Γιατί η Μηχανική Μάθηση έχει Νόημα
Ανακαλύψτε πώς η Μηχανική Μάθηση διαμορφώνει έναν κόσμο καινοτομίας μέσα από αυτό το ολοκληρωμένο άρθρο για αρχάριους και έμπειρους αναγνώστες.
Το machine learning (ML) είναι ένα κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και της επιστήμης των υπολογιστών που επικεντρώνεται στη χρήση δεδομένων και αλγορίθμων για να επιτρέψει στην AI να μιμείται τον τρόπο με τον οποίο μαθαίνουν οι άνθρωποι, βελτιώνοντας σταδιακά την ακρίβειά της.
Η σημασία της Μηχανικής Μάθησης είναι ανεκτίμητη στον σημερινό κόσμο των δεδομένων. Με την εκθετική αύξηση των δεδομένων που παράγονται από ψηφιακές συσκευές, μέσα κοινωνικής δικτύωσης, αισθητήρες και διάφορες άλλες πηγές, οι παραδοσιακές μέθοδοι ανάλυσης δεδομένων και λήψης αποφάσεων έχουν καταστεί ανεπαρκείς.
Οι αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης έχουν την ικανότητα να επεξεργάζονται τεράστιες ποσότητες δεδομένων, να αναγνωρίζουν σύνθετα πρότυπα και να πραγματοποιούν ακριβείς προβλέψεις, παρέχοντας πολύτιμες γνώσεις που μπορούν να οδηγήσουν στην καινοτομία, τη βελτιστοποίηση διαδικασιών και την ενίσχυση της λήψης αποφάσεων.
Από τις εξατομικευμένες συστάσεις σε πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου μέχρι τα αυτοκινούμενα οχήματα, από την ανίχνευση απάτης σε χρηματοπιστωτικά ιδρύματα μέχρι τη διάγνωση ασθενειών στην υγειονομική περίθαλψη, η Μηχανική Μάθηση επαναστατικοποιεί τον τρόπο με τον οποίο ζούμε και εργαζόμαστε.
Αυτό το άρθρο στοχεύει να παρέχει μια ολοκληρωμένη κατανόηση της Μηχανικής Μάθησης, των βασικών εννοιών, των αλγορίθμων, των εφαρμογών και των μελλοντικών εξελίξεών της.
Είτε είστε φοιτητής, επαγγελματίας ή απλά κάποιος που ενδιαφέρεται να κατανοήσει τη δύναμη της Μηχανικής Μάθησης, αυτό το άρθρο θα παρέχει ένα ολοκληρωμένο και ενδιαφέρον ταξίδι μέσα σε αυτόν τον συναρπαστικό και ραγδαία εξελισσόμενο τομέα.
Πώς λειτουργεί η μηχανική μάθηση
Το βασικό συνεπαγόμενο της μηχανικής μάθησης στην επιστήμη των δεδομένων περιλαμβάνει τη χρήση στατιστικών μεθόδων μάθησης και βελτιστοποίησης που επιτρέπουν στους υπολογιστές να αναλύουν σύνολα δεδομένων και να αναγνωρίζουν πρότυπα. Οι τεχνικές μηχανικής μάθησης εκμεταλλεύονται την εξόρυξη δεδομένων για να αναγνωρίσουν ιστορικές τάσεις και να ενημερώσουν μελλοντικά μοντέλα.
Ένα Σχέδιο Λήψης Αποφάσεων:
Γενικά, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης χρησιμοποιούνται για να κάνουν προβλέψεις ή ταξινομήσεις. Βασιζόμενοι σε κάποια είσοδο δεδομένων, η οποία μπορεί να είναι ετικετοποιημένη ή μη ετικετοποιημένη, ο αλγόριθμός σας θα παράγει μια εκτίμηση για ένα πρότυπο στα δεδομένα.
