Content
- Què és l'aprenentatge automàtic?
- Com funciona l'aprenentatge automàtic
- Per què l’aprenentatge automàtic és tan important
- Biaixos humans
- Quin és el futur?
- Resum
Font: Agsandrew / Dreamstime.com
Emportar:
L’aprenentatge de màquines té un potencial enorme, però s’ha d’implementar adequadament perquè sigui útil.
L’aprenentatge automàtic és un tipus especial d’algorisme que pot aprendre de dades i fer prediccions. A mesura que recopilem més dades de diverses fonts, l’aprenentatge automàtic pot fer prediccions de manera més adequada. Tanmateix, hi ha entrebancs que també cal examinar detingudament.
Què és l'aprenentatge automàtic?
Abans d’aprofundir molt en el tema, és extremadament important saber què és realment l’aprenentatge automàtic. És una branca de la intel·ligència artificial que es centra en l’aprenentatge mitjançant la computació i en el reconeixement dels patrons de les dades proporcionades. Ara s'utilitza per crear màquines que puguin prendre decisions per si mateixes amb l'ajuda de molts algoritmes sofisticats.
Utilitzant algoritmes d’aprenentatge de màquines, les màquines seran capaces d’adquirir coneixements, conèixer diferents coses explorant el món real, fer preguntes sobre els coneixements que adquireixen i molt més. Aquestes capacitats ajuden a la màquina a pensar, comprendre i, fins i tot, fins i tot aprendre del seu entorn, trobar la lògica darrere de tots els conceptes, predir i fer una predicció en conseqüència.
Com funciona l'aprenentatge automàtic
Aquest concepte no és gaire nou. L’aprenentatge automàtic no és altra cosa que un conjunt d’algoritmes que poden aprendre del conjunt de dades donat i fer prediccions a partir d’aquest. Les dades i la precisió de la predicció van de la mà, de manera que amb més dades, obtenim una predicció més exacta.
Per tant, no requereix cap regla predefinida per governar el seu funcionament. Aquest concepte funciona de manera continuada. Aplica molts tipus diferents d'algorismes sofisticats automàticament en un conjunt de dades per obtenir millors resultats. Aquest cicle continu i iteratiu ajuda a analitzar detingudament l’entorn, predir la solució adequada a un determinat problema i, en definitiva, prendre la decisió correcta.
Per què l’aprenentatge automàtic és tan important
La resposta a això rau en pocs factors, que són les causes principals per aconseguir que aquest concepte tingui èxit. Analitzem aquests factors:
Les tècniques de càlcul també estan avançant gradualment segons la llei de Moore. Diferents empreses com IBM, NVIDIA i altres desenvolupen diverses innovacions per millorar els mètodes de càlcul. Aquests avenços ajuden a crear tècniques de càlcul per processar les dades d’una manera millor.
Alguns plantejaments d'algorismes es denominen caixes negres, depenent dels punts singulars de dades i de la comprensió del procés. Normalment, una caixa negra és un sistema o algorisme que només es pot visualitzar en termes de l’entrada presa i la sortida proporcionada. Aquests algoritmes o sistemes no ofereixen una visió del funcionament intern o de la lògica que hi ha darrere, i ofereixen només opacitat (negre). Es coneix per crear problemes tècnics i culturals per a una organització.
Si un enfocament de la caixa negra es produeix quan les dades estan experimentant un canvi important, a causa de la incomprensió, el sistema pot estar en risc. És molt difícil explicar per què falla el model i pot restablir el creixement de les organitzacions de forma substancial.
Pel que fa a la programació, els deutes tècnics fan referència a casos en què s’opta sovint un codi fàcil d’implementar a curt termini en lloc de la millor solució global. Típicament és un enfocament molt deficient en la programació i, per tant, pot continuar desenvolupant problemes més endavant, que es diuen com a deutes.
Aquests sistemes poden acumular un deute tècnic amb el pas del temps, ja que no s’auto-optimitzen per naturalesa. Els deutes tècnics es poden mostrar de moltes maneres diferents, com ara jungles de canonades, enredaments, clients no declarats, bucles de retroaliment ocults, dependències de dades que no estan utilitzades, etc. Es pot resoldre contractant matemàtics i enginyers en equilibri per planificar l'algoritme de manera que es redueixin aquests deutes. (Per obtenir més informació sobre els professionals que implementen l'aprenentatge automàtic, vegeu Data Scientists: The New Rock Stars del Tech World.)
Biaixos humans
La selecció d'algorismes es fa pels humans i, per tant, es pot esbiaixar. Això pot conduir a una situació en què s'ha seleccionat un algoritme impropi.
Per exemple, un equip els membres del qual tots els graduats de la mateixa escola tindran una tendència a triar el mateix conjunt d’algoritmes. Per tant, el millor és injectar el vostre equip amb diferents tipus de varietats algorítmiques o emprar molts algoritmes diferents junts.
Quin és el futur?
El nostre món s'està transformant lentament amb l'ajuda de noves tecnologies en evolució. L’aprenentatge de màquina us ajudarà a guiar el viatge cap al vostre destí proporcionant una ajuda suficient en el procés de presa de decisions. No només ajudarà a reduir els costos d’una empresa, sinó que també mostrarà la manera adequada de millorar la qualitat d’un negoci tenint en compte totes les enquestes i dades. Mostra trets prometedors per proporcionar una millor solució en el futur.
Resum
L’aprenentatge automàtic és un concepte que ha cridat molta atenció i que probablement estarà a l’altura de tot el bombo. És molt transformador, per la qual cosa té la capacitat de treballar en qualsevol flux de treball per a qualsevol negoci. Qualsevol organització que integri aquest servei de la manera adequada tindrà avantatges significatius. Tot i això, també és molt important conèixer els dos costats de la moneda per tal d’integrar-la adequadament.