Машины сургалт яагаад чухал вэ?

/ / онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ

Machine Learning (ML) нь хиймэл оюун ухааны (AI) чухал хэсэг бөгөөд янз бүрийн салбар дахь хувиргах чадавхаасаа шалтгаалан ихээхэн анхаарал хандуулж, хөрөнгө оруулалт татсан. Түүний ач холбогдлыг хүний ​​оролцоо багатайгаар өгөгдлөөс суралцах, хэв маягийг тодорхойлох, шийдвэр гаргах боломжийг системд олгох чадвараараа онцолж байна. Энэхүү чадвар нь Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд нэн чухал бөгөөд нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд өргөтгөх боломжтой, үр ашигтай машин сургалтын загваруудыг ашиглах боломжтой.

Машины сургалтын чухал шалтгаануудын нэг нь асар их хэмжээний өгөгдлийг хүнээс хамаагүй хурдан бөгөөд үнэн зөв боловсруулж, дүн шинжилгээ хийх чадвар юм. Өнөөгийн өгөгдөлд тулгуурласан ертөнцөд байгууллагууд олон нийтийн мэдээллийн хэрэгсэл, мэдрэгч, гүйлгээ гэх мэт янз бүрийн эх сурвалжаас асар их мэдээллийн багц үүсгэж, цуглуулдаг. Өгөгдлийн шинжилгээний уламжлалт аргууд нь энэ хэмжээ, нарийн төвөгтэй байдлыг шийдвэрлэхэд хангалтгүй байдаг. Гэсэн хэдий ч машин сургалтын алгоритмууд нь эдгээр өгөгдлийн багцыг шүүж, нууцлагдмал хэв маяг, чиг хандлага, ойлголтыг олж илрүүлэх боломжтой. Жишээлбэл, эрүүл мэндийн салбарт машин сургалтын загварууд нь өвчний дэгдэлтийг урьдчилан таамаглах, эмчилгээний төлөвлөгөөг хувийн болгох, оношлогооны нарийвчлалыг сайжруулахын тулд эмнэлгийн бүртгэл, дүрслэлийн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх боломжтой.

Машин сургалтын өөр нэг чухал тал бол түүний дасан зохицох чадвар юм. Урьдчилан тодорхойлсон дүрмийг дагаж мөрддөг статик програмуудаас ялгаатай нь машин сургалтын загварууд нь илүү их өгөгдөлд өртөх тусам цаг хугацааны явцад сайжирч болно. Энэхүү тасралтгүй суралцах үйл явц нь тэдэнд шинэ мэдээлэл, өөрчлөгдөж буй орчинд дасан зохицох боломжийг олгодог. Жишээлбэл, Netflix, Amazon зэрэг компаниудын ашигладаг зөвлөмжийн системүүд нь хэрэглэгчийн зан төлөв, сонголтод дүн шинжилгээ хийхэд машин сургалтыг ашигладаг. Эдгээр системүүд нь шинэ хэрэглэгчийн харилцан үйлчлэлд тулгуурлан загваруудаа байнга шинэчилдэг бөгөөд ингэснээр улам бүр үнэн зөв, хувийн болгосон зөвлөмжүүд гарч ирдэг.

Машины сургалт нь нарийн төвөгтэй процессуудыг автоматжуулах, оновчтой болгоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Үйлдвэрлэлийн хувьд урьдчилан таамагласан засвар үйлчилгээний загварууд нь машин механизмын мэдрэгчээс авсан өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийж, тоног төхөөрөмжийн эвдрэл гарахаас өмнө урьдчилан таамаглаж, зогсолтыг багасгаж, засвар үйлчилгээний зардлыг бууруулдаг. Санхүүгийн хувьд машин сургалтын алгоритмууд нь гүйлгээний өгөгдлийн ер бусын хэв маягийг тодорхойлох замаар хуурамч гүйлгээг илрүүлж, улмаар хэрэглэгчид болон санхүүгийн байгууллагуудыг хоёуланг нь хамгаалдаг. Логистикийн хувьд маршрутыг оновчтой болгох алгоритмууд нь ачааны машинуудын хамгийн үр ашигтай маршрутыг тодорхойлохын тулд хөдөлгөөний хэв маяг, хүргэлтийн хуваарьт дүн шинжилгээ хийж, цаг хугацаа, түлшийг хэмнэдэг.

Машины сургалтын цар хүрээ нь бас нэг чухал давуу тал юм. Google Cloud гэх мэт үүлэн тооцооллын платформууд бий болсноор байгууллагууд одоо газар дээр нь өргөн хүрээтэй дэд бүтэц ашиглахгүйгээр машин сургалтын загваруудыг өргөн цар хүрээтэй байдлаар сургаж, ашиглах боломжтой болсон. Google Cloud Machine Learning нь машин сургалтын загваруудыг бүтээх, сургах, ашиглах үйл явцыг хялбаршуулдаг цогц хэрэгсэл, үйлчилгээгээр хангадаг. Жишээлбэл, Google Cloud AutoML нь хэрэглэгчдэд машин сургалтын өргөн туршлагагүй байсан ч гэсэн өөрсдийн хэрэгцээнд тохирсон тусгай машин сургалтын загварыг бий болгох боломжийг олгодог. Машин сургалтын технологийн энэхүү ардчилал нь илүү өргөн хүрээний байгууллагуудад түүний хүчийг ашиглах боломжийг олгодог.

