Ang mga kompyuter wala mag-usik-usik apan nagkadaghan sila sa adlaw-adlaw
Sa pinakasimple nga mga termino, ang machine learning (ML) mao ang pagprograma sa mga makina (computer) aron mahimo ang gihangyo nga buluhaton pinaagi sa paggamit ug pag-analisar sa datos (impormasyon) aron mahimo ang maong buluhaton nga walay bayad , nga walay dugang piho nga input gikan sa human developer.
Pagtuon sa Machine 101
Ang termino nga "learning machine" gimugna sa IBM labs niadtong 1959 ni Arthur Samuel, usa ka pioneer sa artificial intelligence (AI) ug computer gaming. Ang pagkat-on sa machine, isip resulta, usa ka sanga sa Artipisyal nga Kaalam. Ang pamatasan ni Samuel mao ang pag-usab sa modelo sa pagkomparar sa panahon nga magbalik-balik ug mohunong sa paghatag sa mga butang sa kompyuter aron makat-on.
Hinunoa, gusto niya nga ang mga kompyuter magsugod sa pagsusi sa mga butang sa ilang kaugalingon, nga walay mga tawo nga mosulti bisan sa pinakagamay nga piraso sa kasayuran. Dayon, naghunahuna siya, ang mga kompyuter dili lang mopahigayon og mga buluhaton apan sa katapusan makahukom unsa nga mga buluhaton ang himoon ug kanus-a. Ngano? Aron nga ang mga kompyuter makapakunhod sa gidaghanon sa trabaho nga gikinahanglan sa mga tawo sa pagbuhat sa bisan asa nga lugar.
Kon sa Unsang Paagi Maugmad ang Pagtuon sa Makina
Ang pagkat-on sa makina magamit pinaagi sa paggamit sa mga algorithm ug mga datos. Ang algorithm usa ka hugpong sa mga instruksyon o giya nga nagsulti sa usa ka kompyuter o programa kung unsaon pagtuman ang usa ka buluhaton. Ang mga algorithm nga gigamit sa ML nagakuha sa datos, pag-ila sa mga sumbanan, ug paggamit sa pag-analisar niana nga kasayuran aron ipahiangay ang kaugalingong mga programa ug gimbuhaton aron makompleto ang mga buluhaton.
Ang mga algorithm sa ML naggamit sa mga set sa paghimog mga lagda, desisyon nga mga kahoy, mga graphical nga mga modelo, pagproseso sa natural nga pinulongan, ug mga neural network (sa paghingalan sa pipila ka mga) sa pag-automate sa data sa pagproseso aron sa paghimo sa mga desisyon ug paghimo sa mga buluhaton Samtang ang ML mahimong usa ka komplikado nga hilisgutan, ang Google's Teachable Machine naghatag sa usa ka gipayano nga mga hand-on nga demonstrasyon kung giunsa ang ML nga nagtrabaho.
Ang labing gamhanan nga porma sa pagkat-on sa makina nga gigamit karon, nga gitawag og lawom nga pagkat-on , nagtukod og usa ka komplikadong gambalay sa matematika nga gitawag og neural network, pinasikad sa daghang mga datos. Ang mga neural network mga set sa mga algorithm sa ML ug AI nga gimugna human sa paagi sa mga selula sa nerbiyos sa impormasyon sa proseso sa utok sa tawo ug sa nervous system.
Artipisyal nga Kaalam kumpara sa Pag-gamit sa Kompyuter kumpara sa Data Mining
Aron labing masabtan ang relasyon tali sa AI, ML, ug data mining, makatabang ang paghunahuna sa usa ka hugpong sa nagkalainlain nga mga payong. Ang AI ang pinakadakong payong. Ang ML payong usa ka gidak-on nga mas gamay ug mosibo ubos sa AI payong. Ang data mining nga payong mao ang pinakagamay ug tukma sa ilalum sa ML payong.
- Ang AI usa ka sanga sa computer science nga nagtumong sa programa sa mga kompyuter sa paghimo sa mga buluhaton sa mas daghang "intelihente" ug "tawhanong" mga pamaagi, gamit ang mga pamaagi sa pagpangatarungan ug paghimog desisyon nga gimugna human sa tawhanong paniktik.
- Ang ML usa ka kategoriya sa kompyuter sulod sa AI nga naka-focus sa programming machines (computer) aron makat-on (pagpundok sa gikinahanglan nga datos o mga panig-ingnan) aron sa paghimo sa data-driven, intelihenteng mga desisyon sa mas automated nga pamaagi.
- Ang pagmina sa datos naggamit sa istatistiks, ML, AI, ug dako nga mga database sa impormasyon aron pagpangita sa mga sumbanan, paghatag og mga panglantaw, paghimo og klasipikasyon, pag-ila sa mga problema, ug paghatag og detalyado nga analytics sa data.
Unsa ang Mahimo sa Pagtuon sa Machine (ug Nahitabo Na)
Ang kapasidad alang sa mga kompiyuter sa pag-analisar sa daghan nga impormasyon sa mga fraction sa usa ka segundo naghimo sa ML nga mapuslanon sa daghang mga industriya diin ang panahon ug pagkatukma mahinungdanon.
