Jak uczenie maszynowe zmienia świat?

Czy słyszałeś kiedyś o słynnej teorii piwa i pieluchy ?

Walmart, największy na świecie sprzedawca detaliczny, „podobno” stworzył tę teorię, aby zrozumieć korelację między produktami i zidentyfikować wzorce.

Mężczyźni w przedziale wiekowym 30-40 lat, którzy w piątki kupowali pieluchy w godzinach od 17:00 do 19:00, mają tendencję do przewożenia piwa w ciężarówkach. Ta teoria zmotywowała sklepy spożywcze do trzymania karatów piwa obok pieluch, tym samym zwiększając geometrycznie sprzedaż obu artykułów.

Jak działa ta teoria? Po długim tygodniu ciężkiej pracy mężczyźni z klasy robotniczej mają tendencję do zmęczenia. Poza codziennymi obowiązkami, weekend często wiąże się z kupowaniem pieluch dla dzieci i kupowaniem piwa dla siebie z sąsiedniego przejścia.

To doskonały przykład korelacji. Ta teoria wyjaśnia, jak duże sieci supermarketów łączą produkty. Korelacja może być ważną częścią budowania modeli uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe to wszystko, co ułatwia zadanie. Nie mówimy tylko o dużych zadaniach, ale o ręcznym kolorowaniu czarno-białych obrazów i ręcznym znajdowaniu kogoś w mediach społecznościowych. Teraz wyobraź sobie maszynę, która rozumie samo zadanie i ewoluuje wraz z nowymi, obecnymi i przeszłymi wymaganiami.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe jest częścią AI (sztucznej inteligencji). To nauka o tworzeniu algorytmu, który sam się uczy. Działa poprzez rozpoznawanie wzorców z danych, zamiast stosowania określonego programowania. Raz zaprojektowany nie wymaga żadnej ręcznej obsługi. Uczenie maszynowe jest wystarczająco inteligentne, aby samo się uczyć. Znajduje wzorce z oryginalnych danych i przewiduje przyszłe wzorce za pomocą analizy statystycznej.

Dla lepszego zrozumienia, oto kilka przykładów:

1) Siri, Alexa i Asystent Google to tylko niektóre ze znanych przykładów uczenia maszynowego. Są to wirtualni asystenci głosowi, pomagają w wyszukiwaniu informacji, gdy są pytane głosowo, a wszystko, co musisz zrobić, to je aktywować. Oto kilka przykładów zintegrowanych wirtualnych asystentów głosowych:

• Amazon Echo
• Samsung Bixby
• Google Allo

2) Rozpoznawanie obrazu

Rozpoznawanie obrazu to jeden z najczęstszych przykładów uczenia maszynowego. Jest to zdolność do identyfikowania obiektów, miejsc, osób itp. Ludzie dzielą się dużą ilością danych za pośrednictwem aplikacji, mediów społecznościowych, stron internetowych itp., a Facebook jest w stanie wykonać rozpoznawanie twarzy z 98% dokładnością, co naraża na ryzyko ilość danych . Istnieje wiele kontrowersji dotyczących wpływu rozpoznawania obrazów na prywatność i bezpieczeństwo na całym świecie.

Uczenie maszynowe: dlaczego to ma znaczenie?

Tradycyjnie naukowcy zajmujący się danymi budowali gotowe modele, aby uzyskać wgląd, zamiast trenować komputery w tym celu. Obecnie wydaje się to niemożliwe, ponieważ dane są obfite i niejednorodne. W grę wchodzi uczenie maszynowe, które sprytnie łamie ogromne ilości danych i proponuje inteligentne algorytmy w celu zapewnienia sensownych rozwiązań.

Google przetwarza 20 petabajtów (1 petabajt = 10^15 bajtów) danych dziennie. Gigant wyszukiwarek ma centrum danych, w którym rejestruje wszystkie informacje, które przeszukuje. Możesz nie pamiętać, czego szukałeś w Google 2 lata temu, ale Google pamięta. To jak ogromna biblioteka, w której dostępne są miliardy książek, obejmujących prawie każdy bit danych na naszej planecie.