Ένας Συνάρτηση Σφάλματος:
Μια συνάρτηση σφάλματος αξιολογεί την πρόβλεψη του μοντέλου. Εάν υπάρχουν γνωστά παραδείγματα, μια συνάρτηση σφάλματος μπορεί να κάνει μια σύγκριση για να αξιολογήσει την ακρίβεια του μοντέλου.
Ένας Αλγόριθμος Βελτιστοποίησης του Μοντέλου:
Εάν το μοντέλο μπορεί να προσαρμοστεί καλύτερα στα σημεία δεδομένων στο σύνολο εκπαίδευσης, τότε οι βάρδοι προσαρμόζονται για να μειωθεί η απόκλιση μεταξύ του γνωστού παραδείγματος και της εκτίμησης του μοντέλου. Ο αλγόριθμος θα επαναλάβει αυτήν την επαναληπτική διαδικασία "αξιολόγηση και βελτιστοποίηση", ενημερώνοντας τα βάρη αυτόνομα μέχρι να επιτευχθεί ένα κατώφλι ακρίβειας.
Καθώς ένα αλγόριθμος μηχανικής μάθησης ενημερώνεται αυτόνομα, η αναλυτική ακρίβεια βελτιώνεται με κάθε εκτέλεση καθώς μαθαίνει από τα δεδομένα που αναλύει. Αυτός ο επαναληπτικός χαρακτήρας της μάθησης είναι τόσο μοναδικός όσο και αξιόλογος, επειδή συμβαίνει χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση - εξουσιοδοτώντας τον αλγόριθμο να ανακαλύψει κρυμμένες εισαγωγές χωρίς να έχει προγραμματιστεί ειδικά για να το κάνει.
Μηχανική μάθηση vs βαθιά μάθηση vs νευρωνικά δίκτυα
Καθώς η βαθιά μάθηση και η μηχανική μάθηση τείνουν να χρησιμοποιούνται ανταλλάξιμα, αξίζει να σημειωθούν οι λεπτομέρειες μεταξύ των δύο. Η μηχανική μάθηση, η βαθιά μάθηση και τα νευρωνικά δίκτυα είναι όλα υποπεδία της τεχνητής νοημοσύνης.
Ωστόσο, τα νευρωνικά δίκτυα είναι πραγματικά ένα υποπεδίο της μηχανικής μάθησης, ενώ η βαθιά μάθηση είναι ένα υποπεδίο των νευρωνικών δικτύων.
Ο τρόπος με τον οποίο η βαθιά μάθηση και η μηχανική μάθηση διαφέρουν είναι στον τρόπο με τον οποίο κάθε αλγόριθμος μαθαίνει. Η "βαθιά" μηχανική μάθηση μπορεί να χρησιμοποιήσει ετικεταρισμένα σύνολα δεδομένων, επίσης γνωστά ως επιβλεπόμενη μάθηση, για να ενημερώσει τον αλγόριθμο της, αλλά δεν απαιτεί απαραίτητα ένα ετικεταρισμένο σύνολο δεδομένων.
Η διαδικασία της βαθιάς μάθησης μπορεί να επεξεργαστεί μη δομημένα δεδομένα στην ακατέργαστη μορφή τους (π.χ. κείμενο ή εικόνες), και μπορεί αυτόματα να προσδιορίσει το σύνολο χαρακτηριστικών που διαφοροποιούν διαφορετικές κατηγορίες δεδομένων μεταξύ τους. Αυτό εξουδετερώνει κάποια από την ανθρώπινη παρέμβαση που απαιτείται και επιτρέπει τη χρήση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων.
Η κλασική, ή "μη-βαθιά," μηχανική μάθηση εξαρτάται περισσότερο από την ανθρώπινη παρέμβαση για να μάθει. Οι ανθρώπινοι εμπειρογνώμονες καθορίζουν το σύνολο των χαρακτηριστικών για να κατανοήσουν τις διαφορές μεταξύ των εισόδων δεδομένων, συνήθως απαιτώντας πιο δομημένα δεδομένα για να μάθουν.
