Компьютерууд ажиллахаа больсон ч өдөр бүр ухаалаг болдог
Машины сургалт (ML) нь машинууд (компьютер) програмчлал юм. Ингэснээр өгөгдөл (мэдээлэл) -ийг гүйцэтгэхийн тулд даалгаврыг бие даан гүйцэтгэж, хүний хөгжүүлэгчээс нэмэлт тодорхой оруулга шаарддаггүй .
Машины сургалт 101
1959 оны IBM лабораторид "машин суралцах" нэр томъёог хиймэл оюун ухаан (AI) болон компьютерийн тоглоомд анхдагч Артур Самуэль бий болгосон. Машины сургалтын үр дүн нь Хиймэл Тагнуулын салбар юм. Самуэлийн байр суурь нь цаг хугацааны компьютерийн тооцооллын загварыг нурааж, компьютерийн зүйлийг сурахын тулд зогсоох явдал байв.
Үүний оронд компьютерийг компьютер дээр өөрсдийнхөө талаар мэдэхийг хүсч, хүмүүс хамгийн бага мэдээлэл өгөхийг шаарддаггүй. Дараа нь, компьютерууд зөвхөн даалгавруудыг биелүүлэхгүй харин ямар үүрэг гүйцэтгэхийг хэзээ, хэзээ хийхийг шийддэг гэж тэр бодлоо. Яагаад? Ингэснээр компьютер ямар нэгэн салбарт гүйцэтгэх шаардлагатай ажилчдын тоо багасна.
Машины сурах арга барил
Алгоритмууд нь алгоритмууд болон өгөгдлийг ашиглах замаар хийгддэг. Аль алгоритм гэдэг нь компютер эсвэл хөтөлбөрийг хэрхэн хэрэгжүүлэхийг зааж өгдөг зааварчилгаа юмуу удирдамж юм. МЛ-д ашигладаг алгоритм нь өгөгдлийг цуглуулж, хэв маягаар таньж, даалгавруудыг биелүүлэхийн тулд өөрийн програм, чиг үүргээ дасан зохицуулахын тулд дүн шинжилгээ хийх хэрэгтэй.
ML алгоритм нь шийдвэр гаргах, даалгавар гүйцэтгэхийн тулд боловсруулалтын өгөгдлийг автоматжуулахын тулд дүрмийн багц, шийдвэрийн мод, график загвар, байгалийн хэл боловсруулалт, мэдрэлийн сүлжээ (хэд хэдэн нэрээр) ашигладаг. ML нь төвөгтэй сэдэв байж болох ч Google-ийн заадаг машин нь ML хэрхэн ажилладагийг харуулах хялбарчилсан гарын авлага юм.
Өнөө үед хэрэглэж буй машин сургалтын хамгийн хүчирхэг хэлбэр нь гүнзгийрүүлсэн сургалт гэж нэрлэгддэг маш олон тооны өгөгдөл дээр суурилсан мэдрэлийн цогц бүтэцтэй, мэдрэлийн сүлжээг бий болгодог. Мэдрэлийн сүлжээнүүд нь ML ба AI-ийн алгоритмууд бөгөөд хүний тархи, мэдрэлийн системийн процессийн мэдээлэлд мэдрэлийн эсүүд ордог.
Зохиомол Тагнуул ба Машины сургалт vs. Data Mining
AI, ML, болон уул уурхайн мэдээллийн харилцан хамаарлыг хамгийн сайн ойлгохын тулд янз бүрийн хэмжээтэй шүхрийн багцыг бодох нь тустай. AI бол хамгийн том шүхэр юм. ML дээвэр нь AI дээвэр доор байрлах жижиг хэмжээтэй. Өгөгдлийн уул уурхайн дээвэр нь ML дээвэр доор орших хамгийн жижиг бөгөөд тохирсон байдаг.
- AI нь компьютерийн шинжлэх ухааны салбарын нэг хэсэг бөгөөд хүний оюун ухааныг дуурисан загвар, шийдвэр гаргах аргуудыг ашиглан "компьютер", "хүнтэй төстэй" арга барилыг хэрэгжүүлдэг.
- ML нь програмчлалын машин (компьютер) дээр компьютерт суурилсан тооцооллын категори (өгөгдөлд тулгуурласан, ухаалаг шийдвэрийг илүү автоматаар хийдэг болгохын тулд шаардлагатай өгөгдөл буюу жишээг цуглуулах).
- Мэдээллийн ашиглалт нь статистик, ML, AI, мэдээллийн баазыг ашигладаг. Энэ нь хэв маягийг олох, ойлголт өгөх, ангилал үүсгэх, асуудлыг тодорхойлох, нарийвчилсан өгөгдлийн анализ хийхэд ашигладаг.
Машины юу хийж сурах (аль хэдийн хийчихсэн)
Компьютерийн хувьд их хэмжээний мэдээллийг интернетийн секундэд задлан шинжлэх чадавхи нь цаг хугацаа, нарийвчлал чухал шаардлагатай хэд хэдэн салбаруудад ML ашигтай байдаг.
