Cum schimbă lumea învățarea automată?

Ați auzit vreodată despre celebra teorie a berii și a scutecului ?

Walmart, cel mai mare retailer din lume, „se presupune” a creat această teorie pentru a înțelege corelația dintre produse și pentru a identifica modele.

Bărbații, din grupa de vârstă 30-40 de ani, care și-au cumpărat scutece undeva între orele 17:00 și 19:00, vinerea, tind să aibă bere în camioane. Această teorie a motivat magazinele alimentare să păstreze caratele de bere lângă scutece, crescând astfel vânzările ambelor articole din punct de vedere geometric.

Acum, cum funcționează această teorie? După o săptămână lungă de muncă grea, bărbații din clasa muncitoare tind să obosească. Alături de responsabilitățile lor zilnice, weekendul lor implică adesea cumpărarea de scutece pentru bebeluși și luarea unei bere de pe culoarul alăturat.

Acesta este un exemplu perfect de corelare. Această teorie explică modul în care marile lanțuri de supermarketuri asociază produse. Corelația poate fi o parte importantă a construirii modelelor de învățare automată.

Învățarea automată este orice lucru care face o sarcină mai ușoară. Nu vorbim doar despre sarcinile mari, ci despre colorarea manuală a imaginilor alb-negru și despre găsirea manuală a cuiva pe rețelele sociale. Acum imaginați-vă o mașină care înțelege sarcina în sine și evoluează cu cerințele noi, actuale și trecute.

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată este o sub-parte a AI (Inteligenta Artificială). Este știința creării unui algoritm care poate învăța singur. Funcționează prin recunoașterea modelelor din date, mai degrabă decât prin aplicarea unei programari specifice. Odată proiectat, nu necesită nicio operațiune manuală. Învățarea automată este suficient de inteligentă pentru a învăța de la sine. Găsește modele din datele originale și prezice modele viitoare utilizând analiza statistică.

Pentru o mai bună înțelegere, iată câteva exemple:

1) Siri, Alexa și Google Assistant sunt câteva dintre exemplele celebre de învățare automată. Sunt asistenți vocali virtuali, ajută la găsirea de informații atunci când sunt întrebați prin voce și tot ce trebuie să faceți este să îi activați. Câteva exemple suplimentare de asistenți vocali virtuali integrati sunt:

• Amazon Echo
• Samsung Bixby
• Google Allo

2) Recunoașterea imaginii

Recunoașterea imaginilor este unul dintre cele mai comune exemple de învățare automată. Este capacitatea de a identifica obiecte, locuri, oameni etc. Oamenii partajează o cantitate mare de date prin aplicații, rețele sociale, site-uri web etc., iar Facebook este suficient de capabil să realizeze recunoașterea facială cu o acuratețe de 98%, punând în pericol cantități de date. . Există multe controverse cu privire la modul în care recunoașterea imaginilor va afecta confidențialitatea și securitatea în întreaga lume.

Învățare automată: de ce contează?

În mod tradițional, oamenii de știință de date obișnuiau să construiască modele finite pentru a obține informații, în loc să antreneze computerele pentru a face acest lucru. Aceasta pare a fi o abordare imposibilă acum, deoarece datele sunt abundente și eterogene. Învățarea automată intră în joc aici, deoarece sparge un volum enorm de date în mod inteligent și propune algoritmi inteligenți pentru a oferi soluții semnificative.

Google procesează 20 de petabytes (1 petabyte= 10^15 bytes) de date pe zi. Gigantul motoarelor de căutare are un centru de date unde ține o evidență a tuturor informațiilor pe care le accesează cu crawlere. Poate că nu vă amintiți ce ați căutat pe Google acum 2 ani, dar Google o face. Este ca o bibliotecă vastă în care sunt disponibile miliarde de cărți care acoperă aproape fiecare bit de date de pe planetă.

Există software-uri disponibile pe piață care pot urmări programele de zi cu zi și vă pot ajuta în sarcinile zilnice, cum ar fi rezervarea unui taxi, pornirea aerului condiționat înainte de a ajunge acasă sau pornirea filtrului de cafea dimineața.

Indiferent dacă vrem sau nu, lăsăm în urmă un model comportamental de fiecare dată când îndeplinim o sarcină simplă; aceste modele sunt decodificate de algoritmi pentru a ne înțelege nevoile și pentru a găsi alternative eficiente la procesele standard de bază.

Sunt inteligența artificială, învățarea automată și învățarea profundă la fel?

Nu ei nu sunt. Vă puteți gândi la ele ca la un set imbricat unul în celălalt. Cel mai simplu mod de a înțelege acest lucru este prin vizualizarea lor în cercuri concentrice. Învățarea profundă este subsetul învățării automate, care este și subsetul inteligenței artificiale.

Să aruncăm o privire la modul în care sunt diferiți unul de celălalt.

Inteligența artificială – Potrivit lui John McCarthy, Inteligența artificială este procesul de creare a unei mașini, a unui computer controlat de robot sau a unui produs care gândește inteligent ca om. Inteligența artificială este combinația a două cuvinte „Artificial” și „Inteligentă”, unde artificial înseamnă nenatural sau creat de om, iar inteligența înseamnă capacitatea de a gândi și înțelege.

Câteva puncte cheie despre inteligența artificială:

• Motivul principal este creșterea șanselor de succes.
• Este un program care face toată munca inteligentă.
• AI poate rezolva probleme complexe.
• Ea dezvoltă un sistem „asemănător omului”, pentru a răspunde în funcție de circumstanțe.

