5 ciri utama pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam industri kewangan, penjagaan kesihatan, pemasaran dan pengangkutan. Ia digunakan untuk menganalisis dan memproses sejumlah besar data, membuat ramalan dan mengautomasikan proses membuat keputusan, antara tugas lain.

Dalam artikel ini, pelajari lima ciri utama pembelajaran mesin yang menjadikannya alat yang berkuasa untuk menyelesaikan satu set masalah yang luas, daripada pengecaman imej dan pertuturan kepada sistem pengesyoran dan pemprosesan bahasa semula jadi.

Apakah pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin adalah subbidang kecerdasan buatan (AI) yang melibatkan pembangunan algoritma dan model statistik, yang membolehkan komputer belajar daripada data tanpa diprogramkan secara eksplisit. Membina sistem dengan keupayaan untuk meningkatkan prestasi mereka secara berterusan pada tugasan tertentu berdasarkan pengalaman yang diperoleh daripada data yang didedahkan kepada mereka adalah matlamat pembelajaran mesin. Ini dicapai dengan memberi algoritma latihan yang meluas tentang set data yang besar, yang membolehkan algoritma mencari corak dan sambungan dalam data.

Pembelajaran diselia: Ini melibatkan latihan model pada set data berlabel, di mana output yang betul disediakan untuk setiap input. Algoritma menggunakan maklumat ini untuk mempelajari hubungan antara input dan output dan kemudian boleh membuat ramalan pada data baharu yang tidak kelihatan.
Pembelajaran tanpa pengawasan: Ini melibatkan latihan model pada set data tidak berlabel di mana output yang betul tidak disediakan. Algoritma mesti mencari struktur dalam data sendiri dan biasanya digunakan untuk pengelompokan, pengurangan dimensi dan pengesanan anomali.
Pembelajaran pengukuhan: Ini melibatkan latihan ejen untuk membuat keputusan dalam persekitaran di mana ia menerima maklum balas melalui ganjaran atau hukuman. Algoritma menggunakan maklum balas ini untuk mempelajari strategi terbaik untuk memaksimumkan ganjaran dari semasa ke semasa.

Berkaitan: Akar DeFi: Kepintaran buatan, data besar, pengkomputeran awan dan teknologi lejar teragih

5 ciri utama pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin telah menjadi salah satu kemajuan teknologi yang paling penting dalam beberapa tahun kebelakangan ini dan telah memberi kesan ketara kepada pelbagai industri dan aplikasi. Ciri-ciri utamanya ialah:

Pemodelan ramalan: Data digunakan oleh algoritma pembelajaran mesin untuk mencipta model yang meramalkan peristiwa masa hadapan. Model ini boleh digunakan untuk menentukan risiko kemungkiran pinjaman atau kemungkinan pengguna akan membuat pembelian, antara lain.
Automasi: Algoritma pembelajaran mesin mengautomasikan proses mencari corak dalam data, memerlukan kurang penglibatan manusia dan membolehkan analisis yang lebih tepat dan berkesan.
Kebolehskalaan: Teknik pembelajaran mesin sangat sesuai untuk memproses data besar kerana ia dibuat untuk mengendalikan sejumlah besar data. Akibatnya, perniagaan boleh membuat keputusan berdasarkan maklumat yang diperoleh daripada data tersebut.
Generalisasi: Algoritma untuk pembelajaran mesin mampu menemui corak luas dalam data yang boleh digunakan untuk menganalisis data baharu yang belum diterokai. Walaupun data yang digunakan untuk melatih model mungkin tidak boleh digunakan dengan serta-merta untuk tugasan yang sedang dijalankan, data tersebut berguna untuk meramalkan peristiwa masa hadapan.
Kesesuaian: Apabila data baharu tersedia, algoritma pembelajaran mesin dibina untuk belajar dan menyesuaikan diri secara berterusan. Hasilnya, mereka boleh meningkatkan prestasi mereka dari semasa ke semasa, menjadi lebih tepat dan cekap apabila lebih banyak data disediakan untuk mereka.

Penyepaduan pembelajaran mesin dan teknologi blockchain

Penyepaduan pembelajaran mesin dan teknologi blockchain menjanjikan masa depan yang besar. Algoritma pembelajaran mesin boleh digunakan untuk menilai data dan menjana ramalan berdasarkannya menggunakan platform terdesentralisasi dan selamat seperti blockchain.

Satu bidang penggunaan yang mungkin untuk penyepaduan ini adalah dalam sektor perbankan, di mana ciri dan keupayaan teknologi blockchain yang terdesentralisasi untuk melarang akses tanpa kebenaran kepada data sensitif boleh membantu algoritma pembelajaran mesin mengesan penipuan dan pengubahan wang haram dengan lebih cekap.

Berkaitan: Potensi Blockchain: Bagaimana AI boleh menukar lejar terdesentralisasi

Pembelajaran mesin dan teknologi blockchain juga boleh membuat perbezaan yang ketara dalam pengurusan rantaian bekalan. Walaupun teknologi blockchain boleh digunakan untuk menyediakan keterbukaan dan akauntabiliti dalam rantaian bekalan, algoritma pembelajaran mesin boleh digunakan untuk mengoptimumkan operasi rantaian bekalan dan meramalkan permintaan.

Teknologi Blockchain boleh membolehkan perkongsian rekod perubatan yang selamat dan peribadi, manakala algoritma pembelajaran mesin boleh digunakan untuk meramalkan wabak penyakit dan meningkatkan hasil pesakit.

Masa depan pembelajaran mesin

Masa depan pembelajaran mesin dijangka dicirikan oleh kemajuan berterusan dalam algoritma, kuasa pengkomputeran dan ketersediaan data. Memandangkan pembelajaran mesin semakin diterima pakai dan disepadukan ke dalam pelbagai industri, ia berpotensi untuk memberi kesan yang besar kepada masyarakat dalam beberapa cara.

Beberapa trend dan perkembangan utama dalam pembelajaran mesin masa depan termasuk:

Automasi yang dipertingkatkan: Apabila algoritma pembelajaran mesin berkembang, mereka akan dapat mengautomasikan pelbagai pekerjaan yang lebih besar, memerlukan kurang input manusia dan meningkatkan produktiviti.
Pengalaman yang lebih diperibadikan: Algoritma pembelajaran mesin akan mempunyai kapasiti untuk menilai dan menggunakan volum data yang besar untuk menyampaikan pengalaman yang sangat individu, seperti cadangan dan iklan yang diperibadikan.
Pertimbangan yang dipertingkatkan: Apabila algoritma pembelajaran mesin menjadi lebih baik dalam membuat pertimbangan dan ramalan yang rumit, banyak perniagaan akan mendapat manfaat daripada membuat keputusan yang lebih tepat dan cekap.
Kemajuan etika AI: Apabila pembelajaran mesin menjadi lebih biasa, akan terdapat penekanan yang semakin meningkat untuk memastikan ia dibangunkan dan digunakan secara beretika dan bertanggungjawab, dengan tumpuan untuk melindungi privasi dan menghapuskan berat sebelah dalam membuat keputusan.
Kerjasama antara disiplin: Pembelajaran mesin akan semakin digunakan dengan kerjasama bidang lain, seperti neurosains dan biologi, untuk memacu penemuan dan kemajuan baharu dalam bidang tersebut.

Secara keseluruhannya, masa depan pembelajaran mesin mempunyai janji yang besar dan dijangka akan terus mengubah pelbagai industri, daripada kewangan kepada penjagaan kesihatan, pada tahun-tahun akan datang.