Ne makine öğrenme nedir ve neden işten mahrum edebilir

Yakın zamana kadar, programcılar bilgisayarlar en basit görevleri gerçekleştirmek için bile, karmaşık ve çok hassas talimatları yazmak zorunda kaldı.

diller programlama Her zaman geliştirilen, ancak en önemli başarısı bu alandaki kodu ile çalışmayı kolaylaştırmak için oldu. Şimdi, bilgisayarlar eskisi gibi programlanmış, ve kendilerini eğitimli böylece ayarlamak mümkün değildir.

makine öğrenme olarak adlandırılan bu süreç, vaatler gerçek teknolojik atılım olmasını ve faaliyetlerinin kapsamı ne olursa olsun, herkesi etkileyebilir. Bu nedenle, konuyu anlamak için her birimiz için faydalı olacaktır.

makine öğrenme nedir

Makine öğrenimi detaylı olarak nasıl sorunu çözmek için bilgisayarı, açıklamak zorunda programcı boşaltır. Bunun yerine, bilgisayar kendi başlarına bir çözüm bulmak için öğretilir. Aslında, makine öğrenme - Bu verilerdeki desenleri bulmak için istatistiklerin çok kapsamlı bir uygulamadır ve gerekli tahminleri bunlara dayalı.

makine öğrenimi tarihçesi bilişim oyun dama bir bilgisayar öğretmek için yönetilen 1950 yılında başladı. O zamandan beri, hesaplama gücü ile birlikte bilgisayar da çözülebileceğini ve erişim yanı sıra sorunları tanımak mümkün olduğunu yasa ve tahminlerin karmaşıklığını büyüyordu.

İlk algoritma eğitim veri kümesi elde eder ve sonra işlem istekleri için bunları kullanır. Örneğin, arabada yükleyebilirsiniz örneğin "Bu fotoğrafı bir kedi tasvir" ve "Bu fotoğrafta hiçbir kedi yoktur." şeklinde içerikleriyle ilgili bir açıklama da birkaç fotoğraf, Sonra yeni resim bilgisayarı eklerseniz, halihazırda sahip kedilerle fotoğraflarını tespit etmeye başlayacaktır.

Algoritma geliştirmeye devam etmektedir. Her fotoğraf yazılımı akıllı ve daha iyi ve daha iyi görev ile başa haline ile Doğru ve yanlış tanıma sonuçları veritabanına girin ve tedavi. Özünde, bu eğitimdir.

Neden makine öğrenme - bu önemli

Şimdi makine güvenle önce yalnızca bir kişiye mevcut olmuştur alanlarda kullanılabilir. teknoloji ideal olmaktan hâlâ uzak olmasına rağmen, aslında bilgisayarlar sürekli gelişme gösterdiğini. Teorik olarak, onlar süresiz büyüyebilir. Bu makine öğrenme ana fikirdir.

Makine fotoğraf ile yukarıdaki örnekte olduğu gibi, onları görüntüleri görmek ve sınıflandırmak için öğrenme. Bunlar metin ve sayı bu görüntülerde, hem de kişileri ve yerleri tanıyabilir. Ve bilgisayarlar sadece sözcükler ele değil, aynı zamanda dikkate duyguların olumlu ve olumsuz tonları dahil kullanımlarının bağlamını, almak yazılmaz.

Diğer şeylerin yanı sıra, makine bize ve yanıt verdiklerini dinleyebilirsiniz. Bizim akıllı telefonlar Sanal asistanlar - ister Siri, Cortana ve Google Asistan - Doğal dilin makine işlemede çığır açıcı yeniliklere somutlaştırmak ve geliştirmeye devam.

Buna ek olarak, bilgisayarlar yazmayı öğreniyorlar. Makine öğrenme algoritmaları haberler, makaleler yarattı. Onlar finans ve hatta sporla ilgili yazabilir.

Böyle işlevleri yalnızca adam tarafından daha önce vardı verilerin tanıtımı ve sınıflandırmasına dayalı her türlü faaliyeti, değiştirebilir. Bilgisayar bir görüntü, belge, dosya veya başka bir nesneyi tanımak ve doğru tarif varsa, o otomasyonu için fırsatlar açılır.

makine öğrenme bugün kullanılan olduğu gibi

Makine öğrenme algoritmaları zaten etkilemek edebiliyoruz.

Medecision şirketi büyük yerleşim yerlerinde çeşitli hastalıklar için risk faktörlerini hesaplamak için bunları kullanır. Örneğin, algoritma bir diyabetik ihtiyaçları hastaneye ve alınmayacak sonuçlandırmak için kullanılabilecek sekiz değişkenleri belirlemiştir.