Οι νευρωνικοί δίκτυοι, ή τεχνητοί νευρωνικοί δίκτυοι (ANNs), αποτελούνται από επίπεδα κόμβων, που περιλαμβάνουν ένα επίπεδο εισόδου, ένα ή περισσότερα κρυφά επίπεδα και ένα επίπεδο εξόδου. Κάθε κόμβος, ή τεχνητό νευρώνα, συνδέεται με έναν άλλον και έχει ένα συσχετισμένο βάρος και κατώφλι.
Εάν η έξοδος οποιουδήποτε μονάδας είναι πάνω από την καθορισμένη τιμή κατωφλίου, αυτή η μονάδα ενεργοποιείται, στέλνοντας δεδομένα στο επόμενο επίπεδο του δικτύου. Διαφορετικά, κανένα δεδομένο δεν περνάει στο επόμενο επίπεδο του δικτύου από αυτήν την μονάδα.
Το "βαθύ" στη βαθιά μάθηση αναφέρεται απλώς στον αριθμό των επιπέδων σε ένα νευρωνικό δίκτυο. Ένα νευρωνικό δίκτυο που αποτελείται από περισσότερα από τρία επίπεδα - τα οποία θα περιλαμβάνουν τόσο την είσοδο όσο και την έξοδο - μπορεί να θεωρηθεί αλγόριθμος βαθιάς μάθησης ή βαθύ νευρωνικό δίκτυο. Ένα νευρωνικό δίκτυο που έχει μόνο τρία επίπεδα είναι απλώς ένα βασικό νευρωνικό δίκτυο.
Η βαθιά μάθηση και τα νευρωνικά δίκτυα αποδίδονται με το να επιταχύνουν την πρόοδο σε πεδία όπως η υπολογιστική όραση, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η αναγνώριση ομιλίας.
Μέθοδοι μηχανικής μάθησης
Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης χωρίζονται σε τρεις βασικές κατηγορίες.
Εποπτευόμενη μηχανική μάθηση
Η επιβλεπόμενη μάθηση, γνωστή και ως επιβλεπόμενη μηχανική μάθηση, ορίζεται από τη χρήση ετικετοποιημένων συνόλων δεδομένων για την εκπαίδευση αλγορίθμων για την ταξινόμηση δεδομένων ή την πρόβλεψη αποτελεσμάτων με ακρίβεια.
Καθώς τα δεδομένα εισόδου τροφοδοτούνται στο μοντέλο, το μοντέλο προσαρμόζει τα βάρη του μέχρι να έχει ρυθμιστεί κατάλληλα. Αυτό συμβαίνει ως μέρος της διαδικασίας επικύρωσης που εξασφαλίζει ότι το μοντέλο αποφεύγει την υπερπροσαρμογή ή την υποπροσαρμογή. Η επιβλεπόμενη μάθηση βοηθά τις οργανώσεις να επιλύουν μια ποικιλία προβλημάτων στον πραγματικό κόσμο σε κλίμακα, όπως η ταξινόμηση ανεπιθύμητων μηνυμάτων σε έναν ξεχωριστό φάκελο από την εισερχόμενη αλληλογραφία σας.
Μερικές από τις μεθόδους που χρησιμοποιούνται στην επιβλεπόμενη μάθηση περιλαμβάνουν νευρωνικά δίκτυα, αφελείς bayes, γραμμική παλινδρόμηση, λογιστική παλινδρόμηση, τυχαίο δάσος, και μηχανή υποστήριξης διανύσματος (SVM).
Μη επιβλεπόμενη μηχανική μάθηση
Η μη επιβλεπόμενη μάθηση, επίσης γνωστή ως μη επιβλεπόμενη μηχανική μάθηση, χρησιμοποιεί αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να αναλύσει και να ομαδοποιήσει ανετικείμενα δεδομένων (υποσύνολα που ονομάζονται συστάδες) που δεν έχουν ετικέτες.
