Uczenie maszynowe: przewodnik dla początkujących

W naszym codziennym życiu jesteśmy otoczeni ludźmi, którzy posiadają niezwykłą zdolność uczenia się na podstawie swoich doświadczeń. Natomiast maszyny lub komputery działają w oparciu o instrukcje, które im przekazano. Ale co, jeśli maszyny mogłyby uczyć się na podstawie doświadczeń i danych z przeszłości, tak jak ludzie? To właśnie tutaj wkracza Machine Learning (ML).

Co to jest uczenie maszynowe

ML to podzbiór sztucznej inteligencji (AI), który zajmuje się głównie opracowywaniem algorytmów, umożliwiając komputerom niezależne uczenie się z nowych danych i wcześniejszych doświadczeń. W miarę postępu procesu uczenia się i zwiększania liczby dostępnych próbek, wydajność algorytmów ML poprawia się adaptacyjnie.

Spis treści:

• Jak działa uczenie maszynowe?
• Cechy uczenia maszynowego
• Typy uczenia maszynowego
• 5 zastosowań uczenia maszynowego
• Jak firmy wykorzystują uczenie maszynowe
• Historia uczenia maszynowego
• Wyzwania wdrażania uczenia maszynowego

Na przykład, głęboki Learning jest poddziedziną uczenia maszynowego, która uczy komputery naśladowania naturalnych cech człowieka, takich jak uczenie się na przykładach. Oferuje ona lepsze parametry wydajności niż konwencjonalne algorytmy uczenia maszynowego.

Zdefiniowano w 1959 roku

Artur Samuel wprowadził termin „Uczenie maszynowe” w 1959 r. Podsumowując, uczenie maszynowe umożliwia maszynom automatyczne uczenie się z danych, poprawę ich wydajności na podstawie doświadczeń i tworzenie przewidywań bez wyraźnego programowania.

Uczenie maszynowe dzisiaj

W dzisiejszym świecie szybki wzrost dużych zbiorów danych, Internetu rzeczy (IoT) i wszechobecnego przetwarzania uczynił uczenie maszynowe kluczowym narzędziem rozwiązywania problemów w szerokim zakresie obszarów. Oto niektóre z kluczowych obszarów, w których uczenie maszynowe jest obecnie wykorzystywane:

• Finanse obliczeniowe (ocena kredytowa, handel algorytmiczny)
• Wizja komputerowa (rozpoznawanie twarzy, śledzenie ruchu, wykrywanie obiektów)
• Biologia obliczeniowa (sekwencjonowanie DNA, wykrywanie guzów mózgu, odkrywanie leków)
• Motoryzacja, lotnictwo i produkcja (konserwacja predykcyjna)
• Przetwarzanie języka naturalnego (rozpoznawanie głosu)

Korzystając z danych historycznych, które są określane jako dane treningoweAlgorytmy uczenia maszynowego mogą tworzyć złożone obliczenia matematyczne i modele, które mogą przewidywać wyniki lub podejmować decyzje bez konieczności wyraźnego programowania.

Uczenie maszynowe łączy informatykę i statystykę w celu tworzenia modeli predykcyjnych, które mogą uczyć się z danychIm więcej danych zostanie dostarczonych, tym lepsza będzie wydajność algorytmu.

Zdolność maszyny do uczenia się zależy od jej zdolności do zwiększania swojej wydajności poprzez uzyskiwanie dostępu do większej ilości danych. Oznacza to, że uczenie maszynowe ma potencjał do zrewolucjonizować wiele branż zapewniając dokładniejsze prognozy i lepsze możliwości podejmowania decyzji.

Jak działa uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe pozwala komputerom wyciągaj wnioski z danych historycznych, identyfikuj wzorce i formułuj trafne przewidywania na podstawie otrzymanych danych. Dokładność przewidywań dokonywanych przez system uczenia maszynowego jest wprost proporcjonalna do ilości i jakości danych, do których ma dostęp. Oznacza to, że im więcej danych ma system, tym dokładniej może przewidywać wyniki.

Gdy stajemy przed złożonym problemem wymagającym przewidywań, nie musimy już pisać kodu od podstaw. Zamiast tego możemy nakarmić odpowiednie dane do ogólnych algorytmów i pozwolić maszynie zbudować logikę i przewidzieć wynik na podstawie danych wejściowych. To rewolucyjne podejście zmieniło sposób, w jaki podchodzimy do rozwiązywania problemów.

