5 pangunahing tampok ng machine learning

Ang machine learning ay may malawak na hanay ng mga aplikasyon sa industriya ng pananalapi, pangangalaga sa kalusugan, marketing at transportasyon. Ito ay ginagamit upang pag-aralan at iproseso ang malaking halaga ng data, gumawa ng mga hula, at i-automate ang mga proseso ng paggawa ng desisyon, bukod sa iba pang mga gawain.

Sa artikulong ito, alamin ang limang pangunahing feature ng machine learning na ginagawa itong isang mahusay na tool para sa paglutas ng malawak na hanay ng mga problema, mula sa image at speech recognition hanggang sa mga system ng rekomendasyon at natural na pagproseso ng wika.

Ano ang machine learning?

Ang pag-aaral ng makina ay isang subfield ng artificial intelligence (AI) na kasangkot ang pagbuo ng mga algorithm at istatistikal na modelo, na nagpapahintulot sa mga computer na matuto mula sa data nang hindi tahasang nakaprograma. Ang pagbuo ng mga system na may kakayahang patuloy na pagbutihin ang kanilang pagganap sa isang partikular na gawain batay sa karanasang nakuha mula sa data na nalantad sa kanila ay ang layunin ng machine learning. Nagagawa ito sa pamamagitan ng pagbibigay sa mga algorithm ng malawak na pagsasanay sa malalaking set ng data, na nagbibigay-daan sa mga algorithm na makahanap ng mga pattern at koneksyon sa data.

• Pinangangasiwaang pag-aaral: Kabilang dito ang pagsasanay ng isang modelo sa isang may label na set ng data, kung saan ibinibigay ang tamang output para sa bawat input. Ginagamit ng algorithm ang impormasyong ito upang matutunan ang kaugnayan sa pagitan ng mga input at output at pagkatapos ay makakagawa ng mga hula sa bago, hindi nakikitang data.
• Unsupervised learning: Kabilang dito ang pagsasanay ng isang modelo sa isang walang label na set ng data kung saan hindi ibinigay ang tamang output. Dapat mahanap ng algorithm ang istraktura sa data nang mag-isa at karaniwang ginagamit para sa clustering, pagbawas ng dimensionality at pagtuklas ng anomalya.
• Reinforcement learning: Ito ay nagsasangkot ng pagsasanay sa isang ahente upang gumawa ng mga desisyon sa isang kapaligiran kung saan ito ay tumatanggap ng feedback sa pamamagitan ng mga gantimpala o mga parusa. Ginagamit ng algorithm ang feedback na ito upang matutunan ang pinakamahusay na diskarte para sa pag-maximize ng mga reward sa paglipas ng panahon.

Nauugnay: Roots of DeFi: Artificial intelligence, big data, cloud computing at distributed ledger technology

5 pangunahing tampok ng machine learning

Ang pag-aaral ng makina ay naging isa sa pinakamahalagang pagsulong sa teknolohiya sa mga nakalipas na taon at malaki ang epekto nito sa malawak na hanay ng mga industriya at aplikasyon. Ang mga pangunahing tampok nito ay:

• Predictive modeling: Ginagamit ang data ng mga algorithm ng machine learning para gumawa ng mga modelong naghuhula ng mga kaganapan sa hinaharap. Ang mga modelong ito ay maaaring gamitin upang matukoy ang panganib ng isang default na pautang o ang posibilidad na ang isang mamimili ay bumili, bukod sa iba pang mga bagay.
• Automation: Ang mga algorithm ng machine learning ay nag-o-automate sa proseso ng paghahanap ng mga pattern sa data, na nangangailangan ng mas kaunting pakikilahok ng tao at pagpapagana ng mas tumpak at epektibong pagsusuri.
• Scalability: Ang mga diskarte sa machine learning ay angkop na angkop para sa pagproseso ng malaking data dahil ginawa ang mga ito upang pangasiwaan ang napakalaking dami ng data. Bilang resulta, ang mga negosyo ay maaaring gumawa ng mga desisyon batay sa impormasyong nakuha mula sa naturang data.
• Paglalahat: Ang mga algorithm para sa machine learning ay may kakayahang tumuklas ng malalawak na pattern sa data na magagamit upang suriin ang bago at hindi pa na-explore na data. Kahit na ang data na ginamit upang sanayin ang modelo ay maaaring hindi agad na naaangkop sa gawaing nasa kamay, ang mga ito ay kapaki-pakinabang para sa pagtataya ng mga kaganapan sa hinaharap.
• Adaptiveness: Habang nagiging available ang bagong data, binuo ang mga machine learning algorithm para matuto at patuloy na umangkop. Bilang resulta, mapapahusay nila ang kanilang pagganap sa paglipas ng panahon, na nagiging mas tumpak at mahusay habang mas maraming data ang ginawang available sa kanila.