Învățare automată - După cum sa definit mai sus, învățarea automată este știința creării unui algoritm care poate învăța singur. Este o sub-parte a inteligenței artificiale.

Câteva puncte cheie despre învățarea automată:

• Scopul principal este de a crește precizia.
• Studiază datele și învață din ele.
• De asemenea, învață despre informațiile prelucrate.
• Merge pentru o singură soluție, indiferent dacă este optimă sau nu.

Învățare profundă – Învățarea profundă este o sub-parte a învățării automate. Deduce tipare din datele furnizate și ajută la extragerea de soluții din acestea. Este capabil să învețe din date nestructurate sau neetichetate, ceea ce ar putea dura decenii pentru a descoperi tiparele.

Câteva puncte cheie despre Deep Learning:

• Scopul principal este de a descoperi modele în datele date.
• Observă tipare și prezice din ele.
• Utilizează o dimensiune pe mai multe niveluri a sistemelor neuronale artificiale pentru a finaliza procedura de învățare automată.

Influența învățării automate

Învățarea automată este tehnologia de nivel următor în care mașina întâlnește cunoștințele umane, care are o mare importanță în schimbarea vieții noastre. Să aruncăm o privire asupra diferitelor domenii ale vieții de zi cu zi afectate de Machine Learning:

• Acasă
  În urmă cu cincisprezece ani, nu ne-am fi gândit niciodată cât de convenabilă va fi comunicarea în viitor. Dar acum, putem comunica cu oricine din lume și din întreaga lume în câteva secunde și undeva, cu toții ne bazăm pe ea. Ne bazăm atât de mult pe computere pentru comunicare, navigare, obținere de informații etc. Aici intervine Machine Learning și ne ajută activitățile zilnice.
• Sănătate
  Procesul de management al asistenței medicale, ca și planificarea asistenței medicale publice, începe cu clasificarea bazată pe istorie. Acest lucru ajută la examinarea, investigarea și monitorizarea pentru a obține un rezultat viitor. Aceste ipoteze ajută la identificarea nevoilor în domeniile care necesită cel mai mult.
• Transport
  Știm deja despre progresele recente, cum ar fi mașinile cu conducere autonomă sau noile camioane semi-autonome ale Tesla, în care AI a dus transportul la un alt nivel. Observatorii analizează datele pentru a prezice decizii în mod corespunzător, cum ar fi siguranța publică, ajutând la gestionarea traficului sau detaliile crimei în timp real. De asemenea, ajută la găsirea căilor pentru pietoni și bicicliști, ceea ce duce la o scădere a numărului de accidente de circulație.
• Educaţie
  Anterior, între profesor și elevi exista o singură metodă de învățare. Dar, odată cu adăugarea învățării automate, multe instituții au început să o utilizeze prin maximizarea interacțiunii profesor-elev și creșterea eficienței prin crearea unor programe adecvate pentru ei. De asemenea, a ajutat elevii să provoace învățarea adaptivă, folosind învățarea personalizată pentru a oferi fiecărui elev o atenție individuală.

Machine Learning ca partener SEO

Nu sunteți sigur de cum învățarea automată și SEO pot merge mână în mână?

Să explorăm.

Fiecare motor de căutare învață cum să privească lucrurile într-un mod mai bun, ceea ce le permite să ofere rezultate mai bune.

Un exemplu adecvat al modului în care învățarea automată schimbă lumea SEO este să vedem cum se face acum filtrarea e-mailurilor, ceea ce este destul de semnificativ. Rata de succes a filtrarii spamului de către Google este de 99,9% într-un mod subtil. Acest proces de învățare automată a fost adoptat de Google pentru a scăpa de spam-ul în mod specific TensorFlow. Întregul proces are loc de ani de zile.

Odată cu aceasta, Google a folosit și inteligența artificială cu filtre bazate pe reguli care sunt capabile să blocheze spam-ul evident. Aceste modele sunt detectate de site-urile unde sunt legate aceste spam-uri, tipurile de linkuri nedorite pe care le primesc etc.

Învățarea automată afectează, de asemenea, conținutul SEO. Să vedem cum:

De 10 ani, Google lucrează la problemă - potrivirea expresiilor și eliminarea unui rezultat. Pentru a remedia această problemă, au introdus un sistem de învățare automată în septembrie 2016 numit Google Neural Machine Translation System (GNMT). Acest lucru realizează eficiență în înțelegerea frazei prin codificarea acesteia și apoi decodificarea pentru a afișa rezultatele necesare.

Învățare automată: de ce contează pentru viitor?

În curând, inteligența artificială și învățarea automată nu vor fi lăsate de piatră. În câțiva ani, ar avea loc o schimbare semnificativă în modul în care lucrează oamenii. Dependența ar fi mai mult de computere decât de oameni. Majoritatea energiilor muncii ar fi automatizate de computere.

Ai putea crede că această evoluție a învățării automate și a inteligenței artificiale ar putea duce la pierderea de locuri de muncă în întreaga lume. Dar, asta nu este adevărat.

Potrivit BBC , Machine Learning preia controlul, astfel încât sarcinile de rutină și repetitive să poată fi realizate rapid și eficient prin algoritmii scriși de oameni. Ar putea afecta piața muncii, dar aceștia pot dobândi locuri de muncă care necesită competențe mai complexe și mai puțin de rutină.

Un studiu de la Mckinsey sugerează că până în 2030, AI și ML vor înlocui 30% din forța de muncă din lume.

În ciuda acestor temeri, fiecare revoluție tehnologică a ajuns să creeze mai multe locuri de muncă decât au fost pulverizate.