Как машинное обучение меняет мир?

Вы когда-нибудь слышали о знаменитой теории пива и подгузников ?

Walmart, крупнейший в мире ритейлер, «предположительно» создал эту теорию, чтобы понять корреляцию между продуктами и выявить закономерности.

Мужчины в возрасте 30-40 лет, которые покупали подгузники где-то между 17 и 19 часами по пятницам, как правило, пьют пиво в своих грузовиках. Эта теория побудила продуктовые магазины хранить бутылки пива рядом с подгузниками, тем самым увеличивая продажи обоих товаров в геометрической прогрессии.

Теперь, как эта теория работает? После долгой недели напряженной работы мужчины из рабочего класса устают. Наряду с их повседневными обязанностями, их выходные часто связаны с покупкой подгузников для их детей и приобретением пива для себя из соседнего прохода.

Это прекрасный пример корреляции. Эта теория объясняет, как крупные сети супермаркетов связывают продукты. Корреляция может быть важной частью построения моделей машинного обучения.

Машинное обучение — это все, что упрощает задачу. Мы говорим не только о больших задачах, но и о ручном окрашивании черно-белых изображений, а также о ручном поиске кого-то в социальных сетях. Теперь представьте себе машину, которая сама понимает задачу и развивается в соответствии с новыми, текущими и прошлыми требованиями.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение является частью ИИ (искусственного интеллекта). Это наука о создании алгоритма, который может обучаться сам по себе. Он работает, распознавая закономерности из данных, а не применяя конкретное программирование. После разработки он не требует ручного управления. Машинное обучение достаточно интеллектуально, чтобы учиться само по себе. Он находит закономерности из исходных данных и прогнозирует будущие закономерности с помощью статистического анализа.

Для лучшего понимания, вот несколько примеров:

1) Siri, Alexa и Google Assistant — некоторые из известных примеров машинного обучения. Это виртуальные голосовые помощники, они помогают находить информацию при голосовом запросе, и все, что вам нужно сделать, это активировать их. Еще несколько примеров встроенных виртуальных голосовых помощников:

• Амазонское эхо
• Самсунг Биксби
• Google Алло

2) Распознавание изображений

Распознавание изображений — один из наиболее распространенных примеров машинного обучения. Это способность идентифицировать объекты, места, людей и т. д. Люди обмениваются большими объемами данных через приложения, социальные сети, веб-сайты и т. д., а Facebook достаточно способен выполнять распознавание лиц с точностью 98%, подвергая риску объемы данных. . Существует много споров о том, как распознавание изображений повлияет на конфиденциальность и безопасность во всем мире.

Машинное обучение: почему это важно?

Традиционно специалисты по данным строили готовые модели , чтобы получить представление, вместо того, чтобы обучать компьютеры этому. Сейчас это кажется невозможным, поскольку данных много и они разнородны. Здесь в игру вступает машинное обучение, поскольку оно разумно разбивает огромный объем данных и предлагает интеллектуальные алгоритмы для предоставления значимых решений.

Google обрабатывает 20 петабайт (1 петабайт = 10^15 байт) данных в день. Гигант поисковых систем имеет центр обработки данных, где хранится вся информация, которую он сканирует. Вы можете не помнить, что искали в Google 2 года назад, но Google помнит. Это похоже на огромную библиотеку, в которой доступны миллиарды книг, охватывающих почти каждый бит данных на планете.

На рынке доступно программное обеспечение, которое может отслеживать ежедневные расписания и помогать вам в повседневных задачах, таких как заказ такси, включение кондиционера перед возвращением домой или включение кофеварки по утрам.

Независимо от того, хотим мы этого или нет, мы оставляем после себя поведенческий паттерн каждый раз, когда выполняем простую задачу; эти шаблоны расшифровываются алгоритмами, чтобы понять наши потребности и найти эффективные альтернативы основным стандартным процессам.

Являются ли искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение одним и тем же?

Нет, они не. Вы можете думать о них как о наборе, вложенном друг в друга. Самый простой способ понять это — визуализировать их в виде концентрических кругов. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое также является подмножеством искусственного интеллекта.

Давайте посмотрим, чем они отличаются друг от друга.

Искусственный интеллект . По словам Джона Маккарти, Искусственный интеллект — это процесс создания машины, управляемой роботом компьютерной машины или продукта, который мыслит разумно, как человек. Искусственный интеллект — это сочетание двух слов «искусственный» и «интеллект», где искусственный означает неестественный или созданный человеком, а интеллект означает способность думать и понимать.

Некоторые ключевые моменты об искусственном интеллекте:

• Основной мотив — увеличить шансы на успех.
• Это программа, которая делает всю умную работу.
• ИИ может решать сложные задачи.
• Он развивает «человеческую» систему, чтобы реагировать в зависимости от обстоятельств.

Машинное обучение . Как определено выше, машинное обучение — это наука о создании алгоритма, который может обучаться самостоятельно. Это часть искусственного интеллекта.