Poniższy schemat blokowy ilustruje działanie typowego algorytmu uczenia maszynowego:

Cechy uczenia maszynowego:

• Uczenie maszynowe wykorzystuje dane do wykrywania wzorców w danym zestawie danych.
• Uczy się na podstawie poprzednich danych i automatycznie się udoskonala.
• Jest to technologia oparta na danych, w której dużą rolę odgrywa jakość wprowadzanych danych.
• Uczenie maszynowe jest bardzo podobne do eksploracji danych, ponieważ ma do czynienia z ogromną ilością danych.

Rodzaje uczenia maszynowego

Jednym z kluczowych aspektów uczenia maszynowego jest klasyfikacja, którą można ogólnie podzielić na cztery typy:

1. Uczenie nadzorowane
2. Uczenie bez nadzoru,
3. Uczenie półnadzorowane i
4. Uczenie przez wzmacnianie.

Nadzorowane uczenie maszynowe

Nadzorowane uczenie maszynowe polega na szkoleniu maszyn przy użyciu oznaczonych zestawów danych, co pozwala im przewidywać wyniki na podstawie dostarczonego szkolenia. W uczeniu nadzorowanym parametry wejściowe i wyjściowe są już zmapowane, a maszyna jest szkolona przy użyciu danych wejściowych i odpowiadających im danych wyjściowych. Głównym celem jest mapuj zmienną wejściową ze zmienną wyjściowąUczenie nadzorowane można dalej podzielić na dwie kategorie: klasyfikację i regresję.

• Algorytmy klasyfikacji radzić sobie z problemami klasyfikacji, w których zmienna wyjściowa jest kategoryczna, np. tak lub nie, prawda lub fałsz, mężczyzna lub kobieta itd. Realne zastosowania klasyfikacji obejmują wykrywanie spamu i filtrowanie wiadomości e-mail. Przykłady algorytmów klasyfikacji obejmują Algorytm losowego lasu, algorytm drzewa decyzyjnego, algorytm regresji logistycznej i algorytm maszyny wektorów nośnych.
• Algorytmy regresji obsługiwać problemy regresji, w których zmienne wejściowe i wyjściowe mają liniową zależność. Wiadomo, że przewidują one ciągłe zmienne wyjściowe. Przykłady obejmują prognozowanie pogody, analizę trendów rynkowych itp. Popularne algorytmy regresji obejmują Prosty algorytm regresji liniowej, algorytm regresji wielowymiarowej, algorytm drzewa decyzyjnego i regresja lasso.

Uczenie maszynowe bez nadzoru

Model uczenia maszynowego bez nadzoru to technika uczenia, która nie wymaga nadzoru. Maszyny są trenowane przy użyciu nieoznakowanego zestawu danych i mają możliwość przewidzieć wynik bez nadzoru. Algorytm uczenia maszynowego bez nadzoru ma na celu grupowanie nieposortowanego zestawu danych na podstawie podobieństw, różnic i wzorców wejściowych. Uczenie maszynowe bez nadzoru jest klasyfikowane jako klasteryzacja i asocjacja.

• Technika klastrowania odnosi się do grupowania obiektów w klastry na podstawie parametrów, takich jak podobieństwa lub różnice między obiektami. Na przykład grupowanie klientów według kupowanych przez nich produktów. Niektóre znane algorytmy klastrowania obejmują Algorytm klastrowania K-Means, algorytm przesunięcia średniej, algorytm DBSCAN, analiza głównych składowych i analiza niezależnych składowych.
• Uczenie się asocjacyjne odnosi się do identyfikacji typowych relacji między zmiennymi dużego zestawu danych. Określa zależność różnych elementów danych i mapuje powiązane zmienne. Typowe zastosowania obejmują eksplorację wykorzystania sieci i analizę danych rynkowych. Popularne algorytmy przestrzegające reguł asocjacyjnych obejmują Algorytm Apriori, algorytm Eclat i algorytm wzrostu FP.

Częściowo nadzorowane uczenie maszynowe

Uczenie się częściowo nadzorowane łączy cechy obu nadzorowane i nienadzorowane algorytmy uczenia maszynowego. Używa kombinacji oznaczonych i nieoznaczonych zestawów danych do trenowania swoich algorytmów, pokonując wady opcji wymienionych powyżej.