Αυτοί οι αλγόριθμοι ανακαλύπτουν κρυφά πρότυπα ή ομαδοποιήσεις δεδομένων χωρίς την ανάγκη ανθρώπινης παρέμβασης. Η ικανότητα αυτή της μεθόδου να ανακαλύπτει ομοιότητες και διαφορές στις πληροφορίες την καθιστά ιδανική για την εξερευνητική ανάλυση δεδομένων, τις στρατηγικές διασταυρώσεων πωλήσεων, την κατάτμηση πελατών, και την αναγνώριση εικόνων και προτύπων. Χρησιμοποιείται επίσης για τη μείωση του αριθμού των χαρακτηριστικών σε ένα μοντέλο μέσω της διαδικασίας μείωσης διαστατικότητας.
Οι ανάλυση των κύριων συστατικών (PCA) και η μονοαξονική αποσύνθεση (SVD) είναι δύο κοινές προσεγγίσεις για αυτό. Άλλοι αλγόριθμοι που χρησιμοποιούνται στη μη επιβλεπόμενη μάθηση περιλαμβάνουν νευρωνικά δίκτυα, τον αλγόριθμο k-means clustering, και πιθανοτικές μεθόδους ομαδοποίησης.
Ημι-επιβλεπόμενη μηχανική μάθηση
Η ημι-επιβλεπόμενη μάθηση προσφέρει έναν ενδιάμεσο δρόμο μεταξύ της επιβλεπόμενης και της μη επιβλεπόμενης μάθησης. Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, χρησιμοποιεί ένα μικρότερο σύνολο δεδομένων με ετικέτες για να καθοδηγήσει την ταξινόμηση και την εξαγωγή χαρακτηριστικών από ένα μεγαλύτερο, χωρίς ετικέτες, σύνολο δεδομένων.
Η ημι-επιβλεπόμενη μάθηση μπορεί να λύσει το πρόβλημα της έλλειψης επαρκούς ετικεταρισμένων δεδομένων για έναν αλγόριθμο επιβλεπόμενης μάθησης. Επίσης, βοηθάει αν είναι υπερβολικά δαπανηρό να ταμειοθετηθούν επαρκή δεδομένα.
Ενισχυτική μηχανική μάθηση
Η ενίσχυση της μηχανικής μάθησης είναι ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης που είναι παρόμοιο με την επιβλεπόμενη μάθηση, αλλά ο αλγόριθμος δεν εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας δεδομένα δειγμάτων. Αυτό το μοντέλο μαθαίνει καθώς προχωρά μέσω δοκιμής και σφάλματος. Μια ακολουθία επιτυχημένων αποτελεσμάτων θα ενισχύσει την ανάπτυξη της καλύτερης σύστασης ή πολιτικής για ένα δεδομένο πρόβλημα.
Το σύστημα IBM Watson® που κέρδισε το πρόκλημα Jeopardy! το 2011 είναι ένα καλό παράδειγμα. Το σύστημα χρησιμοποίησε ενίσχυση της μάθησης για να μάθει πότε να προσπαθήσει να απαντήσει (ή να κάνει ερώτηση, όπως θα ήταν), ποιο τετράγωνο να επιλέξει στον πίνακα, και πόσο να ποντάρει - ιδιαίτερα στα daily doubles.
Κοινοί αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης
Συνήθως χρησιμοποιούνται διάφοροι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης. Αυτοί περιλαμβάνουν:
Νευρωνικά Δίκτυα
Τα νευρωνικά δίκτυα προσομοιώνουν τον τρόπο λειτουργίας του ανθρώπινου εγκεφάλου, με τεράστιο αριθμό συνδεδεμένων κόμβων επεξεργασίας. Τα νευρωνικά δίκτυα είναι αποτελεσματικά στην αναγνώριση προτύπων και διαδραματίζουν σημαντικό ρόλο σε εφαρμογές όπως η μετάφραση φυσικής γλώσσας, η αναγνώριση εικόνων, η αναγνώριση ομιλίας και η δημιουργία εικόνων.
