Машиналық оқыту дегеніміз не және ол неге сіздің жұмысыңызды қажет етеді

2024 Автор: Malcolm Clapton | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-17 04:02

Жаңа алгоритмдер компьютерлерге бұрын тек адамдар үшін мүмкін болған мәселелерді шешуге мүмкіндік береді. Бұл бір жағынан бізге үлкен пайда әкелсе, екінші жағынан әрқайсымызға жаңа міндеттер әкеледі. Прогресс сізді таң қалдырмау үшін сергек болыңыз және жағдайды бақылаңыз.

Соңғы кезге дейін бағдарламашылар күрделі және өте дәл нұсқауларды компьютерлерге қарапайым тапсырмаларды орындауға мүмкіндік беру үшін жазуға мәжбүр болды.

Тілдер әрқашан дамыды, бірақ бұл саладағы ең маңызды жетістік кодпен жұмыс істеуді жеңілдету болды. Енді компьютерлерді бұрынғыдай бағдарламалауға болмайды, олар өздігінен үйренетіндей етіп орнатуға болады.

Машиналық оқыту деп аталатын бұл процесс нағыз технологиялық серпіліс болатындығын уәде етеді және қызмет саласына қарамастан кез келген адамға әсер етуі мүмкін. Сондықтан тақырыпты түсіну әрқайсымызға пайдалы болады.

Машиналық оқыту дегеніміз не

Машиналық оқыту бағдарламашының компьютерге мәселені қалай шешуге болатынын егжей-тегжейлі түсіндіру қажеттілігін жояды. Оның орнына компьютер өз бетінше шешім табуды үйретеді. Негізінде, машиналық оқыту деректердегі үлгілерді табу және олардан болжамдар жасау үшін статистиканың өте күрделі қолданбасы болып табылады.

Машиналық оқытудың тарихы 1950 жылдардан басталады, бұл кезде информатика ғалымдары компьютерлерді дойбы ойнауға үйрете алды. Содан бері есептеу қуатымен қатар, компьютер танитын және жасай алатын үлгілер мен болжамдардың күрделілігі және ол шеше алатын мәселелер өсті.

Алгоритм алдымен оқу деректерінің жинағын алады, содан кейін оны сұрауларды өңдеу үшін пайдаланады. Мысалы, «бұл фотода мысық көрсетілген» және «бұл фотода мысық жоқ» сияқты мазмұнының сипаттамасы бар бірнеше фотосуретті көлігіңізге жүктей аласыз. Осыдан кейін компьютерге жаңа суреттер қосылса, ол мысықтар салынған суреттерді өздігінен анықтай бастайды.

Алгоритм жақсартуды жалғастыруда. Дұрыс және қате тану нәтижелері дерекқорға түседі және әрбір өңделген фотосуретте бағдарлама ақылдырақ және жақсырақ болады және тапсырманы жақсырақ шешеді. Негізінде бұл оқу.

Неліктен машиналық оқыту маңызды

Енді машиналарды бұрын тек адамдарға ғана қолжетімді деп саналатын аймақтарда қауіпсіз қолдануға болады. Технология әлі де идеалдан алыс болса да, түпкілікті қорытынды - компьютерлер үнемі жетілдіріліп отырады. Теориялық тұрғыдан олар шексіз дами алады. Бұл машинамен оқытудың негізгі идеясы.

Құрылғылар жоғарыдағы фото мысалдағыдай кескіндерді көруді және оларды жіктеуді үйренеді. Олар осы кескіндердегі мәтін мен сандарды, сондай-ақ адамдар мен орындарды тани алады. Сонымен қатар, компьютерлер тек жазбаша сөздерді анықтап қана қоймайды, сонымен қатар оларды қолдану контекстін, оның ішінде эмоциялардың жағымды және жағымсыз реңктерін ескереді.

Басқа нәрселермен қатар, машиналар бізді тыңдап, жауап бере алады. Смартфондарымыздағы виртуалды көмекшілер - бұл Siri, Cortana немесе Google Now болсын - табиғи тілді өңдеудегі жетістіктерді қамтиды және дами береді.

Сонымен қатар, компьютерлер жазуды үйренеді. Машиналық оқыту алгоритмдері қазірдің өзінде жаңалықтар мақалаларын жасауда. Олар қаржы, тіпті спорт туралы да жаза алады.

Мұндай функциялар бұрын тек адамдар үшін мүмкін болған деректерді енгізу және жіктеу негізінде барлық әрекеттерді өзгерте алады. Егер компьютер суретті, құжатты, файлды немесе басқа нысанды танып, оны дәл сипаттай алса, бұл автоматтандыруға кең мүмкіндіктер ашады.

Бүгінгі таңда машиналық оқыту қалай қолданылады

Машиналық оқыту алгоритмдері қазірдің өзінде әсер қалдыруға қабілетті.