Na przykład rozważmy studenta uczącego się koncepcji. Student uczący się koncepcji pod nadzorem nauczyciela to uczenie się nadzorowane. W uczeniu się bez nadzoru student uczy się tej samej koncepcji w domu bez wskazówek nauczyciela. Tymczasem student powtarzający koncepcję po nauce pod kierunkiem nauczyciela na studiach to półnadzorowana forma uczenia się.

Uczenie się ze wzmocnieniem

Uczenie się przez wzmacnianie to proces oparty na sprzężeniu zwrotnym, w którym składnik sztucznej inteligencji automatycznie dokonuje inwentaryzacji otoczenia, podejmuje działania, uczy się na podstawie doświadczeń i poprawia wydajność. Uczenie się przez wzmacnianie jest stosowane w różnych dziedzinach, takich jak teoria gier, teoria informacji i systemy wieloagentowe. Uczenie się przez wzmacnianie dzieli się dalej na pozytywne i negatywne uczenie się przez wzmacnianie.

Pozytywne uczenie się przez wzmacnianie odnosi się do dodawania bodźca wzmacniającego po określonym zachowaniu agenta, co zwiększa prawdopodobieństwo, że zachowanie to wystąpi ponownie w przyszłości, np. dodanie nagrody po zachowaniu. Negatywne uczenie się przez wzmacnianie odnosi się do wzmacniania określonego zachowania, które unika negatywnego wyniku.

Nadzorowane i nienadzorowane uczenie maszynowe

Na przykład model uczenia nadzorowanego może przewidzieć czas lotu na podstawie godzin szczytu na lotnisku, natężenia ruchu w powietrzu i warunków pogodowych (pośród innych możliwych parametrów). Jednak ludzie muszą oznaczyć zbiór danych, aby wytrenować model na temat tego, jak te czynniki mogą wpływać na godziny lotów. Nadzorowany model opiera się na znajomości wyniku, aby wyciągnąć wniosek, że śnieg jest czynnikiem opóźnień lotów.

Z drugiej strony, modele uczenia bez nadzoru stale działają bez ingerencji człowieka. Znajdują i osiągają pewnego rodzaju strukturę, używając nieoznakowanych danych. Jedyna ludzka pomoc tutaj potrzebne jest sprawdzenie poprawności zmiennych wyjściowych.

Na przykład, gdy ktoś kupuje nowy laptop w Internecie, model uczenia się bez nadzoru ustali, że osoba ta należy do grupy kupujących którzy kupują razem zestaw powiązanych produktów. Jednak zadaniem poważnego naukowca lub analityka danych jest sprawdzenie, czy silnik rekomendacji oferuje opcje torby na laptopa, osłony ekranu i ładowarki samochodowej.

Wyjaśnienie typowych algorytmów uczenia maszynowego

Algorytmy uczenia maszynowego (ML) są szeroko stosowane w różnych dziedzinach. Oto kilka powszechnie stosowanych algorytmów ML:

• Sieci neuronowe: Sieci neuronowe imitują działanie ludzkiego mózgu, składającego się z ogromnej liczby połączonych węzłów przetwarzających. Sieci neuronowe są doskonałe w rozpoznawaniu wzorców i odgrywają kluczową rolę w wielu zastosowaniach, takich jak naturalne tłumaczenie językowe, rozpoznawanie obrazu, rozpoznawanie mowy i tworzenie obrazów.
• Regresja liniowa: Ten algorytm przewiduje wartości liczbowe na podstawie liniowej zależności między różnymi wartościami. Na przykład regresja liniowa może być wykorzystana do przewidywania cen domów na podstawie danych historycznych regionu.
• Regresja logistyczna: Ten algorytm uczenia nadzorowanego tworzy prognozy dla zmiennych odpowiedzi kategorycznych, takich jak odpowiedzi „tak/nie” na zapytania. Regresja logistyczna może być używana w aplikacjach takich jak kategoryzowanie spamu i zapewnienie kontroli jakości na linii produkcyjnej.
• Grupowanie: Korzystając z uczenia bez nadzoru, algorytmy klastrowania mogą identyfikować wzorce w danych i grupować je. Naukowcy zajmujący się danymi mogą wykorzystywać komputery do identyfikowania rozróżnień między elementami danych, które ludzie mogą przeoczyć.
• Drzewa decyzyjne: Drzewa decyzyjne można stosować w celu przewidywania wartości liczbowych (regresja) i klasyfikowania danych na kategorie. Drzewa decyzyjne wykorzystują rozgałęzioną sekwencję powiązanych decyzji, które można przedstawić za pomocą diagramu drzewa. Jedną z zalet drzew decyzyjnych jest to, że są łatwe do walidacji i audytu, w przeciwieństwie do czarnej skrzynki sieci neuronowych.
• Losowe lasy: W lesie losowym algorytm ML przewiduje wartość lub kategorię, łącząc wyniki z kilku drzew decyzyjnych.