Γραμμική Παλινδρόμηση
Αυτός ο αλγόριθμος χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη αριθμητικών τιμών, βασιζόμενος στη γραμμική σχέση μεταξύ διαφορετικών τιμών. Για παράδειγμα, η τεχνική θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη τιμών κατοικιών με βάση τα ιστορικά δεδομένα της περιοχής.
Λογιστική Παλινδρόμηση
Αυτός ο αλγόριθμος επιβλεπόμενης μάθησης πραγματοποιεί προβλέψεις για κατηγορικές μεταβλητές απόκρισης, όπως οι απαντήσεις "ναι/όχι" σε ερωτήσεις. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για εφαρμογές όπως η ταξινόμηση ανεπιθύμητων μηνυμάτων και ο έλεγχος ποιότητας σε γραμμή παραγωγής.
Ομαδοποίηση
Χρησιμοποιώντας μη επιβλεπόμενη μάθηση, οι αλγόριθμοι ομαδοποίησης μπορούν να αναγνωρίσουν πρότυπα στα δεδομένα ώστε αυτά να ομαδοποιηθούν. Οι υπολογιστές μπορούν να βοηθήσουν τους επιστήμονες δεδομένων προσδιορίζοντας διαφορές μεταξύ στοιχείων δεδομένων που οι άνθρωποι έχουν παραβλέψει.
Δέντρα Αποφάσεων
Τα δέντρα αποφάσεων μπορούν να χρησιμοποιηθούν τόσο για την πρόβλεψη αριθμητικών τιμών (παλινδρόμηση) όσο και για την ταξινόμηση δεδομένων σε κατηγορίες. Τα δέντρα αποφάσεων χρησιμοποιούν μια ακολουθία διακλαδούμενων συνδεδεμένων αποφάσεων που μπορούν να αναπαρασταθούν με ένα διάγραμμα δέντρου. Ένα από τα πλεονεκτήματα των δέντρων αποφάσεων είναι ότι είναι εύκολο να επαληθευτούν και να ελεγχθούν, σε αντίθεση με το "μαύρο κουτί" των νευρωνικών δικτύων.
Τυχαία Δάση
Τα μοντέλα τυχαίων δασών είναι ικανά να ταξινομούν δεδομένα χρησιμοποιώντας μια ποικιλία μοντέλων δέντρων αποφάσεων ταυτόχρονα. Όπως και τα δέντρα αποφάσεων, τα τυχαία δάση μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να προσδιορίσουν την ταξινόμηση των κατηγορικών μεταβλητών ή την παλινδρόμηση των συνεχών μεταβλητών. Αυτά τα μοντέλα τυχαίων δασών δημιουργούν έναν αριθμό από δέντρα αποφάσεων, όπως καθορίζεται από τον χρήστη, δημιουργώντας ένα σύνολο που ονομάζεται σύνολο. Κάθε δέντρο στη συνέχεια κάνει τη δική του πρόβλεψη βασισμένη σε κάποια δεδομένα εισόδου, και ο αλγόριθμος μηχανικής μάθησης τυχαίων δασών κάνει στη συνέχεια μια πρόβλεψη συνδυάζοντας τις προβλέψεις κάθε δέντρου από το σύνολο.
Πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης
Ανάλογα με τον προϋπολογισμό σας, την ανάγκη για ταχύτητα και την απαιτούμενη ακρίβεια, κάθε τύπος αλγορίθμου - επιβλεπόμενη, μη επιβλεπόμενη, ημι-επιβλεπόμενη ή ενισχυτική μάθηση - έχει τα δικά του πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα.
