Mitä on koneoppiminen?

Johdanto

Maailma muuttuu nopeammin kuin voit kuvitellakaan. Uusia teknologioita on löydetty, osa vanhoista on kadonnut unholaan, osa on uudistettu tai muokattu. Tekoäly on teknologia, joka on todella muuttanut maailmaa. Itse asiassa pelkästään sen sanominen, että se on muuttanut maailmaa, on vähättelyä. Se on teknologia, joka on koskettanut elämää paljon voimakkaammin kuin mikään muu maailmassa. Tekoälyllä on valta muuttaa jokaisen toimialan toimintaa.

Koneoppiminen on tekoälyn, joka tunnetaan myös nimellä AI, ja tietojenkäsittelytieteen osa-alue, ja se käyttää dataa ja algoritmeja käyttäytyäkseen melkein kuin ihminen ja tehdäkseen ennusteita, jotka muuttavat yritysten liiketoimintaa. Se käyttää runsaasti matematiikkaa, tekoälyä ja tilastoja sekä datatieteilijöiden kokemusta myynnin kasvattamiseen, asiakassuhteiden parantamiseen ja liiketoiminnan edistämiseen.

Koneellinen oppiminen voi tehdä suosituksia tai ennusteita, riippumatta siitä, mitä dataa tulee, ja sillä on kyky paljastaa datan avainkohdat. Näiden oivaltavien tietojen avulla yritykset tekevät kriittisiä liikkeitä ja tekevät päätöksiä, jotka vaikuttavat merkittävästi yrityksen tulevaisuuteen. Kun tiedot kasvavat, myös vaatimus nopeasta ja tarkasta tiedonlouhinnasta kasvaa.

Tieto tukee jokaista liiketoimintaasi koskevaa päätöstä, ja koneoppimisalgoritmeilla on siinä tärkeä rooli.

Miten koneoppiminen toimii?

Yksinkertaisesti sanottuna koneoppiminen toimii tutkimalla dataa, tunnistamalla kuvioita ja löytämällä merkityksellisiä oivalluksia minimaalisella ihmisen puuttumisella. Konsepti on ollut olemassa jo jonkin aikaa, mutta tietojen monimutkaistuessa myös ML:stä tuli monimutkainen. Se on oppinut soveltamaan monimutkaisia algoritmeja big data -sovelluksiin nopeasti ja tehokkaasti. Tämä voi muuttua monimutkaisemmaksi, kun tiedot muuttuvat monimutkaisemmiksi, mutta monimutkaisuus on hyvä asia, koska pysyt kilpailua edellä. ML:n avulla tuotettujen oikeiden datanäkymien avulla voit olla markkinointistrategioiden ässä ja kehittää ainutlaatuisia skenaarioita, jotka tuottavat haluttuja tuloksia.

ML toimii analysoimalla tietomalleja ja tekemällä ennusteita näistä tietokokonaisuuksista. Lopulta he oppivat kokeilemalla ja erehtymällä ja oppivat tekemään ennusteita uusien tietokokonaisuuksien avulla. Kehittäjä opettaa konetta samalla tavalla kuin ihminen oppii tunnistamaan asioita ja tekemään päätöksiä sen perusteella. Lopulta kone pystyy oppimaan itse. ML on puhdasta matematiikkaa, koneoppimisalgoritmit luodaan käyttämällä erilaisia matemaattisia funktioita, ja niitä voidaan muokata ja muuttaa.

Tämä voidaan tehdä neljällä eri tavalla:

1. Valvottu oppiminen

Valvottu oppiminen on melkein kuin ihmisen oppiminen, jossa tietojenkäsittelytieteilijät kouluttavat tekoälyjärjestelmää tietyillä säännöillä ja tietokokonaisuuksilla. Tietokokonaisuuksissa on syöttö- ja lähtötietoja, ja koneelle opetetaan, mitä sen pitäisi etsiä syöttötiedoista. Algoritmit oppivat esimerkin avulla.

2. Puolivalvottu oppiminen

Kyseessä on yhdistelmä valvottua ja valvomatonta oppimista, joita käsitellään jäljempänä. Tässä oppimisprosessissa konetta koulutetaan vain vähän. Aineistosta koulutetaan vain pieni osa, ja suurempi osa jää merkitsemättä. Järjestelmä oppii säännöt itse havainnoimalla tietokokonaisuuden malleja. Puolivalvottu oppiminen on hyvä vaihtoehto, kun merkintäprosessi tulee kalliiksi tai kun merkityn datan määrä ei riitä.

3. Valvomaton oppiminen

Valvomattomassa oppimisjärjestelmässä tietojenkäsittelytieteilijät antavat tekoälyjärjestelmän oppia itse. Havainnointi on avainasemassa. On siis olemassa vain syöttötietoja, mutta ei tulostietoja. Tämän avulla kone pystyy löytämään tiedoissa piileviä kuvioita. Tietomäärä itsessään on todella suuri, ja koneen on kaivettava kaikki merkitsemättömät tietokokonaisuudet läpi.

4. Vahvistava oppiminen

Vahvistusoppimisessa tekoälyjärjestelmä oppii vuorovaikutteisen ja koe ja erehdys -järjestelmän avulla. Tietotutkija luo pelimäisen tilanteen, jossa on palkintoja ja rangaistuksia, ja järjestelmä saa palautetta toiminnastaan. Säännöt ovat olemassa, mutta järjestelmän on itse keksittävä, miten peli ratkaistaan.