Online mağaza sağ ürün arayan sonra, uzun bir süre için bu ürünün internet reklamcılığı üzerine görebilirsiniz fark edebilirsiniz. Böyle pazarlama kişiselleştirme buzdağının sadece ucu. Firmalar otomatik tek tek her müşteri için özel bir e-postalar, kuponlar, teklifler ve ekran öneriler gönderebilir. Bütün bunlar daha doğru olduğunu tüketiciyi satın almaya iter.

Doğal dil işleme birçok alanda farklı uygulamalardır. Örneğin, kullanıcılara hızlı bir şekilde gerekli bilgileri vermek için destek hizmetlerinde çalışanların yerine yardımcı olabilir. Ayrıca, bu algoritmalar karmaşık belgeleri deşifre avukatları yardım etmek.

IBM, geçtiğimiz günlerde röportaj2025 Otomotiv: Sanayi sınırları olmayan. otomotiv CEO'lar. Bunlardan% 74 2025 kadar erken yolda akıllı makinelerin ortaya çıkması bekliyoruz.

Bu tür araçlar yardımıyla sahibi hakkında bilgi ve çevresini alacak şeylerin Internet. Bu verilerin ışığında, bunlar otomatik sıcaklık ayarları, ses, koltuk pozisyonunu ve diğer ayarları değiştirmek mümkün olacak. Akıllı makineleri de hesap trafik ve yol koşulları dikkate alarak, sorunları kendileri, kendi tahrik ve marka öneriler çözecektir.

makine öğrenimi gelen gelecekte neler beklenebilir

Gelecek, makine öğrenimi bize sunulan fırsatları, neredeyse sınırsız. İşte birkaç etkileyici örnekleridir.

• dikkate genetik kodlarını ve yaşam biçimi alarak bireysel olarak hastalara sağlık hizmeti sağlayan Kişiselleştirilmiş sağlık sistemi.
• tam korsanları ve zararlı yazılımlar hesaplamak Koruyucu programları.
• havaalanları, stadyumlar ve diğer tür yerler için Bilgisayarlı güvenlik sistemleri, potansiyel tehditleri tespit etmek.
• Uzayda yönlendirildiği Kendi kendini yöneten arabalar, yollarda trafik sıkışıklığı ve kaza sayısını en aza indirmek.
• Bizim hesaplarında para koruyabilir dolandırıcılıklarından Gelişmiş koruma.
• Bize akıllı telefonlar ve diğer akıllı cihazlar üzerinden doğru ve hızlı çeviri elde etmek sağlayacak Evrensel çevirmen.

Neden makine öğrenimi için dikkat etmelidir

Bu özelliklerin pek çok yeni teknolojilerin ortaya çıkmasıyla hissedilecek olsa da, çoğunluk içeriden nasıl çalıştığını anlamak istemiyor. Ama hepimiz daha iyi kal uyarısı. Sonuçta, tüm ilerlemenin faydaları işgücü piyasası için somut sonuçlar getirecektir.

Makine Dünya üzerindeki hemen her kişiyi ürettiği verilerden sürekli büyüyen miktarına dayalı öğrenme, meslek değişecektir. Tabii ki, bu yenilikler birçok insanın işini basitleştirecek, fakat işlerini kaybedecek kimselerin de vardır. algoritmalar zaten mektup yanıt verdi sonra benzerleri, çalışmalarda medikal görüntüleri yardım yorumlamak verileri analiz etmek ve.

kendi deneyimlerinden öğrenme Makinesi, her anormal durum için yazma koduna programcılar böylece artık gerek. Robotik ve mobil teknolojilerin gelişmesi ile bu öğrenme yeteneği birlikte bilgisayarlar her zamankinden daha karmaşık görevleri işlemek için izin verir.

makineyi aştığında Ama ne insanlara ne olur?

göreİşler Geleceği. Dünya Ekonomik Forumu, önümüzdeki beş yıl, bilgisayarlar ve robotlar artık insanlara ait beş milyon iş, alacak için.

Böylece, makinenin nasıl öğrenme değişiklikler gösterirse iş akışını takip etmek gerekir. Kim olduğun önemli değil: avukatlar, doktorlar, destek personeli, bir kamyon sürücüsü veya bir başkası. Değişiklikler kimseyi etkileyebilir.

önleyici düşünmek ve hazırlamak - bilgisayarlar işleri seçmek başladığınızda iyi yolu tatsız sürprizlerle önlemek için.