Ang pagsasama ng machine learning at blockchain technology

Ang pagsasama ng machine learning at blockchain technology ay may malaking pangako para sa hinaharap. Maaaring gamitin ang mga algorithm sa pag-aaral ng machine upang masuri ang data at makabuo ng mga hula batay dito gamit ang isang desentralisado at secure na platform tulad ng ang blockchain.

Ang isang posibleng lugar ng paggamit para sa pagsasamang ito ay sa sektor ng pagbabangko, kung saan ang desentralisadong karakter at kakayahan ng teknolohiyang blockchain na ipagbawal ang hindi awtorisadong pag-access sa sensitibong data ay maaaring makatulong sa mga algorithm ng machine learning na matukoy ang panloloko at money laundering nang mas mahusay.

Nauugnay: Potensyal ng Blockchain: Paano mababago ng AI ang desentralisadong ledger

Ang machine learning at blockchain technology ay maaari ding gumawa ng makabuluhang pagkakaiba sa supply kadena pamamahala. Habang ang teknolohiya ng blockchain ay maaaring gamitin upang magbigay ng pagiging bukas at pananagutan sa supply chain, ang mga machine learning algorithm ay maaaring gamitin upang i-optimize ang mga operasyon ng supply chain at forecast ng demand.

Maaaring paganahin ng teknolohiya ng Blockchain ang secure at pribadong pagbabahagi ng mga medikal na rekord, habang ang mga algorithm ng machine learning ay maaaring gamitin upang mahulaan ang mga paglaganap ng sakit at mapahusay ang mga resulta ng pasyente.

Ang kinabukasan ng machine learning

Ang hinaharap ng machine learning ay inaasahang mailalarawan sa pamamagitan ng patuloy na pag-unlad sa mga algorithm, computing power at data availability. Habang ang machine learning ay nagiging mas malawak na pinagtibay at isinama sa iba't ibang industriya, ito ay may potensyal na lubos na makaapekto sa lipunan sa maraming paraan.

Ang ilan sa mga pangunahing trend at development sa hinaharap ng machine learning ay kinabibilangan ng:

• Tumaas na automation: Habang umuunlad ang mga algorithm ng machine learning, magagawa nilang i-automate ang mas malaking hanay ng mga trabaho, na nangangailangan ng mas kaunting input ng tao at pagpapalakas ng produktibidad.
• Mas naka-personalize na mga karanasan: Magkakaroon ng kapasidad ang mga machine learning algorithm na mag-assess at gumamit ng napakalaking dami ng data para makapaghatid ng mga napaka-indibidwal na karanasan, gaya ng mga personalized na mungkahi at ad.
• Pinahusay na paghatol: Habang nagiging mas mahusay ang mga algorithm ng machine learning sa paggawa ng mga kumplikadong paghuhusga at hula, maraming negosyo ang makikinabang sa mas tumpak at mahusay na paggawa ng desisyon.
• Mga pagsulong sa etikal ng AI: Habang nagiging mas karaniwan ang machine learning, magkakaroon ng lumalaking diin sa pagtiyak na ito ay binuo at ginagamit nang etikal at responsable, na may pagtuon sa pangangalaga sa privacy at pag-aalis ng mga bias sa paggawa ng desisyon.
• Interdisciplinary collaboration: Ang pag-aaral ng makina ay lalong gagamitin sa pakikipagtulungan sa iba pang larangan, gaya ng neuroscience at biology, upang himukin ang mga bagong tuklas at pagsulong sa mga lugar na iyon.

Sa pangkalahatan, ang hinaharap ng machine learning ay may malaking pangako at inaasahang patuloy na magbabago ng malawak na hanay ng mga industriya, mula sa pananalapi hanggang sa pangangalagang pangkalusugan, sa mga darating na taon.