Miten koneoppiminen edistää liiketoiminnan kasvua

ML:n käyttöönotto on oikea tapa edetä, sillä se voi koskettaa kaikkia liiketoiminnan osa-alueita ja kasvattaa sitä. Tutustutaanpa eri liiketoiminnallisiin näkökohtiin, joita se voi koskettaa.

Luonnollisen kielen käsittely

Koneet ymmärtävät nyt luonnollista kieltä. Kun kirjoitat hakukoneeseen kyselyn, sinun ei enää tarvitse kirjoittaa tarkkoja avainsanoja saadaksesi haluamasi tulokset. Voit vain kirjoittaa tavallisia lauseita, ja Googlen hakukone antaa erinomaisia tuloksia. Tietenkin NLP kehittyy edelleen, ja tietokoneet oppivat edelleen, mutta ML on varmasti vienyt sitä monta askelta eteenpäin. Ääniaktivoidut avustajat ovat tästä hyvä esimerkki. Ne alkavat jo ymmärtää ihmisten kieltä ja oppivat aiemmista virheistä.

Logistiikka

Toinen liiketoiminta-alue, johon ML vaikuttaa vakavasti, on logistiikka. Teknologian tehokkuus kuljetus-, varastointi- ja myyntiprosessissa on hämmästyttävää. Otetaan esimerkiksi Amazon. Jättimäinen vähittäiskauppa-alan yritys on jo ottanut valtavia harppauksia ML:n avulla, ja niiden toimitusjärjestelmä on parantunut paljon enemmän. Ne ovat oppineet asiakkaiden tarpeet, antaneet sopivia suosituksia ja lisänneet asiakkaiden ostokykyä.

Valmistus

Valmistusteollisuus hyötyy valtavasti ML:stä. Koko valmistusprosessista tulee läpinäkyvä ja tehokkaampi. Varastonhallinnalla varmistetaan, että toimitusketju ei katkea missään vaiheessa. Jokaisella teollisuudenalalla on tuotantohuippuja, ja on tärkeää tietää, milloin ne ovat. Huippuluokan data-analytiikkaohjelmistojen avulla on mahdollista ennustaa nämä vuotuiset tuotantohuiput ja normaalit ajat. Ohjelmisto voi jopa ennustaa laitteiden rikkoutumisen tekoälyn avulla.

Kuluttajatiedot

Kun on kyse kuluttajista, yritykset haluavat aina tietää heidän ostotottumuksensa, demografiset tiedot, elämäntyylinsä, kiinnostuksen kohteet, tulot jne. Kuvittele, kuinka paljon tietoa syntyy tämän seurauksena. Tekoälyn ja ML:n avulla voit selvittää hyödyllisiä malleja kuluttajien käyttäytymisestä, tehdä tarkkoja ennusteita ja tarjota räätälöityjä ostokokemuksia.

Koneoppiminen vs. tekoäly

Kuten aiemmin selitettiin, ML on tekoälyn osa-alue. Kyse on kuitenkin kahdesta eri tekniikasta, jotka kuitenkin korreloivat keskenään. Molemmat järjestelmät toimivat yhdessä luodakseen älykkäitä järjestelmiä.

Kun tekoälyllä voidaan luoda älykkäitä koneita ja stimuloida ihmisen käyttäytymistä ja ajattelua, ML on sen sovellus, jolla opitaan datasta. Termi tekoäly on melko itsestään selvä – niillä on ihmisen kaltainen ajattelukyky, ja ne työskentelevät oman älykkyytensä avulla.

Koneellinen oppiminen taas johtaa tietoa tästä datasta ja tekee ennusteita ja tarkkoja tuloksia käyttäjän kirjoittamien tietojen perusteella.

Johtopäätös

Koneoppimisen merkitys kasvaa päivä päivältä. Tietoennusteiden avulla yritykset voivat tehdä tarkkoja liiketoimintaennusteita, laajentua ja kasvaa sekä olla yhteydessä asiakkaisiinsa älykkäiden markkinointistrategioiden avulla. ML:n älykkyyttä ohjaa data, ei ihmisen älykkyys, ja siihen vaikuttaa myös se, kuinka paljon dataa on valmennettavana.

ML on niin kriittinen tekijä tekoälyn menestyksen kannalta, ja sen tärkeimpiä sovelluksia ovat esimerkiksi Facebookin automaattinen ystävien merkintäehdotus, Googlen hakualgoritmi ja online-komentajajärjestelmä. Tekoälyn sovelluksia ovat muun muassa chatbotit, Siri, älykäs humanoidirobotti ja verkkopelit.

Mielenkiintoisia linkkejä:

Lisätietoja koneoppimisesta

Miten koneoppimista käytetään?

Kuvat: Canva


Kirjoittaja: Sascha Thattil työskentelee Software-Developer-India.com -sivustolla, joka on osa YUHIRO-ryhmää. YUHIRO on intialainen saksalainen yritys, joka tarjoaa ohjelmoijia IT-yrityksille, virastoille ja IT-osastoille.

Vastaa

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.