Na rynku dostępne jest oprogramowanie, które może śledzić codzienne harmonogramy i pomagać w codziennych zadaniach, takich jak rezerwacja taksówki, włączanie klimatyzacji przed dotarciem do domu lub włączanie ekspresu do kawy rano.

Niezależnie od tego, czy tego chcemy, czy nie, za każdym razem, gdy wykonujemy proste zadanie, pozostawiamy po sobie wzorzec zachowania; wzorce te są dekodowane przez algorytmy w celu zrozumienia naszych potrzeb i znalezienia skutecznych alternatyw dla podstawowych standardowych procesów.

Czy sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie się to to samo?

Nie oni nie są. Można o nich myśleć jak o zbiorze zagnieżdżonym w sobie. Najłatwiej to zrozumieć, wizualizując je w koncentrycznych kręgach. Głębokie uczenie jest podzbiorem uczenia maszynowego, który jest również podzbiorem sztucznej inteligencji.

Przyjrzyjmy się, jak się od siebie różnią.

Sztuczna inteligencja - Według Johna McCarthy'ego Sztuczna inteligencja to proces tworzenia maszyny, maszyny komputerowej sterowanej przez robota lub produktu, który myśli inteligentnie jak człowiek. Sztuczna inteligencja to połączenie dwóch słów „sztuczna” i „inteligencja”, gdzie sztuczny oznacza nienaturalny lub stworzony przez człowieka, a inteligencja oznacza zdolność myślenia i rozumienia.

Kilka kluczowych punktów dotyczących sztucznej inteligencji:

• Głównym motywem jest zwiększenie szansy na sukces.
• Jest to program, który wykonuje całą mądrą robotę.
• AI może rozwiązywać złożone problemy.
• Rozwija system „podobny do człowieka”, aby reagować w zależności od okoliczności.

Uczenie maszynowe — jak zdefiniowano powyżej, uczenie maszynowe to nauka o tworzeniu algorytmu, który może się samodzielnie uczyć. To podczęść sztucznej inteligencji.

Kilka kluczowych punktów dotyczących uczenia maszynowego:

• Podstawowym celem jest zwiększenie celności.
• Bada dane i uczy się z nich.
• Uczy się również o przetwarzanych informacjach.
• Chodzi o jedno rozwiązanie, niezależnie od tego, czy jest optymalne, czy nie.

Głębokie uczenie — głębokie uczenie to podczęść uczenia maszynowego. Wyprowadza wzorce z dostarczonych danych i pomaga w wydobywaniu z nich rozwiązań. Jest w stanie uczyć się na podstawie nieustrukturyzowanych lub nieoznakowanych danych, co może zająć dekady, aby odkryć wzorce.

Kilka kluczowych punktów dotyczących głębokiego uczenia:

• Podstawowym celem jest odkrycie wzorców w podanych danych.
• Obserwuje wzorce i na ich podstawie przewiduje.
• Wykorzystuje wielopoziomowy wymiar sztucznych systemów neuronowych do zakończenia procedury uczenia maszynowego.

Wpływ uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe to technologia następnego poziomu, w której maszyna spotyka się z ludzką wiedzą, co ma ogromne znaczenie w zmienianiu naszego życia. Przyjrzyjmy się różnym obszarom życia codziennego, na które wpływa uczenie maszynowe:

