Hva er maskinlæring?

Hva er maskinlæring?

Introduksjon

Verden endrer seg i en hastighet raskere enn du kan forestille deg. Nye teknologier er funnet, noen av de gamle mistet i glemselen, mens andre er fornyet eller modifisert. En teknologi som virkelig har forandret verden er kunstig intelligens. Det er faktisk en underdrivelse å bare si at det har forandret verden. Det er en teknologi som har berørt liv langt sterkere enn noe annet i verden. AI har makten til å endre virkemåten til alle bransjer.

Machine Learning er en gren av kunstig intelligens, kjent som AI, og informatikk, og de bruker data og algoritmer for å oppføre seg nesten som mennesker og lage spådommer som endrer måten bedrifter driver virksomheten sin på. Den bruker mye matematikk, kunstig intelligens og statistikk og erfaringen til dataforskere for å øke salget, øke kundeforhold og drive virksomhet.

Machine Learning kan gi anbefalinger eller spådommer, uavhengig av dataene som kommer inn, og har evnen til å avdekke nøkkelpunktene i dataene. Det er med disse innsiktsfulle dataene at virksomheter tar kritiske grep og tar beslutninger som påvirker selskapets fremtid drastisk. Etter hvert som data vokser, vil også dette kravet til rask og nøyaktig datautvinning øke.

For hver beslutning du tar om virksomheten din, er det dataene som støtter dem, og maskinlæringsalgoritmer spiller en viktig rolle i det.

Hvordan fungerer maskinlæring?

Med enkle ord fungerer maskinlæring ved å utforske data, identifisere mønstre og finne meningsfull innsikt, med minimal menneskelig innblanding. Konseptet har eksistert en stund, men etter hvert som data ble komplekse, ble også ML kompleks. Den har lært å bruke komplekse algoritmer på big data-applikasjoner raskt og effektivt. Dette kan bli sofistikert ettersom dataene blir komplekse, men sofistikert er bra fordi du ligger foran konkurrentene. Med korrekte dataspådommer generert gjennom ML, kan du overbevise markedsføringsstrategiene og komme opp med unike scenarier som gir ønskede resultater.

ML fungerer ved å analysere datamønstrene og lage spådommer fra disse datasettene. Etter hvert lærer de gjennom prøving og feiling, og lærer å lage spådommer med nye datasett. Utvikleren lærer maskinen på en måte som ligner på hvordan mennesker lærer å gjenkjenne ting og ta avgjørelser basert på det. Etter hvert vil maskinen kunne lære seg selv. ML er ren matematikk, maskinlæringsalgoritmene lages ved hjelp av ulike matematiske funksjoner, og dette kan modifiseres og endres.

Det er fire måter dette kan gjøres på:

1. Veiledet læring

Overvåket læring er nesten som menneskelig læring, der dataforskerne trener AI-systemet med spesifikke regler og datasett. Datasettene vil ha inndata og utdata, og maskinen vil læres hva den skal se etter i inndataene. Algoritmene lærer ved eksempel.

2. Semi-veiledet læring

Dette er en blanding av veiledet læring og uveiledet læring, som vil bli diskutert lenger ned. I denne læringsprosessen vil maskinen bare trenes litt. Dataene trenes kun i en liten prosentandel av helheten, mens den større delen forblir umerket. Systemet lærer reglene på egen hånd ved å observere datasettmønstrene. Semi-overvåket læring er et flott alternativ når merkeprosessen blir dyr, eller når du ikke har nok merkede data

3. Uovervåket læring

I et uovervåket læringssystem lar dataforskerne AI-systemet lære av seg selv. Observasjon er nøkkelen. Så det vil bare være inndata, og ingen utdata. Med dette vil maskinen kunne oppdage skjulte mønstre i dataene. Datamengden i seg selv vil være veldig stor, og maskinen må mine gjennom alle de umerkede datasettene.

4. Forsterkende læring

I forsterkningslæring lærer AI-systemet gjennom et interaktivt og prøving-og-feilsystem. Dataforskeren vil skape en spilllignende situasjon med belønninger og straffer, og systemet får tilbakemelding på handlingene sine. Det vil være regler, men systemet må finne ut hvordan det skal løse spillet.

