Какво е машинно обучение и защо може да отнеме работата ви

2024 Автор: Malcolm Clapton | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-17 03:47

Новите алгоритми позволяват на компютрите да решават проблеми, които преди са били възможни само за хората. От една страна, това ще ни донесе големи ползи, от друга, нови предизвикателства за всеки един от нас. За да не допуснете напредъка да ви хване изненада, бъдете нащрек и наблюдавайте ситуацията.

Доскоро програмистите трябваше да пишат сложни и много точни инструкции дори за да могат компютрите да изпълняват най-простите задачи.

Езиците винаги са се развивали, но най-значителният напредък в тази област е опростяването на работата с код. Сега компютрите не могат да бъдат програмирани както преди, а настроени по такъв начин, че да се учат сами.

Този процес, наречен машинно обучение, обещава да бъде истински технологичен пробив и може да засегне всеки, независимо от сферата му на дейност. Затова ще бъде полезно за всеки от нас да разбере темата.

Какво е машинно обучение

Машинното обучение елиминира необходимостта програмист да обяснява подробно на компютъра как точно да се реши проблем. Вместо това компютърът се научава да намира решение сам. По същество машинното обучение е много сложно приложение на статистиката за намиране на модели в данните и създаване на прогнози от тях.

Историята на машинното обучение датира от 50-те години на миналия век, когато компютърните учени успяват да научат компютрите да играят дама. Оттогава, заедно с изчислителната мощност, нараства сложността на моделите и прогнозите, които компютърът може да разпознава и прави, и проблемите, които може да решава.

Алгоритъмът първо получава набор от данни за обучение и след това ги използва за обработка на заявки. Например, можете да заредите няколко снимки в колата си с описание на тяхното съдържание, като „тази снимка показва котка“и „тази снимка няма котка“. Ако след това добави нови изображения към компютъра, той ще започне да идентифицира снимки с котки сам.

Алгоритъмът продължава да се подобрява. Правилните и грешни резултати от разпознаването влизат в базата данни и с всяка обработена снимка програмата става все по-умна и по-добре и по-добре се справя със задачата. По същество това е учене.

Защо машинното обучение е важно

Сега машините могат безопасно да се прилагат в области, които преди се смятаха за достъпни само за хората. Въпреки че технологиите все още са далеч от идеалните, изводът е, че компютрите непрекъснато се подобряват. На теория те могат да се развиват неограничено. Това е основната идея на машинното обучение.

Машините се научават да виждат изображения и да ги класифицират, както е в горния пример със снимка. Те могат да разпознават текст и числа в тези изображения, както и хора и места. Освен това компютрите не само идентифицират написаните думи, но и вземат предвид контекста на тяхното използване, включително положителни и отрицателни нюанси на емоциите.

Освен всичко друго, машините могат да ни слушат и да отговарят. Виртуалните асистенти в нашите смартфони – независимо дали са Siri, Cortana или Google Now – въплъщават пробиви в обработката на естествен език и продължават да се развиват.

Освен това компютрите се учат да пишат. Алгоритмите за машинно обучение вече генерират новинарски статии. Могат да пишат за финанси и дори за спорт.

Такива функции могат да променят всички дейности въз основа на въвеждане и класификация на данни, които преди са били възможни само за хората. Ако компютърът може да разпознае изображение, документ, файл или друг обект и да го опише точно, това отваря широки възможности за автоматизация.

Как се използва машинното обучение днес

Алгоритмите за машинно обучение вече са в състояние да впечатлят.

Medecision ги използва за изчисляване на рисковите фактори за различни заболявания в големи общности. Например, алгоритъмът е идентифицирал осем променливи, които могат да се използват за заключение дали пациент с диабет се нуждае от хоспитализация или не.

След като потърсите правилния продукт в онлайн магазините, може да забележите, че виждате реклама за този продукт в интернет за дълго време. Тази маркетингова персонализация е само върхът на айсберга. Компаниите могат автоматично да изпращат имейли, купони, оферти и да показват препоръки, съобразени с всеки клиент поотделно. Всичко това по-нежно тласка потребителя да купува.

Обработката на естествен език се използва по много различни начини. Например с негова помощ служителите в услугите за поддръжка се заменят, за да предоставят бързо необходимата информация на потребителите. Освен това такива алгоритми помагат на юристите да дешифрират сложна документация.

IBM наскоро направи проучване. ръководители на автомобилни компании. 74% от тях очакват умните автомобили да се появят по пътищата до 2025 г.

Такива автомобили ще получават информация за собственика и заобикалящата ги среда, използвайки Интернет на нещата. Въз основа на тези данни те ще могат автоматично да променят температурата, аудиото, позицията на стола и други настройки. Умните автомобили също сами ще решават възникващи проблеми, ще шофират самостоятелно и ще дават препоръки въз основа на трафика и пътните условия.

Какво да очакваме от машинното обучение в бъдеще

Възможностите, които машинното обучение отваря пред нас в бъдеще, са почти безкрайни. Ето няколко впечатляващи примера.

• Персонализирана здравна система, която предоставя на пациентите персонализирани медицински грижи въз основа на техния генетичен код и начин на живот.
• Софтуер за сигурност, който открива хакерски атаки и зловреден софтуер с най-висока точност.
• Компютъризирани системи за сигурност за летища, стадиони и подобни места, които идентифицират потенциални заплахи.
• Самоуправляващите се автомобили, които се ориентират в пространството, минимизират броя на задръстванията и произшествията.
• Усъвършенствани системи за борба с измамите, които могат да осигурят пари в нашите сметки.
• Универсални преводачи, които ще ни позволят да получаваме точен и бърз превод с помощта на смартфони и други смарт устройства.

Защо трябва да внимавате за машинното обучение

Докато мнозина ще изпитат тези възможности с навлизането на нови технологии, повечето няма да искат да разберат как всичко работи отвътре. Но по-добре всички да бъдем нащрек. Всъщност, наред с всички ползи, по-нататъшният напредък ще донесе осезаеми последици за пазара на труда.

Машинното обучение, базирано на непрекъснато нарастващото количество данни, което генерира почти всеки човек на земята, ще промени напълно професиите. Разбира се, тези нововъведения ще опростят работата на много хора, но ще има и такива, които ще бъдат лишени от работата си. Алгоритмите вече отговарят на имейли, интерпретират медицински изображения, помагат в съдебни спорове, анализират данни и т.н.

Машините се учат от собствения си опит, така че програмистите вече не трябва да пишат код за всяка необичайна ситуация. Тази способност за обучение, заедно с напредъка в роботиката и мобилните технологии, ще позволи на компютрите да се справят със сложни задачи по-добре от всякога.

Но какво ще се случи с хората, когато бъдат изпреварени от машините?

Според. Световният икономически форум, компютрите и роботите ще заемат петте милиона работни места, които хората сега притежават през следващите пет години.

По този начин трябва да следим как машинното обучение променя работния процес. Няма значение кой сте: адвокат, медик, помощен работник, шофьор на камион или някой друг. Промяната може да засегне всеки.

Най-добрият начин да избегнете неприятната изненада, когато компютрите започнат да поемат работа, е да мислите проактивно и да се подготвите.