- Анагаах ухаан: ML технологи нь анагаах ухааны салбарт янз бүрийн шийдлээр хэрэгжиж байна. Тухайлбал, яаралтай тусламжийн эмч нарт ер бусын шинж тэмдэг бүхий өвчтөнүүдийг хурдан оношлоход тусладаг. Эмч нар өвчтөний шинж тэмдгүүдийн жагсаалтыг хөтөлбөрт оруулж, ML-ыг ашиглаж болох бөгөөд хөтөлбөрт анагаах ухааны ном, интернетээс олон тооны terabytes мэдээллийг интернетээр цацаж болзошгүй оношлогоо, эмчилгээг бичиж өгөх боломжтой.
- Боловсрол: ML нь оюутны сурах хэрэгцээ шаардлагад нийцсэн боловсролын хэрэгслүүдийг бий болгоход хэрэглэгддэг, жишээ нь виртуал сургалтын туслахууд, электрон сурах бичиг зэрэг илүү интерактив юм. Эдгээр хэрэгслийг богино хугацааны таамаглал, дадлагын дасгалууд ашиглан оюутны ойлгож буй ямар ойлголт, ур чадварыг олж мэдэхийн тулд ML хэрэгслийг ашигладаг. Дараа нь багажууд нь сурагчдад шаардлагатай ур чадвар, ухагдахууныг суралцахад нь туслах зорилгоор богино бичлэг, нэмэлт жишээ, суурь материалаар хангадаг.
- Автомашин: ML нь өөрөө жолоодлоготой автомашин үйлдвэрлэх салбарт (мөн жолоочгүй машин эсвэл автотээврийн машин гэж нэрлэдэг) гол бүрэлдэхүүн хэсэг юм. Өөрийн жолоодлогын машин жолоодож явдаг програм хангамж нь зам ашиглалтын нөхцлийг (мөсөн зам гэх мэт) илрүүлэх эсвэл зам дээрх саад бэрхшээлийг илрүүлэх, замын хөдөлгөөний нөхцлийг тодорхойлох, жолоодлогын даалгавруудыг сайн мэддэг байхын тулд ML ашигладаг.
Магадгүй та үүнийг олон удаа МЛ мэдэж байсан байх. ML технологийн хамгийн түгээмэл хэрэглээ нь практик яриа ( Samsung Bixby , Apple-ийн Siri , одоо PC-д стандартад нийцэх тексттэй програмууд), таны и-мэйлд зориулсан спам шүүлтүүр, мэдээллийн тэжээлийг бий болгох, залилан мэхлэх, хувийн тохиргоонд худалдааны зөвлөмжүүд, илүү үр дүнтэй вэб хайлтын үр дүнг хүргэх.
ML нь таны Facebook-ийн тэжээлд хамаатай. Найзын бичлэгийг байнга дуртай эсвэл дарах үед, алгоритмууд болон ML-ийн цаана таны үйл ажиллагаанаас "сурч мэдэх" нь Newsfeed-д тодорхой найзууд эсвэл хуудсыг эрэмбэлэхийн тулд сурч мэдэх болно.
Машин ямар сурах талаар мэдэх вэ?
Гэсэн хэдий ч, ML нь юу хийж чадах хязгаартай байдаг. Жишээ нь, өөр өөр салбарт үйлдвэрлэлийн технологийн хэрэглээ нь тухайн үйлдвэрт шаардагдах ажлуудын төрөл, хөтөлбөр, системийг мэргэшүүлэхийн тулд хүн төрөлхтөний боловсруулалт, хөтөлбөрийг ихээхэн хэмжээгээр шаарддаг. Жишээ нь, дээр дурдсан манай эмнэлгийн жишээн дээр яаралтай тусламжийн хэлтэст ашигладаг ML хөтөлбөрийг хүний анагаах ухаанд зориулж боловсруулсан. Одоогийн байдлаар энэ хөтөлбөрийг хэрэгжүүлж чадахгүй байгаа бөгөөд үүнийг мал эмнэлгийн яаралтай тусламжийн төвд шууд хэрэгжүүлж чадахгүй байна. Ийм шилжилтийн үе нь хүний программаар өргөнөөр мэргэшүүлэх, хөгжүүлэхийг шаарддаг бөгөөд энэ нь мал эмнэлэг болон амьтны анагаах ухаанд энэ ажлыг хийж чадах чадвартай хувилбарыг бий болгохыг шаарддаг.
Түүнчлэн, шийдвэр гаргах, үүрэг даалгаврыг гүйцэтгэхэд хэрэгтэй мэдээллүүдийг "суралцах" маш их хэмжээний мэдээлэл, жишээнүүдийг шаарддаг. ML програм нь өгөгдлийг тайлбарлах, бэлгэдэлтэй тэмцэх, мөн өгөгдлийн үр дүн, шалтгаан, үр дүн гэх мэт зарим төрлийн харилцан хамааралтай байдаг.
Үргэлжилсэн дэвшилтэт технологи нь өдөр бүр ухаалаг компьютерийг бий болгох үндсэн технологийг нэвтрүүлж байна.