- Medisina: Ang teknolohiya sa ML gipatuman sa nagkalainlaing mga solusyon alang sa medikal nga natad, lakip ang pagtabang sa mga doktor sa emergency department nga mas dali nga gisusi ang mga pasyente nga adunay dili kasagaran nga sintomas. Ang mga doktor makahimo sa pagsulod sa usa ka lista sa mga sintomas sa pasyente ngadto sa programa ug paggamit sa ML, ang programa makahugas sa trillions nga terabytes sa kasayuran gikan sa medikal nga literatura ug sa internet aron ibalik ang usa ka lista sa mga potensyal nga pag-diagnose ug girekomenda nga pagsulay o pagtambal sa record nga oras.
- Edukasyon: Gigamit ang ML sa pagmugna og mga gamit sa edukasyon nga nagtutud sa ilang mga kaugalingon sa mga panginahanglan sa pagtuon sa estudyante, sama sa mga taktika sa pagkakat-on sa pagkat-on ug sa mga electronic textbook nga mas interaktibo. Kini nga mga himan naggamit sa ML aron mahibal-an kung unsang mga konsepto ug mga kahanas ang nasabtan sa estudyante gamit ang mubo nga mga quiz ug praktis nga mga ehersisyo. Ang mga himan mohatag dayon og mga video, dugang nga mga ehemplo, ug materyal sa background aron matabangan ang estudyante nga makat-on sa gikinahanglan nga mga kahanas o mga konsepto.
- Automotive: Ang ML mao usab ang usa ka importante nga bahin sa nag-uswag nga larangan sa mga nagmaneho sa kaugalingon nga mga sakyanan (gitawag usab nga mga drayber nga dili kaayo sakyanan o mga autonomous nga mga sakyanan). Ang software nga naglihok sa mga nagmaneho sa kaugalingon nga mga sakyanan naggamit sa ML sa panahon sa tinuod nga kinabuhi nga mga pagsulay sa dalan ug mga simulations sa pag-ila sa mga kondisyon sa dalan (sama sa icy roads) o pag-ila sa mga babag sa dalan ug pagkat-on sa angay nga mga buluhaton sa pagdrayb aron luwas nga makalibot sa ingon nga mga sitwasyon.
Tingali nakahibalag ka na sa ML sa daghan nga mga panahon nga wala makahibalo niini. Ang uban nga mas komon nga paggamit sa teknolohiya sa ML naglakip sa praktikal nga pag-ila sa pagsulti ( Bixby sa Samsung, Sirius sa Samsung , ug daghan nga mga programa sa pakigpulong nga gigamit nga mga standard karon sa mga PC), pag-filter sa spam alang sa imong email, pagtukod sa mga feed sa balita, pag-ila sa pagpanglimbong, pag-personalize rekomendasyon sa pagpamalit, ug paghatag og mas epektibo nga mga resulta sa pagpangita sa web.
Ang ML bisan ang nalambigit sa imong feed sa Facebook . Kung gusto nimo o i-klik ang mga posts kanunay sa usa ka higala, ang mga algorithm ug ML sa likod sa mga talan-awon "makat-on" gikan sa imong mga lihok sa paglabay sa panahon aron paghatag og prayoridad sa pipila ka mga higala o mga pahina sa imong Newsfeed.
Unsa nga Pagtuon sa Machine ang Mahimo ba
Bisan pa, adunay limitasyon sa mahimo sa ML. Pananglitan, ang paggamit sa teknolohiya sa ML sa nagkalain-laing mga industriya nagkinahanglan og dakong kantidad sa pagpalambo ug pagprograma sa mga tawo aron magpalista sa usa ka programa o sistema alang sa matang sa mga buluhaton nga gikinahanglan sa industriya. Pananglitan, sa among medikal nga panig-ingnan sa ibabaw, ang programa sa ML nga gigamit sa departamento sa emerhensiya gihimo alang sa tawhanong medisina. Dili kini posible karon sa pagkuha sa eksaktong programa ug direktang ipatuman kini sa usa ka sentro sa emerhensiya sa Beterinaryo. Ang ingon nga pagbag-o nagkinahanglan sa halapad nga pagdesisyon ug pagpalambo sa tawhanong mga programmer aron sa paghimo sa usa ka bersyon nga makahimo sa paghimo niini nga tahas alang sa beterinaryo o tambal sa hayop.
Nagkinahanglan usab kini og hilabihan ka daghan nga mga datos ug mga panig-ingnan sa "pagkat-on" sa kasayuran nga gikinahanglan niini sa paghimo og mga desisyon ug paghimo sa mga buluhaton. Ang mga programa sa ML literal kaayo sa paghubad sa datos ug pakigbisog sa simbolo ug usab sa pipila ka matang sa relasyon sulod sa resulta sa datos, sama sa hinungdan ug epekto.
Ang padayon nga mga pag-uswag, hinoon, naghimo sa ML nga labaw sa usa ka uyok nga teknolohiya nga nagmugna sa maayong mga computer matag adlaw.