5 najważniejszych zastosowań uczenia maszynowego: jak zmienia ono różne branże

Nic dziwnego, że uczenie maszynowe szybko staje się jedną z najpopularniejszych technologii w różnych branżach. Przykłady są niezliczone. Przyjrzyjmy się bliżej 5 najlepszym zastosowaniom uczenia maszynowego i temu, jak przekształca ono sektory finansów, marketingu, opieki zdrowotnej, handlu detalicznego i blockchain.

Sektor finansowy: walka z oszustwami i zwiększanie inwestycji

Sektor finansowy coraz częściej wykorzystuje technologię uczenia maszynowego do zwalczania oszustw i podejmowania lepszych decyzji inwestycyjnych. Korzystając z wniosków pochodzących z uczenia maszynowego, instytucje finansowe mogą identyfikować potencjalne możliwości inwestycyjne i zdecydować, kiedy handlować. Ponadto metody eksploracji danych pomagają systemom cybernetycznego nadzoru wykrywać sygnały ostrzegawcze działań oszukańczych i podejmować niezbędne kroki w celu ich neutralizacji.

Niektóre z popularnych przykładów instytucji finansowych, które nawiązały już współpracę z firmami technologicznymi w celu wykorzystania zalet uczenia maszynowego, obejmują Citibank, który współpracuje z firmą Feedzai zajmującą się wykrywaniem oszustw, która zajmuje się oszustwami bankowymi online i osobiście, oraz z PayPal, który wykorzystuje kilka narzędzi uczenia maszynowego w celu odróżniania legalnych transakcji od oszukańczych między kupującymi i sprzedającymi.

Zobacz więcej: AI w inwestowaniu: kompletny przewodnik dla początkujących

Marketing: dostosowywanie doświadczeń klientów i zwiększanie zwrotu z inwestycji

W branży marketingowej, marketing sztucznej inteligencji (AI) służy do podejmowania zautomatyzowanych decyzji w oparciu o gromadzone dane, ich analizę oraz dodatkowe obserwacje odbiorców lub trendów ekonomicznych, które mogą mieć wpływ na działania marketingowe.

Narzędzia marketingowe AI wykorzystuj dane i profile klientów, aby dowiedzieć się, jak najlepiej komunikować się z klientami, a następnie dostarczaj im dostosowane wiadomości we właściwym czasie bez ingerencji członków zespołu marketingowego, zapewniając maksymalną wydajność.

Niektóre popularne Przykłady zastosowań marketingu AI obejmują analizę danych, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), zakup mediów, automatyczne podejmowanie decyzji, generowanie treści i personalizację w czasie rzeczywistym. Narzędzia marketingowe oparte na sztucznej inteligencji pomagają firmom podejmować decyzje oparte na danych i optymalizować strategię marketingową w celu maksymalizacji zwrotu z inwestycji (ROI).

Opieka zdrowotna: rewolucja w diagnozowaniu i leczeniu pacjentów

Branża opieki zdrowotnej wykorzystuje technologię uczenia maszynowego w celu poprawy diagnoz i leczenia pacjentów. Urządzenia noszone na ciele i czujniki, takie jak nadające się do noszenia trackery fitness oraz inteligentne zegarki monitorujące stan zdrowia użytkowników, aby oceniać ich stan zdrowia w czasie rzeczywistym.

Ponadto algorytmy uczenia maszynowego pozwalają ekspertom medycznym z coraz większą dokładnością przewidywać długość życia pacjentów cierpiących na śmiertelną chorobę.

Uczenie maszynowe w znacznym stopniu przyczynia się również do odkrywanie leków i spersonalizowane leczenieUczenie maszynowe pomaga przyspieszyć proces odkrywania lub produkcji nowego leku, a technologia ML poszukuje markerów odpowiedzi pacjentów, analizując poszczególne geny, zapewniając pacjentom ukierunkowane terapie.

Firmy takie jak Genentech współpracowali z GNS Healthcare w celu wykorzystania platform uczenia maszynowego i symulacji AI do wprowadzania innowacji w metodach leczenia biomedycznego i rozwiązywania problemów opieki zdrowotnej.