Για παράδειγμα, οι αλγόριθμοι δέντρων αποφάσεων χρησιμοποιούνται τόσο για την πρόβλεψη αριθμητικών τιμών (προβλήματα παλινδρόμησης) όσο και για την ταξινόμηση δεδομένων σε κατηγορίες. Τα δέντρα αποφάσεων χρησιμοποιούν μια ακολουθία διακλαδούμενων συνδεδεμένων αποφάσεων που μπορούν να αναπαρασταθούν με ένα διάγραμμα δέντρου.
Ένα σημαντικό πλεονέκτημα των δέντρων αποφάσεων είναι ότι είναι πιο εύκολο να επαληθευτούν και να ελεγχθούν από ένα νευρωνικό δίκτυο. Η κακή είδηση είναι ότι μπορεί να είναι πιο ασταθή από άλλους αλγόριθμους πρόβλεψης αποφάσεων.
Συνολικά, υπάρχουν πολλά πλεονεκτήματα στη Μηχανική Μάθηση που οι επιχειρήσεις μπορούν να αξιοποιήσουν για νέες αποδοτικότητες. Αυτά περιλαμβάνουν την ικανότητα της Μηχανικής Μάθησης να αναγνωρίζει πρότυπα και τάσεις σε τεράστιους όγκους δεδομένων που οι άνθρωποι ενδέχεται να μην εντοπίσουν καθόλου.
Και αυτή η ανάλυση απαιτεί ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση: απλά τροφοδοτήστε το σύνολο δεδομένων που σας ενδιαφέρει και αφήστε το σύστημα Μηχανικής Μάθησης να συναρμολογήσει και να βελτιστοποιήσει τους δικούς του αλγορίθμους - οι οποίοι θα βελτιώνονται συνεχώς με την εισαγωγή περισσότερων δεδομένων με την πάροδο του χρόνου.
Από την άλλη πλευρά, η Μηχανική Μάθηση απαιτεί μεγάλα συνόλα δεδομένων εκπαίδευσης που είναι ακριβή και απαλλαγμένα από προκαταλήψεις. Ο κανόνας GIGO (Garbage In / Garbage Out) είναι ο καθοριστικός παράγοντας: σκουπίδια στην είσοδο / σκουπίδια στην έξοδο. Η συλλογή επαρκών δεδομένων και η ύπαρξη ενός συστήματος αρκετά ισχυρού για να τα επεξεργαστεί μπορεί επίσης να αποτελέσει πηγή εξάντλησης πόρων.
Η Μηχανική Μάθηση μπορεί επίσης να είναι επιρρεπής σε σφάλματα, ανάλογα με τα δεδομένα εισόδου. Με πολύ μικρό δείγμα, το σύστημα θα μπορούσε να παράγει έναν απολύτως λογικό αλγόριθμο που είναι εντελώς λανθασμένος ή παραπλανητικός. Για να αποφύγουν την σπατάλη προϋπολογισμού ή τη δυσαρέσκεια πελατών, οι οργανισμοί θα πρέπει να ενεργούν βάσει των απαντήσεων μόνο όταν έχουν υψηλή εμπιστοσύνη στην έξοδο.
Γιατί η μηχανική μάθηση είναι σημαντική?
Η μηχανική μάθηση και η εξόρυξη δεδομένων, ένα συστατικό της μηχανικής μάθησης, είναι κρίσιμα εργαλεία που χρησιμοποιούνται από πολλές εταιρείες και ερευνητές. Υπάρχουν δύο βασικοί λόγοι για αυτό:
Κλίμακα Δεδομένων: Οι εταιρείες αντιμετωπίζουν τεράστιους όγκους και ποικιλίες δεδομένων που πρέπει να επεξεργαστούν. Η υπολογιστική ισχύς είναι πιο αποτελεσματική και άμεσα διαθέσιμη. Τα μοντέλα που μπορούν να προγραμματιστούν για να επεξεργάζονται δεδομένα αυτόνομα, να καταλήγουν σε συμπεράσματα και να εντοπίζουν πρότυπα είναι ανεκτίμητα.
