այն ծրագրերի համար, որոնք պահանջում են ցածր ուշացում, օրինակ՝ ինքնավար մեքենաներ

Ավելի շատ ծրագրեր. Մեքենայական ուսուցումն արդեն օգտագործվում է բազմաթիվ ծրագրերում, ինչպիսիք են առողջապահությունը, ֆինանսները և մարքեթինգը: Ապագայում մենք կարող ենք ակնկալել տեսնել մեքենայական ուսուցման ավելի շատ կիրառություններ, ինչպիսիք են գյուղատնտեսության, էներգետիկայի և կրթության ոլորտներում

Ընդհանուր առմամբ, մեքենայական ուսուցման ապագան շատ պայծառ է, և մենք կարող ենք ակնկալել շատ հետաքրքիր զարգացումներ գալիք տարիներին:

Որո՞նք են մեքենայական ուսուցման մարտահրավերները մեծ տվյալների վերլուծության մեջ:

Մեքենայական ուսուցման մարտահրավերները մեծ տվյալների վերլուծության մեջ կարելի է խմբավորել հետևյալ կատեգորիաների՝

Տվյալների բազմազանություն և ծավալ. մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները պահանջում են տվյալների մեծ ծավալ՝ բարձր ճշգրտության հասնելու համար: Մեծ տվյալների վերլուծությունը հաճախ ներառում է տվյալների տարբեր աղբյուրներ, ինչպիսիք են տեքստը, պատկերները, աուդիո և տեսանյութերը, ինչը դժվարացնում է ինտեգրումն ու վերլուծությունը:

Տվյալների որակ. մեծ տվյալները հաճախ ուղեկցվում են այնպիսի խնդիրներով, ինչպիսիք են բացակայող արժեքները, աղմկոտ տվյալները և անհամապատասխան տվյալները: Այս մարտահրավերները կարող են ազդել մեքենայական ուսուցման մոդելների ճշգրտության վրա՝ դժվարացնելով բարձրորակ արդյունքների հասնելը:

Ծավալայնություն. մեծ տվյալների վերլուծությունը պահանջում է ընդլայնելի հաշվողական ռեսուրսներ, պահեստավորում և մշակող հզորություն՝ մեծ ծավալի տվյալների մշակման համար: Մեքենայի ուսուցման մոդելներին աջակցելու համար անհրաժեշտ ենթակառուցվածքը պետք է նախագծվի և ներդրվի՝ հաշվի առնելով մասշտաբայնությունը:

Բարդ մոդելներ. մեծ տվյալների վերլուծությունը պահանջում է մեքենայական ուսուցման բարդ մոդելներ՝ տվյալների բարդությունը կարգավորելու համար: Այս մոդելները պահանջում են հաշվողական մեծ ռեսուրսներ, և դրանք կարող են դժվար լինել մեկնաբանելը և օպտիմալացնելը

Մեկնաբանելիություն. մեքենայական ուսուցման մոդելները հաճախ բացակայում են թափանցիկությունից և մեկնաբանելիությունից, ինչը դժվարացնում է հասկանալ, թե ինչպես են նրանք կանխատեսումներ անում: Սա զգալի մարտահրավեր է մեծ տվյալների վերլուծության մեջ, որտեղ կարևոր է կանխատեսումների հիմքում ընկած պատճառաբանությունը բացատրելու կարողությունը:

Գաղտնիություն և անվտանգություն. մեծ տվյալների վերլուծությունը կարող է ներառել զգայուն և անձնական տվյալներ, ինչը կարևոր է դարձնում տվյալների գաղտնիության և անվտանգության ապահովումը: Մեքենայական ուսուցման մոդելները պետք է նախագծված լինեն տվյալների գաղտնիությունը պաշտպանելու և զգայուն տեղեկատվության չարտոնված մուտքը կանխելու համար:

Դոմենի փորձաքննություն. մեծ տվյալների վերլուծությունը պահանջում է տիրույթի փորձաքննություն՝ տվյալների համատեքստը հասկանալու և մեքենայական ուսուցման արդյունավետ մոդելներ ստեղծելու համար: Սա պահանջում է տվյալների գիտնականների և առարկայական փորձագետների համագործակցություն, ինչը կարող է դժվար լինել խոշոր կազմակերպություններում:

Մեքենայի ուսուցման նորարարական կիրառումը արտադրանքի մշակման մեջ

Մեքենայական ուսուցումը հզոր գործիք է, որը կարող է օգտագործվել տարբեր ձևերով արտադրանքի զարգացումը խթանելու համար: Ահա մեքենայական ուսուցման մի քանի նորարար կիրառություններ արտադրանքի մշակման մեջ.

Կանխատեսելի վերլուծություն. մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են օգտագործվել անցյալի տվյալները վերլուծելու և ապագա միտումները կանխատեսելու համար: Այս տեղեկատվությունը կարող է օգտագործվել նոր ապրանքներ մշակելու կամ գոյություն ունեցողները բարելավելու համար:

Հաճախորդների սեգմենտավորում. վերլուծելով հաճախորդների տվյալները՝ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են բաժանորդներին խմբավորել հատվածների՝ հիմնվելով նրանց վարքի, նախասիրությունների և կարիքների վրա: Այս տեղեկատվությունը կարող է օգնել ընկերություններին հարմարեցնել իրենց արտադրանքը հատուկ հաճախորդների խմբերին:

Ապրանքների առաջարկներ. մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են վերլուծել հաճախորդների գնումների պատմությունը և առաջարկել ապրանքներ, որոնք հավանաբար կհետաքրքրեն նրանց: Սա կարող է մեծացնել հաճախորդների գոհունակությունը և խթանել վաճառքը:

Բնական լեզվի մշակում. մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են օգտագործվել հաճախորդների արձագանքները, ակնարկները և սոցիալական մեդիայի գրառումները վերլուծելու համար՝ օրինաչափություններն ու պատկերացումները բացահայտելու համար: Այս տեղեկատվությունը կարող է օգտագործվել ապրանքների և հաճախորդների փորձը բարելավելու համար:

Պատկերի և օբյեկտների ճանաչում. մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են օգտագործվել պատկերները վերլուծելու և օբյեկտները ճանաչելու համար, ինչը կարող է օգտակար լինել արտադրանքի մշակման համար: Օրինակ՝ ընկերությունը կարող է օգտագործել պատկերի ճանաչումը՝ արտադրական գործընթացում ապրանքի թերությունները հայտնաբերելու համար:

Որակի վերահսկում. մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են օգտագործվել արտադրանքի որակը վերահսկելու և թերությունները հայտնաբերելու համար: Սա կարող է օգնել ընկերություններին բացահայտել և շտկել խնդիրները՝ նախքան դրանք լայն տարածում գտնել

Գների օպտիմիզացում. մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են օգտագործվել շուկայի տվյալները վերլուծելու և ապրանքների գնագոյացման օպտիմալացման համար: Սա կարող է օգնել ընկերություններին առավելագույնի հասցնել շահույթը՝ միաժամանակ մնալով մրցունակ