Strojno učenje ima širok spektar primjena u industriji financija, zdravstva, marketinga i transporta. Koristi se za analizu i obradu velikih količina podataka, predviđanje i automatizaciju procesa donošenja odluka, između ostalih zadataka.
U ovom članku naučite pet ključnih karakteristika mašinskog učenja koje ga čine moćnim alatom za rješavanje širokog skupa problema, od prepoznavanja slike i govora do sistema preporuka i obrade prirodnog jezika.
Šta je mašinsko učenje?
Mašinsko učenje je podpolje umjetne inteligencije (AI) koji uključuje razvoj algoritama i statističkih modela, koji omogućavaju računarima da uče iz podataka bez eksplicitnog programiranja. Izgradnja sistema sa mogućnošću da kontinuirano poboljšavaju svoje performanse na datom zadatku na osnovu iskustva stečenog iz podataka kojima su izloženi, cilj je mašinskog učenja. Ovo se postiže davanjem algoritama opsežnom obukom o ogromnim skupovima podataka, što omogućava algoritmima da pronađu obrasce i veze u podacima.
- Učenje pod nadzorom: Ovo uključuje obuku modela na označenom skupu podataka, gdje se za svaki ulaz daje ispravan izlaz. Algoritam koristi ove informacije da nauči odnos između ulaza i izlaza, a zatim može da predviđa nove, nevidljive podatke.
- Učenje bez nadzora: Ovo uključuje obuku modela na neobilježenom skupu podataka gdje nije dat ispravan izlaz. Algoritam mora sam pronaći strukturu u podacima i obično se koristi za grupisanje, smanjenje dimenzionalnosti i detekciju anomalija.
- Učenje s pojačanjem: Ovo uključuje obuku agenta da donosi odluke u okruženju u kojem dobija povratnu informaciju kroz nagrade ili kazne. Algoritam koristi ove povratne informacije kako bi naučio najbolju strategiju za maksimiziranje nagrada tokom vremena.
5 ključnih karakteristika mašinskog učenja
Mašinsko učenje je postalo jedno od najvažnijih tehnoloških dostignuća posljednjih godina i značajno je utjecalo na širok spektar industrija i aplikacija. Njegove glavne karakteristike su:
- Prediktivno modeliranje: Algoritmi mašinskog učenja koriste podatke za kreiranje modela koji predviđaju buduće događaje. Ovi modeli se mogu koristiti za određivanje rizika neispunjenja kredita ili vjerovatnoće da će potrošač izvršiti kupovinu, između ostalog.
- Automatizacija: Algoritmi mašinskog učenja automatizuju proces pronalaženja obrazaca u podacima, zahtevajući manje ljudskog učešća i omogućavajući precizniju i efikasniju analizu.
- Skalabilnost: Tehnike mašinskog učenja su veoma pogodne za obradu velikih podataka jer su napravljene za rukovanje ogromnim količinama podataka. Kao rezultat toga, preduzeća mogu donositi odluke na osnovu informacija prikupljenih iz takvih podataka.
- Generalizacija: Algoritmi za mašinsko učenje su sposobni da otkriju široke obrasce u podacima koji se mogu koristiti za analizu svežih, neistraženih podataka. Iako podaci koji se koriste za obuku modela možda neće biti odmah primjenjivi na zadatak koji je pri ruci, oni su korisni za predviđanje budućih događaja.
- Prilagodljivost: Kako novi podaci postaju dostupni, algoritmi mašinskog učenja se izgrađuju da uče i kontinuirano se prilagođavaju. Kao rezultat, oni mogu poboljšati svoje performanse tokom vremena, postajući precizniji i efikasniji kako im se više podataka stavlja na raspolaganje.
Integracija mašinskog učenja i blockchain tehnologije
Integracija mašinskog učenja i blockchain tehnologije obećava veliku budućnost. Algoritmi mašinskog učenja mogu se koristiti za procenu podataka i generisanje predviđanja na osnovu njih koristeći decentralizovanu i sigurnu platformu kao što je blockchain.
Jedna moguća oblast upotrebe za ovu integraciju je u bankarskom sektoru, gde je decentralizovan karakter i sposobnost blockchain tehnologije da zabraniti neovlašteni pristup osjetljivim podacima može pomoći algoritmima mašinskog učenja da efikasnije otkriju prevaru i pranje novca.
Povezano: Potencijal Blockchaina: Kako AI može promijeniti decentraliziranu knjigu
Mašinsko učenje i blockchain tehnologija također mogu napraviti značajnu razliku u upravljanje lancem snabdevanja. Dok se blockchain tehnologija može koristiti za pružanje otvorenosti i odgovornosti u lancu nabavke, algoritmi mašinskog učenja mogu se koristiti za optimizaciju operacija lanca nabavke i predviđanje potražnje.
Blockchain tehnologija može omogućiti sigurno i privatno dijeljenje medicinske dokumentacije, dok se algoritmi mašinskog učenja mogu koristiti za predviđanje izbijanja bolesti i poboljšanje ishoda pacijenata.
Budućnost mašinskog učenja
Očekuje se da će budućnost mašinskog učenja biti okarakterisana stalnim napretkom u algoritmima, računarskoj snazi i dostupnosti podataka. Kako mašinsko učenje postaje sve šire prihvaćeno i integrisano u različite industrije, ono ima potencijal da u velikoj meri utiče na društvo na više načina.
Neki od ključnih trendova i razvoja u budućnosti mašinskog učenja uključuju:
- Povećana automatizacija: Kako algoritmi mašinskog učenja budu napredovali, oni će moći da automatizuju veći opseg poslova, koji će zahtevati manje ljudskog unosa i povećati produktivnost.
- Više personalizirana iskustva: Algoritmi mašinskog učenja će imati kapacitet da procijene i iskoriste ogromne količine podataka za pružanje visoko individualiziranih iskustava, kao što su personalizirani prijedlozi i reklame.
- Poboljšano prosuđivanje: Kako algoritmi mašinskog učenja budu sve bolji u donošenju komplikovanih presuda i predviđanja, brojna preduzeća će imati koristi od preciznijeg i efikasnijeg donošenja odluka.
- Etički napredak AI: Kako mašinsko učenje postaje sve češće, sve će se više naglasak stavljati na osiguravanje da se ono razvija i koristi etički i odgovorno, s fokusom na očuvanje privatnosti i eliminaciju predrasuda u donošenju odluka.
- Interdisciplinarna suradnja: Mašinsko učenje će se sve više koristiti u suradnji s drugim poljima, kao što su neuroznanost i biologija, kako bi se potaknula nova otkrića i napredak u tim područjima.
Sve u svemu, budućnost mašinskog učenja obećava i očekuje se da će nastaviti da transformiše širok spektar industrija, od finansija do zdravstvene zaštite, u narednim godinama.
Izvor: https://cointelegraph.com/news/5-key-features-of-machine-learning