Απροσδόκητα Ευρήματα: Επειδή ένας αλγόριθμος μηχανικής μάθησης ενημερώνεται αυτόνομα, η αναλυτική ακρίβεια βελτιώνεται με κάθε εκτέλεση καθώς διδάσκει τον εαυτό του από τα σύνολα δεδομένων που αναλύει. Αυτή η επαναληπτική φύση της μάθησης είναι μοναδική και πολύτιμη επειδή συμβαίνει χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση - με άλλα λόγια, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να αποκαλύψουν κρυφές γνώσεις χωρίς να προγραμματιστούν ειδικά για αυτό.
Περιπτώσεις χρήσης μηχανικής μάθησης στον πραγματικό κόσμο
Αναγνώριση Ομιλίας:
Είναι επίσης γνωστή ως αυτόματη αναγνώριση ομιλίας, αναγνώριση ομιλίας από υπολογιστή ή μετατροπή ομιλίας σε κείμενο και είναι μια ικανότητα που χρησιμοποιεί την Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) για να μεταφράζει την ανθρώπινη ομιλία σε γραπτή μορφή. Πολλές φορητές συσκευές ενσωματώνουν την αναγνώριση ομιλίας στα συστήματά τους για να πραγματοποιούν φωνητική αναζήτηση - π.χ. Siri - ή να βελτιώνουν την προσβασιμότητα για αποστολή μηνυμάτων.
Εξυπηρέτηση Πελατών:
Οι διαδικτυακοί chatbots αντικαθιστούν τους ανθρώπινους πράκτορες κατά μήκος της διαδρομής του πελάτη, αλλάζοντας τον τρόπο με τον οποίο σκεφτόμαστε την αλληλεπίδραση με τους πελάτες μέσω ιστοσελίδων και πλατφορμών κοινωνικών μέσων. Οι chatbots απαντούν σε συχνές ερωτήσεις (FAQs) σχετικά με θέματα όπως η αποστολή, ή παρέχουν εξατομικευμένες συμβουλές, προωθούν συμπληρωματικά προϊόντα ή προτείνουν μεγέθη για τους χρήστες. Παραδείγματα περιλαμβάνουν εικονικούς πράκτορες σε ηλεκτρονικά καταστήματα, chatbots μηνυμάτων που χρησιμοποιούν Slack και Facebook Messenger, και εργασίες που συνήθως εκτελούνται από εικονικούς βοηθούς και φωνητικούς βοηθούς.
Όραση Υπολογιστών:
Αυτή η τεχνολογία Τεχνητής Νοημοσύνης επιτρέπει στους υπολογιστές να αποκτούν χρήσιμες πληροφορίες από ψηφιακές εικόνες, βίντεο και άλλες οπτικές εισροές και στη συνέχεια να λαμβάνουν την κατάλληλη δράση. Με τη δύναμη των συνελικτικών νευρωνικών δικτύων, η όραση υπολογιστών έχει εφαρμογές στην επισήμανση φωτογραφιών στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, στην απεικόνιση ακτινολογίας στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης και στα αυτοκινούμενα οχήματα στην αυτοκινητοβιομηχανία.
Αυτοματοποίηση Ρομποτικών Διαδικασιών (RPA):
Γνωστή επίσης ως ρομποτική λογισμικού, η RPA χρησιμοποιεί τεχνολογίες έξυπνης αυτοματοποίησης για να εκτελεί επαναλαμβανόμενες χειρωνακτικές εργασίες.
Αυτοματοποιημένο Χρηματιστηριακό Εμπόριο:
Σχεδιασμένες για να βελτιστοποιούν χαρτοφυλάκια μετοχών, οι πλατφόρμες συναλλαγών υψηλής συχνότητας που κινούνται από την Τεχνητή Νοημοσύνη πραγματοποιούν χιλιάδες ή ακόμη και εκατομμύρια συναλλαγές ανά ημέρα χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση.
Ποιο είναι το μέλλον της μηχανικής μάθησης?