Sektor handlu detalicznego: personalizacja doświadczeń zakupowych klientów

Witryny detaliczne wykorzystują metody uczenia maszynowego do przechwytywania danych, analizowania ich i dostarczania klientom spersonalizowanych doświadczeń zakupowych. Techniki uczenia maszynowego są również używany do kampanii marketingowych, spostrzeżenia klientów, planowanie towarów dla klientów i optymalizacja cen.

Według raportu z września 17.30 r. szacuje się, że do 2028 r. globalny rynek silników rekomendacji osiągnie wartość 2021 mld dolarów raport Grand View Research, Inc..

Do popularnych przykładów systemów rekomendacji zalicza się Amazon, który wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe (ANN) aby oferować inteligentne, spersonalizowane rekomendacje istotne dla klientów w oparciu o historię ich ostatnich zakupów, komentarze, zakładki i inne działania online.

Netflix oraz YouTube polegają w dużym stopniu na systemach rekomendacji, aby sugerować swoim użytkownikom programy i filmy na podstawie ich historii oglądania. Ponadto wirtualni asystenci lub konwersacyjne boty czatowe zasilane przez uczenie maszynowe, naturalne przetwarzanie języka (NLP)i rozumienie języka naturalnego (NLU) są również wykorzystywane do automatyzacji doświadczeń klientów związanych z zakupami.

Blockchain: nowy trend w AI

Blockchain, rewolucyjna technologia, która leży u podstaw kryptowalut, takich jak Bitcoin, stała się coraz cenniejsza dla szerokiego zakresu przedsiębiorstw. Wykorzystując zdecentralizowany rejestr do rejestrowania transakcji, technologia ta promuje przejrzystość i rozliczalność między wszystkimi stronami zaangażowanymi w transakcję, eliminując potrzebę pośredników.

Zobacz więcej: AI i Blockchain: rewolucjonizowanie przyszłości

Co więcej, gdy transakcja zostanie zarejestrowana w blockchain, nie można jej usunąć ani zmienić, co zapewnia niespotykany dotąd poziom bezpieczeństwa i niezmienności.

W niedalekiej przyszłości, Oczekuje się, że blockchain połączy się ze sztuczną inteligencją i inne najnowocześniejsze technologie, takie jak uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego. Dzieje się tak, ponieważ pewne cechy blockchain, takie jak zdecentralizowany rejestr, przejrzystość i niezmienność, uzupełniać możliwości z tych innych technologii.

Na przykład duże banki, takie jak Barclays oraz HSBC pracują nad projektami opartymi na blockchain, które oferują swoim klientom pożyczki bez odsetek. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego do analizy wzorców wydatków klientów, banki te mogą dokładnie oceniać zdolność kredytową pożyczkobiorcy i podejmować świadome decyzje dotyczące udzielania pożyczek.

Jak firmy wykorzystują uczenie maszynowe do osiągnięcia sukcesu biznesowego

Uczenie maszynowe stało się istotnym elementem modeli biznesowych niektórych firm, takich jak algorytm sugestii Netflixa lub Wyszukiwarka Google. Jednak nawet firmy, które nie skupiają się głównie na uczeniu maszynowym, integrują je ze swoimi działaniami.

A Ostatnie badanie wskazuje to 67% firm już korzysta z uczenia maszynowego w jakiejś roli.

Podczas gdy niektóre firmy wciąż próbują dowiedzieć się, jak wykorzystać uczenie maszynowe na swoją korzyść, inne już wykorzystują je na kilka sposobów. Aby ustalić, czy zadanie nadaje się do uczenia maszynowego, badacze z MIT Initiative on the Digital Economy opracowali 21-pytaniową rubrykę w Artykuł z 2018 r.

Naukowcy odkryli, że żaden zawód nie pozostanie nietknięty przez uczenie maszynowe, ale prawdopodobnie żadne zajęcie nie zostanie przez nie całkowicie przejęte. Kluczem do odblokowania potencjału uczenia maszynowego jest reorganizacja zadań w odrębne zadania, z których część może być wykonywana przez uczenie maszynowe, a inne wymagają ingerencji człowieka.