Түүнчлэн, машин сургалт нь байгалийн хэл боловсруулах (NLP) болон компьютерийн алсын хараагаар дамжуулан хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. NLP загварууд нь машинуудад хүний ​​хэлийг ойлгох, үүсгэх боломжийг олгож, чатбот, виртуал туслах, хэлний орчуулгын үйлчилгээ зэрэг програмуудыг хөнгөвчлөх боломжийг олгодог. Жишээлбэл, Google Cloud-ийн Natural Language API нь текстэд дүн шинжилгээ хийж сэтгэл санаа, нэгж, синтаксийг гаргаж авах боломжтой бөгөөд ингэснээр бизнес эрхлэгчдэд хэрэглэгчийн санал хүсэлтээс ойлголт авч, үйлчилгээгээ сайжруулах боломжийг олгодог. Үүний нэгэн адил компьютерийн харааны загварууд нь дүрс таних, царай таних, бие даасан тээврийн хэрэгсэл гэх мэт програмуудыг идэвхжүүлж, харааны өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийж, тайлбарлаж чаддаг. Google Cloud-ийн Vision API нь хөгжүүлэгчдэд зургийн анализ хийх хүчирхэг чадавхийг өөрсдийн аппликешнүүдэд нэгтгэх боломжийг олгож, объект илрүүлэх, дүрс шошголох, оптик тэмдэгт таних (OCR) зэрэг ажлуудыг идэвхжүүлдэг.

Машины сургалтыг янз бүрийн салбаруудад нэгтгэх нь инноваци, өрсөлдөөний давуу талыг бий болгодог. Машины сургалтыг үр дүнтэй ашиглаж байгаа компаниуд шинэ бүтээгдэхүүн, үйлчилгээг хөгжүүлж, үйл ажиллагаагаа оновчтой болгож, нийт гүйцэтгэлээ сайжруулах өгөгдөлд суурилсан шийдвэр гаргах боломжтой. Жишээлбэл, жижиглэн худалдааны салбарт машин сургалтын загварууд нь эрэлтийг урьдчилан таамаглах, бараа материалын түвшинг оновчтой болгох, маркетингийн кампанит ажлыг хувийн болгохын тулд хэрэглэгчийн худалдан авалтын түүх, зан төлөвт дүн шинжилгээ хийх боломжтой. Эрчим хүчний салбарт машин сургалт нь ухаалаг сүлжээ болон сэргээгдэх эрчим хүчний эх үүсвэрийн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх замаар эрчим хүчний хэрэглээ, үйлдвэрлэлийг оновчтой болгож чадна.

Цаашилбал, машин сургалт нь нарийн төвөгтэй мэдээллийн багцад дүн шинжилгээ хийх, нээлтийн үйл явцыг хурдасгах замаар шинжлэх ухааны судалгаанд хувь нэмэр оруулдаг. Геномын чиглэлээр машин сургалтын загварууд нь өвчинтэй холбоотой генетикийн өөрчлөлтийг тодорхойлохын тулд ДНХ-ийн дараалалд дүн шинжилгээ хийж, хувь хүний ​​анагаах ухаанд ахиц дэвшил гаргахад хүргэдэг. Уур амьсгалын шинжлэх ухаанд машин сургалт нь цаг агаарын төлөв байдлыг урьдчилан таамаглах, хүрээлэн буй орчны өөрчлөлтийг хянах, уур амьсгалын өөрчлөлтийн нөлөөллийг бууруулах стратеги боловсруулахын тулд цаг уурын өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх боломжтой.

Машины сургалтын ёс зүй, нийгэмд үзүүлэх нөлөө нь бас чухал ач холбогдолтой. Машин сургалтын загварууд нь шийдвэр гаргах үйл явцад илүү нэгдэж байгаа тул тэдгээрийг шударга, ил тод, хариуцлагатай байлгах нь чухал юм. Google Cloud нь хариуцлагатай хиймэл оюун ухааны дадлагын ач холбогдлыг онцолж, байгууллагуудад ёс зүйн хэм хэмжээг дагаж мөрддөг машин сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх, ашиглахад туслах хэрэгсэл, удирдамжаар хангадаг. Жишээлбэл, Google Cloud-ийн AI Тайлбар функц нь машин сургалтын загварууд хэрхэн таамаглал дэвшүүлдэг тухай ойлголтыг өгч, хэрэглэгчдэд загварын шийдвэрийг ойлгож, итгэх боломжийг олгодог.

Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд машин сургалтын ач холбогдлыг үнэлж баршгүй. Том өгөгдлийн багцыг боловсруулах, дүн шинжилгээ хийх, шинэ мэдээлэлд дасан зохицох, нарийн төвөгтэй процессуудыг автоматжуулах, хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулах чадвар нь түүнийг инноваци, өрсөлдөөний давуу талыг жолоодох хүчирхэг хэрэгсэл болгодог. Google Cloud зэрэг үүлэн платформуудын цар хүрээ, хүртээмжийг ашигласнаар байгууллагууд нарийн төвөгтэй асуудлуудыг шийдэж, үйл ажиллагаагаа сайжруулахын тулд машин сургалтын бүх боломжийг ашиглах боломжтой.

Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу

Илүү олон асуулт, хариулт:

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , , , , ,