Hvad er maskinlæring?
Introduktion
Verden ændrer sig hurtigere, end du kan forestille dig. Der er fundet nye teknologier, nogle af de gamle er forsvundet i glemslen, mens andre er blevet fornyet eller ændret. En teknologi, der virkelig har ændret verden, er kunstig intelligens. Faktisk er det en underdrivelse at sige, at den har ændret verden. Det er en teknologi, der har berørt liv langt stærkere end noget andet i verden. AI har mulighed for at ændre alle industrier i deres funktion.
Maskinlæring er en gren af kunstig intelligens, også kendt som AI, og datalogi, og de bruger data og algoritmer til at opføre sig næsten som mennesker og lave forudsigelser, der ændrer den måde, virksomheder driver forretning på. Den bruger masser af matematik, kunstig intelligens og statistik samt datalogernes erfaring til at øge salget, styrke kunderelationer og drive forretningen.
Machine Learning kan lave anbefalinger eller forudsigelser uanset de data, der kommer ind, og har evnen til at afdække de vigtigste punkter i dataene. Det er med disse indsigtsfulde data, at virksomheder foretager kritiske træk og træffer beslutninger, der har stor betydning for virksomhedens fremtid. Efterhånden som dataene vokser, vil kravet om hurtig og præcis data mining også vokse.
For hver eneste beslutning, du træffer om din virksomhed, er det dataene, der understøtter dem, og maskinlæringsalgoritmer spiller en vigtig rolle i den forbindelse.
Hvordan fungerer maskinlæring?
Med enkle ord fungerer maskinlæring ved at udforske data, identificere mønstre og finde meningsfulde indsigter med minimal menneskelig indgriben. Konceptet har eksisteret i et stykke tid, men efterhånden som data blev komplekse, blev ML også kompleks. Den har lært at anvende komplekse algoritmer på big data-applikationer hurtigt og effektivt. Dette kan blive mere sofistikeret, efterhånden som dataene bliver komplekse, men sofistikeret er godt, fordi du holder dig foran konkurrenterne. Med korrekte dataforudsigelser, der genereres via ML, kan du lave fantastiske markedsføringsstrategier og finde på unikke scenarier, der skaber de ønskede resultater.
ML fungerer ved at analysere datamønstre og lave forudsigelser ud fra disse datasæt. Til sidst lærer de gennem forsøg og fejl og lærer at lave forudsigelser med nye datasæt. Udvikleren lærer maskinen på samme måde som mennesker lærer at genkende ting og træffe beslutninger på baggrund heraf. På et tidspunkt vil maskinen være i stand til at lære sig selv. ML er ren matematik, og maskinlæringsalgoritmerne oprettes ved hjælp af forskellige matematiske funktioner, som kan modificeres og ændres.
Der er fire måder at gøre dette på:
1. Overvåget indlæring
Overvåget indlæring er næsten som menneskelig indlæring, hvor datalogerne træner AI-systemet med specifikke regler og datasæt. Datasættene vil indeholde inputdata og outputdata, og maskinen vil blive undervist i, hvad den skal lede efter i inputdataene. Algoritmerne lærer ved hjælp af eksempler.
2. Semi-overvåget indlæring
Dette er en blanding af overvåget og uovervåget indlæring, som vil blive diskuteret længere nede. I denne indlæringsproces trænes maskinen kun en lille smule. Dataene vil kun blive trænet i en lille procentdel af det hele, mens den større del vil forblive umarkeret. Systemet lærer selv reglerne ved at observere datasættets mønstre. Semi-supervised learning er en god mulighed, når mærkningsprocessen bliver dyr, eller når du ikke har nok mærkede data.
3. Uovervåget indlæring
I et system med uovervåget indlæring lader datalogerne AI-systemet lære af sig selv. Observation er nøglen. Der vil således kun være inputdata og ingen outputdata. På denne måde vil maskinen kunne opdage skjulte mønstre i dataene. Selve datamængden vil være enorm, og maskinen skal gennemskue alle de umærkede datasæt.
4. Forstærkningsindlæring
Ved forstærket indlæring lærer AI-systemet gennem et interaktivt system med forsøg og fejl. Datalogerne skaber en spillignende situation med belønninger og sanktioner, og systemet får feedback på sine handlinger. Der vil være regler, men systemet skal selv finde ud af, hvordan spillet skal løses.