Oto kilka sposobów, w jakie firmy już wykorzystują uczenie maszynowe na swoją korzyść:

• Algorytmy rekomendacji: Uczenie maszynowe napędza silniki rekomendacji Netflixa, YouTube'a, Facebooka i rekomendacje produktów. Ucząc się naszych preferencji, algorytmy mogą tworzyć spersonalizowane treści, które do nas przemawiają. Na Twitterze algorytm wybiera tweety, które jego zdaniem nas zainteresują, a na Facebooku określa, jakie reklamy wyświetlać, jakie posty udostępniać i jakie treści uznamy za atrakcyjne.
• Analiza obrazu i wykrywanie obiektów: Uczenie maszynowe może analizować obrazy w celu identyfikacji osób i rozróżniania ich, chociaż algorytmy rozpoznawania twarzy są źródło kontrowersji. Fundusze hedgingowe słyną z wykorzystywania uczenia maszynowego do analizy zajętości parkingów, co pomaga im podejmować świadome decyzje dotyczące wyników firmy.
• Maszyny do wykrywania oszustw wykorzystać uczenie maszynowe do analizy wzorców, takich jak sposób, w jaki dana osoba zazwyczaj wydaje pieniądze lub miejsce, w którym robi zakupy, wykrywać oszukańcze transakcje kartą kredytową, próby logowania i wiadomości spam.
• Automatyczne infolinie lub chatboty: Wiele firm wdrożyło internetowe chatboty, które pozwalają klientom lub kontrahentom na interakcję z maszynami, a nie ludźmi. Algorytmy te wykorzystują uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego, aby uczyć się z poprzednich rozmów i udzielać odpowiednich odpowiedzi. Chatboty takie jak ChatGPT są również wykorzystywane przez firmy do automatyzacji powtarzalnych zadań.
• Samojezdne samochody: Samochody autonomiczne w swojej technologii w dużym stopniu opierają się na uczeniu maszynowym, szczególnie głębokim uczeniu. Choć kontrowersyjne, Sztuczna inteligencja w samochodach powoli przejmuje kontrolę i przyczynia się do poprawy bezpieczeństwa.
• Obrazowanie medyczne i diagnostyka: Programy uczenia maszynowego mogą analizować obrazy medyczne i inne informacje w celu identyfikacji markerów choroby, np. przewidywania ryzyka zachorowania na raka na podstawie mammografii.

Ogólnie rzecz biorąc, uczenie maszynowe zmienia sposób działania firm i pozostać konkurencyjnym. Poprzez reorganizację zadań w odrębne zadania firmy mogą wykorzystać uczenie maszynowe do usprawnienia operacji, wykrywania oszustw i poprawy obsługi klienta. W miarę rozwoju uczenia maszynowego jego potencjalne zastosowania dla firm są nieograniczone.

Historia uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe nie jest już science fiction. Stało się integralną częścią naszego codziennego życia, od wirtualnych asystentów, takich jak Amazon's Alexa do samochodów autonomicznych. Koncepcja uczenia maszynowego ma jednak długą i fascynującą historię. Przyjrzyjmy się niektórym kamieniom milowym w ewolucji uczenia maszynowego.

Przed rokiem 1940: wczesna historia uczenia maszynowego

• W 1834Charles Babbage, ojciec komputera, wyobraził sobie urządzenie, które można by zaprogramować za pomocą kart dziurkowanych. Choć maszyna nigdy nie została zbudowana, jej struktura logiczna wpłynęła na konstrukcję nowoczesnych komputerów. W 1936 r. Alan Turing zaproponował teorię, w jaki sposób maszyna może wykonywać zestaw instrukcji.

Era komputerów z przechowywanymi programami

• W 1940, wynaleziono pierwszy ręcznie obsługiwany komputer o nazwie „ENIAC”, który był pierwszym elektronicznym komputerem ogólnego przeznaczenia. Doprowadziło to do rozwoju komputerów z zapisanym programem, takich jak EDSAC w 1949 r. i EDVAC w 1951 r.
• W 1943, ludzka sieć neuronowa została zmodelowana za pomocą obwodu elektrycznego. W 1950 roku naukowcy zaczęli stosować swój pomysł w pracy i analizować, jak mogłyby działać ludzkie neurony.

Maszyny komputerowe i inteligencja.

• W 1950, Alan Turing opublikował przełomowy artykuł zatytułowany „Computer Machinery and Intelligence”, w którym badał temat sztucznej inteligencji. Zadał pytanie: „Czy maszyny potrafią myśleć?”

Inteligencja maszyn w grach

Arthur Samuel, pionier uczenia maszynowego, stworzył w 1952 r. program, który pomógł komputerowi IBM grać w warcaby. Program stawał się lepszy, im więcej grał. W 1959 r. Samuel ukuł termin „uczenie maszynowe”.

