Оно што је учење машина и зашто може лишити рада
Од технологије / / December 19, 2019
До недавно, програмери морали да пишу комплексне и веома прецизне инструкције, чак и за рачунаре за обављање најједноставније задатке.
језици програмирање Увек развијена, али је најзначајнији успех био је да се поједностави рад са кодом у овој области. Сада, рачунари не могу да се програмирају као и до сада, и подесити тако да су се обучени.
Овај процес, назван учења машина, обећава да ће бити прави технолошки пробој, а може да утиче на било кога, без обзира на обим својих активности. Стога, да разумеју тему би било корисно за сваког од нас.
Шта је учење машина
учење машина ослобађа програмер из потребе да детаљно објаснити рачунар, како да реши проблем. Уместо тога, рачунар се учи да нађу решење на сопствену. У ствари, учење машина - ово је веома свеобухватна примена статистике наћи обрасце у подацима, и на основу њих су потребне прогнозе.
Историја машинског учења почела је 1950-их година, када информатика успели да научи компјутер да играју даме. Од тада, заједно са рачунарске снаге расте сложеност закона и предвиђања да ли је рачунар је у стању да препозна и домет, као и проблеме са којима се може решити.
Прво алгоритам добија низ обука података, а затим користи их за процес захтева. На пример, можете учитати у колима неколико фотографија са описом њиховог садржаја, као што су "у овој слици приказује мачку" и "На овој слици нема мачка." Ако затим додати нову слику компјутер, она ће почети да се идентификују слике са мачкама већ поседују.
Алгоритам наставља да се побољшава. Прави и лажни резултати препознавање улазе у базу података, и третира са сваким фото софтвер постаје паметнији и бољи и бољи носи са задатком. У суштини, ово је тренинг.
Зашто учење машина - ово је важно
Сада машина може безбедно користити у областима које су раније биле доступне само на лицу. Иако је технологија још увек далеко од идеалног, чињеница да рачунари стално побољшање. Теоретски, они могу расти у недоглед. Ово је главна идеја машинског учења.
Машина учење да види слике и класификују их, као у претходном примеру са фотографијом. Они могу да препознају текста и бројева у овим сликама, као и људе и места. И компјутери нису само писани речи откривају, али и узети у обзир контекст њихове употребе, укључујући и позитивне и негативне нијансама емоција.
Између осталог, машина може да нас слушају и одговорити. Виртуал асистенти у нашим смарт телефона - да ли сири, Цортана и Гоогле тренутно - представљате искорака у машинску обраду природног језика, и настављају да се развијају.
Поред тога, компјутери уче да пишу. мацхине леарнинг алгоритми су изазвали новинске чланке. Они могу да пишу о финансијама и чак и спорт.
Такве функције могу променити све врсте активности, на основу увођења и класификације података који су раније само човек. Ако рачунар може да препозна слику, документ, датотеку или неки други предмет, и тачно је описати, то отвара могућности за аутоматизацију.
Као учење машина се користи и данас
Мацхине алгоритми учење већ могу да импресионира.
Медецисион компанија их користи за израчунавање фактора ризика за различите болести у великим насељима. На пример, алгоритам је идентификовао осам варијабле које се могу користити за закључим дијабетичар треба да се болници или не.
Након потрази за прави производ у онлине продавници, можда ћете приметити да се види на интернет оглашавање овог производа за дуго времена. Таква маркетинга персонализација је само врх леденог брега. Компаније могу аутоматски послати е-маилове, купоне, понуде и препоруке приказа прилагођене за сваког клијента појединачно. Све ово је прецизније гура потрошаче да купују.
Обрада природног језика су различити апликације у многим областима. На пример, може да помогне замени запослених у служби подршке за брзо издати потребне информације корисницима. Поред тога, ови алгоритми за помоћ адвоката у дешифровање сложену документацију.
ИБМ-недавно интервјуисаоАутомотиве 2025: Индустрија без граница. аутомобилске Директора. 74% од њих очекивати појаву интелигентних машина на путу већ 2025. године.
Таква возила ће добити информације о власнику и своју околину уз помоћ Интернет Ствари. На основу ових података, они ће моћи да аутоматски променити подешавања температуре, звук, положај седишта и друге поставке. Интелигентне машине ће решити проблеме себе, своје погона и дају препоруке, узимајући у обзир саобраћаја и условима на путу.
Шта да очекујемо у будућности из машинског учења
Могућности које се нуде нам у учењу будућности, машина, су готово неограничене. Ево неколико примера импресивни.
- Персонализоване здравствени систем који пружа здравствену заштиту пацијентима појединачно, узимајући у обзир њихов генетски код и начин живота.
- Заштитни програми који израчуна прецизно хакере и злонамерни софтвер.
- Компјутеризована безбедносни системи за аеродроме, стадионе, и другим сличним мјестима, да идентификује потенцијалне претње.
- Самоуправна аутомобила, који су оријентисани у простору, смањио број саобраћајних гужви и незгода на путевима.
- Напредна заштита од преваре које могу да штите новац у нашим рачунима.
- Универзални преводилац који ће нам омогућити да добије тачан и брз превод путем паметних телефона и других паметних уређаја.
Зашто треба да пазите на машинског учења
Иако су многе од ових функција ће се осетити са појавом нових технологија, већина не жели да схвати како то функционише изнутра. Али сви ми боље боравак узбуна. На крају крајева, са свим користи од даљег напретка ће донети опипљиве последице за тржиште рада.
Машина учење засновано на све већег износа података, који генерише скоро сваку особу на Земљи, ће променити професију. Наравно, ове иновације ће поједноставити рад многих људи, али има и оних које остану без посла. Након што су алгоритми су већ одговорио на писмо, интерпретирају медицинских слика, помоћ у суђењима, анализирамо податке, и тако даље.
Машина учење из сопственог искуства, тако да програмери не треба да напишете код за сваку ненормалне ситуације. Ова способност учења, заједно са развојем роботике и мобилних технологија омогућава рачунарима за обраду сложене задатке боље него икада раније.
Али, шта се дешава са људима када прелазе машину?
премаБудућност радних мјеста. Светски економски форум, за наредних пет година, компјутери и роботи ће пет милиона радних места, који сада припадају народу.
Стога, морамо да пратимо како машинског учења мења ток рада. Није битно ко сте: адвоката, лекара, помоћног особља, возач камиона или неко други. Промене могу да утичу никога.
Најбољи начин да се избегне непријатних изненађења, када су компјутери почну да бисте изабрали посао - да превентивно и припрема.