Hvordan maskinlæring øger virksomhedens vækst
Indførelse af ML er vejen frem, da det kan berøre alle aspekter af forretningen og få den til at vokse. Lad os se på de forskellige forretningsmæssige aspekter, som den kan berøre.
Behandling af naturligt sprog
Maskiner kan nu forstå naturligt sprog. Når du indtaster en forespørgsel i søgemaskinen, behøver du ikke længere at skrive de nøjagtige nøgleord for at få de ønskede resultater. Du kan bare skrive almindelige sætninger, og Google-søgemaskinen vil give fremragende resultater. NLP er naturligvis stadig under udvikling, og computerne er stadig i gang med at lære, men ML har helt sikkert bragt det flere skridt fremad. Stemmeaktiverede assistenter er et godt eksempel på det. De er allerede begyndt at forstå menneskeligt sprog og lærer af tidligere fejltagelser.
Logistik
Et andet forretningsområde, som ML har stor indflydelse på, er logistik. Teknologiens effektivitet i forsendelses-, lager- og salgsprocessen er fantastisk. Tag Amazon som eksempel. Den gigantiske detailvirksomhed har allerede gjort store fremskridt med ML, og deres leveringssystem er blevet meget bedre. De har lært kundernes behov at kende, giver gode anbefalinger og har øget kundernes købekraft.
Produktion
Fremstillingsindustrien høster store fordele af ML. Hele fremstillingsprocessen bliver gennemsigtig og mere effektiv. Lagerstyring sikrer, at der ikke på noget tidspunkt er nogen afbrydelse i forsyningskæden. Alle brancher gennemgår spidsbelastningsperioder i produktionen, og det er vigtigt at vide, hvornår disse perioder er. Ved hjælp af avanceret dataanalyse-software er det muligt at forudsige disse årlige produktionstoppe og normale perioder. Softwaren kan endda forudsige nedbrud af udstyr ved hjælp af kunstig intelligens.
Forbrugerdata
Når det drejer sig om forbrugere, vil virksomheder altid gerne kende deres indkøbsvaner, deres demografiske data, livsstil, interesser, indkomst osv. Forestil dig den mængde data, der vil blive produceret som følge heraf. Ved hjælp af AI og ML kan du finde frem til nyttige mønstre i forbrugeradfærd, lave præcise forudsigelser og levere tilpassede indkøbsoplevelser.
Maskinlæring vs. kunstig intelligens
Som forklaret tidligere er ML en gren af AI. Der er dog tale om to forskellige teknologier, men de hænger også sammen. Og begge disse systemer arbejder sammen for at skabe intelligente systemer.
Mens AI kan skabe intelligente maskiner og stimulere menneskelig adfærd og tænkning, er ML en applikation inden for AI til at lære af data. Udtrykket “kunstig intelligens” er ret selvforklarende – med menneskelignende tænkeevne, og de arbejder med deres egen intelligens.
Maskinlæring på den anden side uddrager viden fra disse data og laver forudsigelser og præcise resultater på baggrund af det, brugeren skriver.
Konklusion
Betydningen af maskinlæring vokser dag for dag. Med den vigtige indsigt, som dataforudsigelser giver virksomheder mulighed for at lave præcise forretningsprognoser, udvide og vokse og forholde sig til deres kunder gennem intelligente markedsføringsstrategier. Intelligensen i ML styres af data og ikke af menneskelig intelligens, og mængden af data, du har til at træne den med, er også en faktor.
ML er så afgørende for AI’s succes, og de vigtigste anvendelser omfatter Facebooks automatiske forslag til tagging af venner, Googles søgealgoritme, online kommandosystem osv. Anvendelser af AI omfatter chatbots, Siri, intelligente humanoide robotter, onlinespil osv.
Interessante links:
Flere oplysninger om maskinlæring
Billeder: Canva
Forfatteren: Sascha Thattil arbejder på Software-Developer-India.com, som er en del af YUHIRO Group. YUHIRO er en tysk-indisk virksomhed, der leverer programmører til IT-virksomheder, agenturer og IT-afdelinger.
Skriv et svar