Pierwsza zima „AI”

W latach 1974–1980 badacze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego przeżyli trudny okres, znany jako „zima AI”. Tłumaczenie maszynowe zawiodło, a zainteresowanie sztuczną inteligencją spadło, co skutkowało zmniejszeniem rządowego finansowania badań.

Uczenie maszynowe od teorii do praktyki

• W 1959, Pierwszą sieć neuronową zastosowano do rozwiązania rzeczywistego problemu polegającego na usuwaniu echa na liniach telefonicznych za pomocą filtru adaptacyjnego.
• W 1985Terry Sejnowski i Charles Rosenberg wynaleźli sieć neuronową o nazwie NETtalk, która potrafiła sama nauczyć się poprawnie wymawiać 20,000 XNUMX słów w ciągu jednego tygodnia.
• W 1997Inteligentny komputer Deep Blue firmy IBM pokonał szachistę Garriego Kasparowa, stając się pierwszym komputerem, który pokonał człowieka-eksperta szachowego.

Uczenie maszynowe w XXI wieku.

• W 2006Informatyk Geoffrey Hinton nazwał badania nad sieciami neuronowymi „głębokim uczeniem”, które stało się jedną z najpopularniejszych technologii.
• W 2012, Google stworzył głęboką sieć neuronową, która potrafiła rozpoznawać ludzi i koty w filmach na YouTube. W 2014 r. Chabot „Eugen Goostman” został pierwszym chatbotem, który przekonał 33% ludzkich sędziów, że nie jest maszyną.
• DeepFace Facebooka, stworzony w 2014 roku, miał rozpoznawać osobę z taką samą precyzją jak człowiek.
• W 2016, AlphaGo pokonało mistrza świata Lee Sedola w grze Go, a w 2017 r. pokonało najlepszego gracza w tej grze, Ke Jie. W 2017 r. zespół Alphabet Jigsaw zbudował inteligentny system, który mógł nauczyć się internetowego trollingu, czytając miliony komentarzy na różnych stronach internetowych.

Uczenie maszynowe w chwili obecnej

Uczenie maszynowe poczyniło znaczące postępy w badaniach i jest obecne wszędzie wokół nas. Nowoczesne modele uczenia maszynowego mogą być używane do tworzenia różnych prognoz, takich jak prognozowanie pogody, prognozowanie chorób, analiza giełdowaitd. Najbardziej tradycyjne technologie uczenia maszynowego obejmują uczenie nadzorowane, nienadzorowane i wzmacniające z wykorzystaniem klasteryzacji, klasyfikacji, drzew decyzyjnych, algorytmów SVM i innych.

Wyzwania związane z wdrażaniem uczenia maszynowego w przedsiębiorstwach

W miarę rozwoju technologii uczenia maszynowego nie dziwi fakt, że stała się ona integralną częścią naszego życia, ułatwiając wykonywanie wielu codziennych zadań łatwiej i wygodniej.

Jednak w miarę jak coraz więcej przedsiębiorstw wdraża uczenie maszynowe w swoich działaniach, szereg obawy etyczne pojawiły się dyskusje na temat wpływu technologii AI na nasze społeczeństwo.

Przyjrzyjmy się bliżej niektórym wyzwaniom związanym z wdrażaniem uczenia maszynowego i sposobom ich rozwiązania.

Wyzwanie 1: Osobliwość technologiczna

Koncepcja osobliwości technologicznej, która odnosi się do punktu, w którym sztuczna inteligencja przewyższa inteligencję ludzką, jest tematem dyskusji od wielu lat. Chociaż badacze nie są specjalnie zaniepokojeni tym, że wydarzy się to w niedalekiej przyszłości, perspektywa superinteligencji podnosi wiele pytań etycznych, zwłaszcza w odniesieniu do wykorzystania systemów autonomicznych, takich jak samochody autonomiczne.

Chociaż nie da się przewidzieć, czy i kiedy samochód autonomiczny będzie miał wypadek, kwestia odpowiedzialności i zobowiązań nadal jest przedmiotem debaty. Czy powinniśmy kontynuować rozwój w pełni autonomiczne pojazdy, czy ograniczyć je do półautonomicznych, aby zapewnić udział człowieka w procesie jazdy? To są rodzaje debat etycznych, które mają miejsce w miarę pojawiania się nowych technologii AI.