Medecision оларды үлкен қауымдастықтардағы әртүрлі аурулардың қауіп факторларын есептеу үшін пайдаланады. Мысалы, алгоритм қант диабетімен ауыратын науқасты ауруханаға жатқызу қажет пе, жоқ па деген қорытынды жасауға болатын сегіз айнымалыны анықтады.

Интернет-дүкендерде дұрыс өнімді іздегеннен кейін, сіз бұл өнімнің жарнамасын Интернетте ұзақ уақыт бойы көресіз. Бұл маркетингтік жекелендіру айсбергтің ұшы ғана. Компаниялар автоматты түрде электрондық хаттарды, купондарды, ұсыныстарды жібере алады және әрбір клиентке жеке бейімделген ұсыныстарды көрсете алады. Мұның бәрі тұтынушыны сатып алуға итермелейді.

Табиғи тілді өңдеу әртүрлі тәсілдермен қолданылады. Мысалы, оның көмегімен пайдаланушыларға қажетті ақпаратты жылдам беру үшін қолдау қызметтеріндегі қызметкерлер ауыстырылады. Сонымен қатар, мұндай алгоритмдер заңгерлерге күрделі құжаттаманы шешуге көмектеседі.

IBM жақында сауалнама жүргізді. автомобиль компанияларының басшылары. Олардың 74%-ы 2025 жылға қарай жолдарда ақылды көліктер пайда болады деп күтеді.

Мұндай көліктер Интернет заттарының көмегімен иесі мен оның айналасы туралы ақпаратты алатын болады. Осы деректер негізінде олар температураны, дыбысты, орындық орнын және басқа параметрлерді автоматты түрде өзгерте алады. Ақылды көліктер туындаған мәселелерді өздері шешеді, өз бетінше жүріп, жол қозғалысы мен жол жағдайына байланысты ұсыныстар жасайды.

Болашақта машиналық оқытудан не күтуге болады

Болашақта машиналық оқытудың бізге ашатын мүмкіндіктері шексіз дерлік. Міне, кейбір әсерлі мысалдар.

• Пациенттерге олардың генетикалық коды мен өмір салтына негізделген жеке медициналық көмек көрсететін жекелендірілген денсаулық сақтау жүйесі.
• Хакерлер шабуылдары мен зиянды бағдарламаларды ең жоғары дәлдікпен анықтайтын қауіпсіздік бағдарламалық құралы.
• Әуежайларға, стадиондарға және ықтимал қауіптерді анықтайтын ұқсас орындарға арналған компьютерленген қауіпсіздік жүйелері.
• Ғарышта бағдарланған өздігінен жүретін көліктер кептелістер мен апаттардың санын азайтады.
• Біздің шоттағы ақшаны қорғай алатын алаяқтыққа қарсы жетілдірілген жүйелер.
• Смартфондар мен басқа смарт құрылғылар арқылы дәл және жылдам аударманы алуға мүмкіндік беретін әмбебап аудармашылар.

Неліктен машиналық оқытуға назар аудару керек

Көптеген адамдар бұл мүмкіндіктерді жаңа технологиялардың пайда болуымен сезінсе де, көпшілігі оның ішкі жағынан қалай жұмыс істейтінін түсінгісі келмейді. Бірақ бәріміз сергек болғанымыз жөн. Шынында да, барлық артықшылықтармен қатар, одан әрі ілгерілеу еңбек нарығына нақты салдарлар әкеледі.

Жер бетіндегі әрбір дерлік адам жасайтын деректердің үнемі өсіп келе жатқан көлеміне негізделген машиналық оқыту кәсіптерді толығымен өзгертеді. Әрине, бұл жаңалықтар көп адамның жұмысын жеңілдеткенімен, жұмыссыз қалғандар да болады. Алгоритмдер қазірдің өзінде электрондық хаттарға жауап береді, медициналық кескіндерді түсіндіреді, сот ісін жүргізуге көмектеседі, деректерді талдайды және т.б.

Машиналар өз тәжірибесінен үйренеді, сондықтан бағдарламашыларға енді әрбір ерекше жағдайға код жазудың қажеті жоқ. Бұл оқу қабілеті робототехника мен мобильді технологиядағы жетістіктермен бірге компьютерлерге күрделі тапсырмаларды бұрынғыдан да жақсырақ шешуге мүмкіндік береді.

Бірақ адамдар машинадан асып кетсе, не болады?

Сәйкес. Дүниежүзілік экономикалық форум, компьютерлер мен роботтар алдағы бес жылда адамдар иеленетін бес миллион жұмыс орнын алады.

Осылайша, біз машиналық оқыту жұмыс процесін қалай өзгертетінін бақылауымыз керек. Сіздің кім екеніңіз маңызды емес: заңгер, дәрігер, көмекші қызметкер, жүк көлігінің жүргізушісі немесе басқа біреу. Өзгеріс барлығына әсер етуі мүмкін.

Компьютерлер жұмысқа кіріскенде жағымсыз тосынсыйдан аулақ болудың ең жақсы жолы - белсенді түрде ойлау және дайындалу.