• Dom
  Piętnaście lat temu nigdy byśmy nie myśleli o tym, jak wygodna będzie komunikacja w przyszłości. Ale teraz możemy komunikować się z kimkolwiek na świecie i na całym świecie w ciągu kilku sekund i gdzieś, gdzie wszyscy na tym polegamy. Tak bardzo polegamy na komputerach do komunikacji, nawigacji, pozyskiwania informacji itp. W tym miejscu w grę wchodzi uczenie maszynowe, które pomaga w naszych codziennych czynnościach.
• Opieka zdrowotna
  Proces zarządzania opieką zdrowotną, podobnie jak planowanie publicznej opieki zdrowotnej, rozpoczyna się od klasyfikacji opartej na historii. Pomaga to w badaniu, badaniu i monitorowaniu, aby uzyskać przyszły wynik. Te założenia pomagają w rozpoznaniu potrzeb w obszarach, które tego najbardziej wymagają.
• Transport
  Wiemy już o ostatnich postępach, takich jak autonomiczne samochody lub nowe półautonomiczne ciężarówki Tesli, w których sztuczna inteligencja przeniosła transport na inny poziom. Obserwatorzy analizują dane, aby odpowiednio przewidzieć decyzje, takie jak bezpieczeństwo publiczne, pomoc w zarządzaniu ruchem lub szczegóły przestępstw w czasie rzeczywistym. Pomaga również w wyszukiwaniu ścieżek dla pieszych i rowerzystów, co prowadzi do spadku liczby wypadków drogowych.
• Edukacja
  Wcześniej była tylko jedna metoda nauki między nauczycielem a uczniami. Jednak wraz z dodaniem uczenia maszynowego wiele instytucji zaczęło go wykorzystywać, maksymalizując interakcję nauczyciel-uczeń i zwiększając wydajność poprzez tworzenie dla nich odpowiednich harmonogramów. Pomógł również rzucić wyzwanie uczniom, zapewniając adaptacyjne uczenie się, wykorzystując spersonalizowane uczenie się, aby poświęcić każdemu uczniowi zindywidualizowaną uwagę.

Machine Learning jako partner SEO

Nie masz pewności, jak uczenie maszynowe i SEO mogą iść w parze?

Odkryjmy.

Każda wyszukiwarka uczy się, jak patrzeć na rzeczy w lepszy sposób, co pozwala im dostarczać lepsze wyniki.

Dobrym przykładem tego, jak uczenie maszynowe zmienia świat SEO, jest zobaczenie, jak obecnie odbywa się filtrowanie wiadomości e-mail, co jest dość znaczące. Wskaźnik sukcesu Google odfiltrowywania spamu w subtelny sposób wynosi 99,9% . Ten proces uczenia maszynowego został przyjęty przez Google, aby pozbyć się spamu w szczególności w TensorFlow. Cały ten proces trwa już od lat.

Oprócz tego Google używa również sztucznej inteligencji z filtrami opartymi na regułach, które są w stanie blokować oczywisty spam. Wzorce te są wykrywane przez witryny, do których prowadzą linki do spamu, rodzaje otrzymywanych niechcianych linków itp.

Uczenie maszynowe wpływa również na SEO treści. Zobaczmy jak:

Google od 10 lat pracuje nad problemem – dopasowywaniem fraz i wyrzucaniem wyniku. Aby rozwiązać ten problem, we wrześniu 2016 r. wprowadzili system uczenia maszynowego o nazwie Google Neural Machine Translation System (GNMT). Zapewnia to skuteczność w zrozumieniu frazy, kodując ją, a następnie dekodując w celu wyświetlenia wymaganych wyników.

Uczenie maszynowe: dlaczego ma znaczenie w przyszłości?

Już niedługo sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe nie pozostawi kamienia na kamieniu. Za kilka lat nastąpi znacząca zmiana w sposobie pracy ludzi. Zależności byłyby bardziej na komputerach niż na ludziach. Większość energii pracy zostałaby zautomatyzowana przez komputery.

Można by pomyśleć, że ta ewolucja w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji może doprowadzić do utraty miejsc pracy na całym świecie. Ale to nieprawda.

Według BBC , uczenie maszynowe przejmuje kontrolę, aby rutynowe i powtarzalne zadania mogły być wykonywane szybko i wydajnie przez algorytmy napisane przez ludzi. Może to wpłynąć na rynek pracy, ale mogą zdobywać stanowiska wymagające bardziej złożonych i mniej rutynowych umiejętności.

Badanie Mckinsey sugeruje, że do 2030 r. AI i ML zastąpią 30% światowej siły roboczej.

Pomimo tych obaw, każda rewolucja technologiczna zakończyła się utworzeniem większej liczby miejsc pracy niż zostało zmielonych.