Inhoud
- Wat is machinaal leren?
- Hoe machine learning werkt
- Waarom machine learning zo belangrijk is
- Human Biases
- Wat is de toekomst?
- Samenvatting
Bron: Agsandrew / Dreamstime.com
Afhaal:
Machine learning heeft een enorm potentieel, maar het moet correct worden geïmplementeerd om nuttig te zijn.
Machine learning is een speciaal type algoritme dat van gegevens kan leren en voorspellingen kan doen. Naarmate we meer gegevens uit verschillende bronnen verzamelen, kan machinaal leren voorspellingen beter doen. Er zijn echter valkuilen die ook zorgvuldig moeten worden onderzocht.
Wat is machinaal leren?
Voordat je te diep op het onderwerp ingaat, is het uiterst belangrijk om te weten wat machine learning eigenlijk is. Het is een tak van kunstmatige intelligentie die zich richt op leren door middel van berekening en door het herkennen van de patronen van verstrekte gegevens. Het wordt nu gebruikt om machines te maken die zelf beslissingen kunnen nemen met behulp van vele geavanceerde algoritmen.
Met behulp van machine learning-algoritmen kunnen machines kennis verwerven, verschillende dingen weten door de echte wereld te verkennen, vragen te stellen over de kennis die ze opdoen en nog veel meer. Deze mogelijkheden helpen de machine om te denken, te begrijpen en op dezelfde manier te leren van zijn omgeving, de logica achter elk concept te vinden, te voorspellen en vervolgens een voorspelling te doen.
Hoe machine learning werkt
Dit concept is niet echt heel nieuw. Machine learning is niets anders dan een reeks algoritmen die kunnen leren van de gegeven gegevenspool en op basis daarvan voorspellingen kunnen doen. Gegevens en de nauwkeurigheid van de voorspelling gaan hand in hand, dus met meer gegevens krijgen we een meer accurate voorspelling.
Als zodanig heeft het geen vooraf gedefinieerde regels nodig om de werking te regelen. Dit concept werkt continu. Het past veel verschillende soorten geavanceerde algoritmen automatisch toe op een set gegevens om betere resultaten te krijgen. Deze continue en iteratieve cyclus helpt bij het zorgvuldig analyseren van de omgeving, het voorspellen van de juiste oplossing voor een bepaald probleem en uiteindelijk het nemen van de juiste beslissing.
Waarom machine learning zo belangrijk is
Het antwoord hierop ligt in enkele factoren, die de belangrijkste oorzaken zijn om dit concept succesvol te maken. Laten we deze factoren eens bekijken:
De berekeningstechnieken vorderen ook geleidelijk volgens de wet van Moore. Verschillende bedrijven zoals IBM, NVIDIA en anderen ontwikkelen verschillende innovaties om de berekeningsmethoden te verbeteren. Deze verbeteringen helpen om berekeningstechnieken te creëren om de gegevens op een betere manier te verwerken.
Een paar benaderingen van algoritmen worden black boxes genoemd, afhankelijk van de afzonderlijke gegevenspunten en het begrip van het proces. Gewoonlijk is een black box een systeem of algoritme dat alleen kan worden bekeken in termen van de opgenomen invoer en de geleverde uitvoer. Deze algoritmen of systemen bieden geen zicht op de interne werking of de logica erachter en bieden daardoor alleen ondoorzichtigheid (zwart). Deze staan erom bekend technische en culturele problemen voor een organisatie te veroorzaken.
Als een black box-aanpak onvoldoende presteert wanneer de gegevens een significante verandering ondergaan, kan het systeem door gebrek aan inzicht gevaar lopen. Het is heel moeilijk uit te leggen waarom het model faalt en het kan de groei van organisaties aanzienlijk terugdringen.
Technische schulden, met betrekking tot de programmering, verwijzen naar gevallen waarin vaak wordt gekozen voor code die gemakkelijk op korte termijn te implementeren is, in plaats van de beste algemene oplossing. Het is meestal een zeer slechte benadering van programmeren en als zodanig kan code later diepere problemen ontwikkelen, die worden aangeduid als schulden.
Deze systemen kunnen in de loop van de tijd een technische schuld opbouwen, omdat ze niet zelfoptimaliserend van aard zijn. Technische schulden kunnen zich op veel verschillende manieren manifesteren, zoals oerwouden van pijpleidingen, verstrengeling, niet-aangegeven klanten, verborgen feedbacklussen, niet-benutte gegevensafhankelijkheid, enz. Ze kunnen leiden tot onduidelijkheid en onbedoelde resultaten, en kunnen de prestaties van het systeem drastisch verminderen. Dit kan worden opgelost door wiskundigen en ingenieurs in evenwicht te nemen om het algoritme zo te plannen dat deze schulden worden verminderd. (Zie Data Scientists: The New Rock Stars of the Tech World voor meer informatie over de professionals die machine learning implementeren.)
Human Biases
De selectie van algoritmen wordt gedaan door mensen en kan dus bevooroordeeld zijn. Dit kan leiden tot een situatie waarin een onjuist algoritme is geselecteerd.
Een team waarvan alle leden zijn afgestudeerd aan dezelfde school, heeft bijvoorbeeld de neiging om dezelfde set algoritmen te kiezen. Het is dus het beste om uw team met verschillende soorten algoritmische variëteit te injecteren of veel verschillende algoritmen samen te gebruiken.
Wat is de toekomst?
Onze wereld transformeert zichzelf langzaam met behulp van nieuwe en evoluerende technologieën. Machine learning helpt de rit naar uw bestemming te leiden door voldoende hulp te bieden bij het besluitvormingsproces. Het zal niet alleen helpen bij het verlagen van de kosten van een bedrijf, maar ook de juiste manier tonen om de kwaliteit van een bedrijf te verbeteren door rekening te houden met alle enquêtes en gegevens. Het vertoont veelbelovende eigenschappen om in de toekomst een betere oplossing te bieden.
Samenvatting
Machine learning is een concept dat veel aandacht heeft getrokken en waarschijnlijk alle hype zal waarmaken. Het is erg transformerend, dus het kan werken aan elke workflow voor elk bedrijf. Elke organisatie die deze service op de juiste manier integreert, zal aanzienlijke voordelen zien. Het is echter ook erg belangrijk om beide zijden van de medaille te kennen om deze goed te kunnen integreren.