Hvordan maskinlæring øker forretningsveksten

Å ta i bruk ML er måten å komme videre på, da det kan berøre alle aspekter av virksomheten og vokse det. La oss sjekke ut de forskjellige forretningsaspektene det kan berøre.

Naturlig språkbehandling

Maskiner kan nå forstå naturlig språk. Når du skriver inn et søk i søkemotoren, trenger du ikke lenger å skrive inn de eksakte søkeordene for å få de ønskede resultatene. Du kan bare skrive vanlige setninger, og Googles søkemotor vil gi utmerkede resultater. Selvfølgelig er NLP fortsatt i utvikling, og datamaskinene lærer fortsatt, men ML har absolutt tatt det flere skritt fremover. Stemmeaktiverte assistenter er et godt eksempel på det. De begynner allerede å forstå menneskelig språk, og lærer av tidligere feil.

Logistikk

Et annet forretningsområde som ML påvirker seriøst er logistikk. Effektiviteten til teknologien i frakt-, lagrings- og salgsprosessen er fantastisk. Ta eksemplet med Amazon. Det gigantiske detaljhandelsselskapet har allerede tatt store sprang med ML, og leveringssystemet deres har forbedret seg så mye mer. De har lært kundenes behov, gir hensiktsmessige anbefalinger og økt kjøpskapasiteten til kundene.

Produksjon

Produksjonsindustrien høster store fordeler med ML. Hele produksjonsprosessen blir gjennomsiktig og mer effektiv. Lagerstyring sikrer at det ikke er noen brudd i forsyningskjeden til enhver tid. Hver bransje går gjennom høye tider med produksjon, og det er viktig å vite når disse tidene er. Gjennom banebrytende dataanalyseprogramvare er det mulig å forutsi disse årlige produksjonstoppene og normale tider. Programvaren kan til og med forutsi utstyrssammenbrudd ved hjelp av AI.

Forbrukerdata

Når det kommer til forbrukere, vil bedrifter alltid ønske å vite deres handlevaner, deres demografi, livsstil, interesser, inntekt, etc. Tenk deg mengden data som vil bli churnet ut som et resultat. Ved hjelp av AI og ML kan du finne ut nyttige mønstre i forbrukeratferd, lage nøyaktige spådommer og levere tilpassede handleopplevelser.

Maskinlæring vs kunstig intelligens

Som forklart tidligere, er ML en gren av AI. Dette er imidlertid to forskjellige teknologier, men også korrelert. Og begge disse systemene samarbeider med hverandre for å skape intelligente systemer.

Mens AI kan lage intelligente maskiner og stimulere menneskelig atferd og tenkning, er ML en applikasjon i den for å lære av dataene. Begrepet, kunstig intelligens, er ganske selvforklarende – med menneskelignende tenkeevne, og de jobber med sin egen intelligens.

Machine Learning på den annen side henter kunnskap fra disse dataene, og gir spådommer og nøyaktige resultater på hva brukeren skriver.

Konklusjon

Viktigheten av maskinlæring vokser for hver dag. Med nøkkelinnsikt utledet av dataspådommer, kan bedrifter lage nøyaktige forretningsspådommer, utvide og vokse og forholde seg til kundene sine gjennom intelligente markedsføringsstrategier. Intelligensen i ML styres av data, og ikke menneskelig intelligens, og mengden data du må trene den med er også en faktor.

ML er så avgjørende for suksessen til AI, og hovedapplikasjonene inkluderer Facebooks forslag til automatisk vennemerking, Googles søkealgoritme, online kommandosystem osv. Anvendelser av AI inkluderer Chatbots, Siri, intelligent humanoid robot, online spilling, etc.

Interessante lenker:

Mer informasjon om maskinlæring

Hvordan brukes maskinlæring?

Bilder: Canva

Forfatteren: Sascha Thattil jobber på Software-Developer-India.com som er en del av YUHIRO Group. YUHIRO er en tysk-indisk bedrift som tilbyr programmerere til IT-selskaper, byråer og IT-avdelinger.