Wyzwanie 2: Wpływ sztucznej inteligencji na miejsca pracy

Jednym z najważniejszych problemów związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji jest jej wpływ na miejsca pracy. Podczas gdy istnieje przekonanie, że Sztuczna inteligencja doprowadzi do utraty miejsc pracy, prawdopodobnie zmieni się popyt rynkowy na określone stanowiska.

Zobacz więcej: Jak sztuczna inteligencja wpływa na pracę i karierę

Podobnie jak w przypadku każdej nowej, przełomowej technologii, branże i przedsiębiorstwa będą trzeba się dostosować aby nadążyć za zmieniającymi się wymaganiami. Na przykład, w miarę jak coraz więcej producentów skupia się na produkcji pojazdów elektrycznych, zapotrzebowanie na miejsca pracy w tym sektorze prawdopodobnie wzrośnie.

Podobnie, podczas gdy niektóre prace mogą stać się zbędne ze względu na automatyzację nadal będzie potrzeba osób, które pomogą zarządzać systemami AI i rozwiązywać bardziej złożone problemy w dotkniętych branżach, takich jak obsługa klienta. Największym wyzwaniem będzie pomoc ludziom w przejściu do nowych ról, na które jest zapotrzebowanie.

Wyzwanie 3: Obawy dotyczące prywatności

Obawy dotyczące prywatności są kluczową kwestią, jeśli chodzi o prywatność danych, ochronę danych i bezpieczeństwo danych. W związku z ostatnimi przepisami, takimi jak RODO i CCPA, osoby fizyczne mają większą kontrolę nad swoimi danymi osobowymi. Jednak włączenie technologii AI do firm może stworzyć nowe luki i możliwości nadzoru, hakowania i cyberataków. W rezultacie inwestycje w bezpieczeństwo stały się najwyższym priorytetem dla firm w celu złagodzenia tych ryzyk.

Wyzwanie 4: Uprzedzenia i dyskryminacja

Uprzedzenia i dyskryminacja to niektóre z najbardziej palące kwestie etyczne podniesione przez wykorzystanie uczenia maszynowego. Nawet przy dobrych intencjach systemy AI mogą być stronnicze ze względu na dane, na których są szkolone, które mogą być generowane przez stronnicze procesy ludzkie.

Przykłady stronniczości i dyskryminacji w aplikacjach takich jak oprogramowanie do rozpoznawania twarzy i algorytmy mediów społecznościowych doprowadziły do ​​wezwań do większej odpowiedzialności i nadzoru. W miarę jak firmy stają się bardziej świadome tych ryzyk, stają się bardziej aktywne w dyskusji na temat etyki i wartości AI.

Wyzwanie 5: Odpowiedzialność

Brak znaczącego ustawodawstwo regulujące sztuczną inteligencję praktyk oznacza, że ​​nie istnieje żaden rzeczywisty mechanizm egzekwowania, który mógłby zagwarantować, że etyczne praktyki sztucznej inteligencji są stosowane.

Pojawiły się ramy etyczne, które mają kierować budową i dystrybucją modeli AI w społeczeństwie, ale połączenie rozproszonej odpowiedzialności i braku przewidywania potencjalnych konsekwencji nie sprzyja zapobieganiu szkodom dla społeczeństwa. W rezultacie firmy muszą działać proaktywnie ustalanie wytycznych etycznych oraz ramy dla rozwoju i wykorzystania sztucznej inteligencji.

Ostatnie słowa

Uczenie maszynowe zrewolucjonizowało sposób, w jaki firmy podejmują decyzje, zapewniając im dokładne wyniki, zapamiętywanie i możliwości uczenia się. Ta technologia stało się kluczowe w usprawnianiu operacji biznesowych w różnych branżach, takich jak produkcja, handel detaliczny, opieka zdrowotna, energetyka i usługi finansowe. Dzięki decyzjom opartym na danych firmy mogą optymalizować swoje bieżące operacje, jednocześnie poszukując nowych metod, aby ułatwić sobie ogólne obciążenie pracą.

W miarę jak algorytmy komputerowe nadal się rozwijają, stać się bardziej inteligentnym, możemy spodziewać się trendu wzrostowego uczenia maszynowego w tym roku i w kolejnych latach. Oczywiste jest, że uczenie maszynowe zmienia zasady gry w świecie biznesu, a firmy, które przyjmą tę technologię, będą wyprzedzać swoich konkurentów.