Некоторые ключевые моменты машинного обучения:

• Основная цель — повысить точность.
• Он изучает данные и учится на них.
• Он также узнает об обработанной информации.
• Это касается одного решения, независимо от того, оптимальное оно или нет.

Глубокое обучение . Глубокое обучение является частью машинного обучения. Он выводит закономерности из предоставленных данных и помогает извлекать из них решения. Он способен учиться на неструктурированных или немаркированных данных, что может занять десятилетия, чтобы обнаружить закономерности.

Некоторые ключевые моменты глубокого обучения:

• Основная цель состоит в том, чтобы обнаружить закономерности в данных.
• Он наблюдает закономерности и делает прогнозы на их основе.
• Использует многоуровневое измерение искусственных нейронных систем для завершения процедуры машинного обучения.

Влияние машинного обучения

Машинное обучение — это технология следующего уровня, где машины встречаются с человеческими знаниями, что имеет большое значение для изменения нашей жизни. Давайте взглянем на различные области повседневной жизни, затронутые машинным обучением:

• Дом
  Пятнадцать лет назад мы бы никогда не подумали о том, насколько удобным будет общение в будущем. Но теперь мы можем общаться с кем угодно в мире и по всему миру за считанные секунды, и где-то мы все полагаемся на это. Мы так много полагаемся на компьютеры для связи, навигации, получения информации и т. д. Именно здесь машинное обучение вступает в игру и помогает в нашей повседневной деятельности.
• Здравоохранение
  Процесс управления здравоохранением, как и планирование общественного здравоохранения, начинается с классификации, основанной на истории. Это помогает в изучении, расследовании и мониторинге для достижения будущего результата. Эти предположения помогают выяснить потребности в областях, которые требуют этого больше всего.
• Транспорт
  Мы уже знаем о недавних достижениях, таких как самоуправляемые автомобили или новые полуавтономные грузовики Tesla, в которых ИИ вывел транспорт на новый уровень. Наблюдатели анализируют данные, чтобы правильно прогнозировать решения, такие как общественная безопасность, помогая в управлении дорожным движением или в деталях преступлений в режиме реального времени. Это также помогает находить пути для пешеходов и велосипедистов, что приводит к снижению количества дорожно-транспортных происшествий.
• Образование
  Раньше между учителем и учениками существовал только один метод обучения. Но с добавлением машинного обучения многие учреждения начали использовать его, максимизируя взаимодействие учителя и ученика и повышая эффективность за счет создания для них надлежащих расписаний. Это также помогло бросить вызов учащимся, обеспечив адаптивное обучение, используя индивидуальное обучение, чтобы уделять каждому учащемуся индивидуальное внимание.

Машинное обучение как SEO-партнер

Вы не знаете, как машинное обучение и SEO могут идти рука об руку?

Давайте исследовать.

Каждая поисковая система учится лучше смотреть на вещи, что позволяет им давать лучшие результаты.

Подходящим примером того, как машинное обучение меняет мир SEO, является то, как сейчас выполняется фильтрация электронных писем, что весьма важно. Уровень успеха фильтрации спама Google составляет 99,9% тонким способом. Этот процесс машинного обучения был принят Google специально для избавления от спама в TensorFlow. Весь этот процесс происходит уже много лет.

Наряду с этим Google также использует искусственный интеллект с фильтрами на основе правил, которые способны блокировать очевидный спам. Эти шаблоны обнаруживаются сайтами, на которые ссылается этот спам, типами нежелательных ссылок, которые они получают, и т. д.

Машинное обучение также влияет на SEO контента. Давайте посмотрим, как:

Уже 10 лет Google работает над проблемой — сопоставление фраз и выбрасывание результата. Чтобы решить эту проблему, в сентябре 2016 года они представили систему машинного обучения под названием Google Neural Machine Translation System (GNMT). Это повышает эффективность понимания фразы путем ее кодирования, а затем декодирования для отображения требуемых результатов.

Машинное обучение: почему это важно для будущего?

Скоро искусственный интеллект и машинное обучение не оставят камня на камне. Через несколько лет в том, как люди работают, произойдут значительные изменения. Зависимости будут больше от компьютеров, чем от людей. Большая часть рабочей энергии будет автоматизирована компьютерами.

Вы можете подумать, что эта эволюция машинного обучения и искусственного интеллекта может привести к потере рабочих мест по всему миру. Но это неправда.

Согласно BBC , машинное обучение берет верх, чтобы рутинные и повторяющиеся задачи могли выполняться быстро и эффективно с помощью алгоритмов, написанных людьми. Это может повлиять на рынок труда, но они могут получить работу, требующую более сложных и менее рутинных навыков.

Исследование Mckinsey предполагает, что к 2030 году AI и ML заменят 30% рабочей силы в мире.

Несмотря на эти страхи, каждая технологическая революция создавала больше рабочих мест, чем было уничтожено.