Οι αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης χρησιμοποιούνται σε ολόκληρο τον κόσμο σχεδόν σε κάθε μεγάλο τομέα, συμπεριλαμβανομένων των επιχειρήσεων, της κυβέρνησης, των οικονομικών, της γεωργίας, των μεταφορών, της κυβερνοασφάλειας και του μάρκετινγκ.
Μια τόσο ραγδαία υιοθέτηση σε διαφορετικούς κλάδους αποτελεί απόδειξη της αξίας που δημιουργεί η Μηχανική Μάθηση (και εν συνεχεία, η επιστήμη δεδομένων). Εφοδιασμένοι με γνώσεις από τεράστια σύνολα δεδομένων - τα οποία συχνά συμβαίνουν σε πραγματικό χρόνο - οι οργανισμοί μπορούν να λειτουργούν με μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα και να αποκτούν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
Οι εφαρμογές της Μηχανικής Μάθησης και της Τεχνητής Νοημοσύνης εκτείνονται πέρα από το εμπόριο και τη βελτιστοποίηση των λειτουργιών. Πιο πρόσφατα, πρωτοβουλίες ακριβούς ιατρικής ανοίγουν νέους δρόμους χρησιμοποιώντας αλγόριθμους Μηχανικής Μάθησης που κινούνται από τεράστια τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (δηλαδή, αλγόριθμους "βαθιάς μάθησης") για να ανιχνεύουν λεπτές δομές στη γενετική και τον τρόπο με τον οποίο κάποιος μπορεί να ανταποκριθεί σε διαφορετικές ιατρικές θεραπείες.
Οι καινοτομίες στον τρόπο που οι αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αναπαράσταση της φυσικής γλώσσας έχουν οδηγήσει σε νέες δυνατότητες που περιλαμβάνουν αυτοματοποιημένη μετάφραση κειμένου, τεχνικές περίληψης κειμένου και σύνθετα συστήματα ερωτήσεων και απαντήσεων.
Άλλες εξελίξεις περιλαμβάνουν συστήματα μάθησης για αυτοματοποιημένη ρομποτική, αυτόνομα μη επανδρωμένα αεροσκάφη και την υπόσχεση των αυτοκινούμενων οχημάτων βιομηχανικής παραγωγής.
Η συνεχιζόμενη ψηφιοποίηση των περισσότερων τομέων της κοινωνίας και της βιομηχανίας σημαίνει ότι ολοένα και μεγαλύτερος όγκος δεδομένων θα συνεχίσει να δημιουργείται. Η ικανότητα να αποκτούμε γνώσεις από αυτά τα τεράστια σύνολα δεδομένων είναι ένα κλειδί για την αντιμετώπιση ενός τεράστιου φάσματος ζητημάτων - από την αποτελεσματικότερη ανίχνευση και θεραπεία ασθενειών μέχρι την καταπολέμηση κυβερνοεγκληματιών και τη βοήθεια των οργανισμών να λειτουργούν αποδοτικότερα για την αύξηση των κερδών.
Οι γενικές δυνατότητες που επιτρέπει η Μηχανική Μάθηση σε τόσους πολλούς τομείς την καθιστούν ένα απαραίτητο εργαλείο - και οι ειδικοί προβλέπουν ένα λαμπρό μέλλον για τη χρήση της.
Πηγές:
IBM (n.d.). Machine Learning. IBM. Retrieved from https://www.ibm.com/topics/machine-learning
Berkeley Online (n.d.). What Is Machine Learning? Berkeley Online. Retrieved from https://ischoolonline.berkeley.edu/blog/what-is-machine-learning/
IBM (n.d.). Supervised Learning. IBM. Retrieved from https://www.ibm.com/topics/supervised-learning
IBM (n.d.). Unsupervised Learning. IBM. Retrieved from https://www.ibm.com/topics/unsupervised-learning
IBM (n.d.). Watson Assistant for Customer Service. IBM. Retrieved from https://www.ibm.com/products/watsonx-assistant/customer-service