Что такое машинное обучение?
Когда мы говорим о машинном обучении. Распространенное мнение обычных людей состоит в том, что речь идет об обучении роботов тому, как выполнять такую работу, как чтение, письмо, какую-то конкретную работу или вести себя как люди.
Что ж, как становится ясно из этого изображения, машинное обучение не предназначено для обучения роботов тому, как вести себя, как мы учим собак, и не для того, чтобы подружиться с машинами.
Машинное обучение — это научное изучение алгоритмов и статистических моделей, которые компьютерные системы используют для эффективного выполнения конкретной задачи без использования явных инструкций, полагаясь вместо этого на шаблоны и выводы. Он рассматривается как подмножество искусственного интеллекта. Алгоритмы машинного обучения строят математическую модель на основе выборочных данных, известных как данные для обучения, чтобы делать прогнозы или принимать решения без явного программирования для выполнения задачи. Алгоритмы машинного обучения используются в самых разных приложениях, таких как фильтрация электронной почты и компьютерное зрение, где невозможно разработать алгоритм конкретных инструкций для выполнения задачи. Машинное обучение тесно связано с вычислительной статистикой, которая фокусируется на прогнозировании с помощью компьютеров. Изучение математической оптимизации поставляет методы, теорию и области применения в область машинного обучения. Интеллектуальный анализ данных — это область исследования в рамках машинного обучения, которая фокусируется на исследовательском анализе данных посредством обучения без учителя. В своем применении к бизнес-задачам машинное обучение также называют предиктивная аналитика.
Использование в нашей повседневной жизни
Использование машинного обучения встроено в нашу повседневную жизнь. Либо мы пользуемся смартфоном, либо пользуемся какими-то госуслугами. В настоящее время машинное обучение используется повсеместно
Как видно из приведенного выше изображения, области, где используется машинное обучение. Давайте посмотрим на некоторые примеры того, как они его используют -
- Приложения вроде Facebook и Google –
Наиболее распространенный способ, которым такие компании, как Facebook и Google, используют машинное обучение, — это получение данных о пользователях, их симпатиях и антипатиях и показ им рекламы на основе этих данных. практически в любом месте в Интернете, будь то торговые сайты, такие как Amazon, или платформы потокового видео, такие как YouTube, если вы видите рекомендуемый раздел. Затем он разрабатывается с применением машинного обучения.
Недавно стало популярным приложение под названием Faceapp, которое собирает данные о лицах пользователей, применяет к ним машинное обучение на основе данных других людей о том, как они выглядели в молодости и как они выглядели в старости, они создали из этого шаблоны, теперь они применяют то же самое. на лицах молодых людей и заставляют их выглядеть старыми.
Машинное обучение широко используется для распознавания изображений такими приложениями, как Google Photos, Google Lens, чтобы распознавать и упорядочивать похожие вещи в зависимости от того, как они выглядят.
2. Использование в киноиндустрии, например в Голливуде —
Машинное обучение широко используется в киноиндустрии для анализа данных о том, какие фильмы имеют хорошие кассовые сборы, в какое время года и какие фильмы люди смотрят. Не только это
В следующий раз, когда вы сядете смотреть фильм, алгоритм вашего потокового сервиса может порекомендовать блокбастер, написанный искусственным интеллектом, выполненный роботами, а также анимированный и визуализированный с помощью алгоритма глубокого обучения. Алгоритм ИИ мог даже прочитать сценарий и предложить студии купить права.
Это может звучать как научная фантастика, но идея использования компьютеров для написания сценариев и решения других задач набирает обороты в Голливуде. Машинное обучение, когда компьютеры используют алгоритмы для просеивания больших объемов данных и часто дают рекомендации, проникает во все уголки отрасли. Развлекательные компании используют эту технологию для цветокоррекции сцен, выявления популярных тем в экранизациях книг и разработки успешных маркетинговых кампаний. Даже агентства по поиску талантов используют эту технологию для предложений о том, как продвигать своих звезд.
3. Использование машинного обучения космическими агентствами, такими как НАСА —
Существует множество применений ИИ в астрономии. Например, одна команда более точно использует искусственный интеллект, машинное обучение, чтобы распознавать и классифицировать экзопланеты, похожие на каменистые миры в нашей Солнечной системе, такие как Марс и Земля. Исследователи из этой группы говорят, что они используют искусственную нейронную сеть, которая действует как человеческий мозг в том, как человеческие нейроны соединяются и как сеть учится на опыте, анализируя данные и изображения для принятия решений. Эта система может понять, какие компоненты находятся в атмосфере планеты, анализируя свет от родительской звезды мира, проходящий через эту атмосферу. С этого момента машина может обнаружить компоненты, которые могут указывать на то, что мир подходит для жизни, например, кислород или метан.
Возможности будущих межзвездных космических аппаратов могут включать не только классификацию, но и навигацию. НАСА недавно предоставило грант в размере 330 000 долларов США на раннюю стадию для автономных космических кораблей, чтобы уклоняться от мусора с использованием технологий, используемых в конкуренте Биткойн. Я надеюсь разработать технологию, которая сможет распознавать угрозы окружающей среде и избегать их, а также выполнять ряд задач автоматически, — главный исследователь Джин Вей Кочиш, доцент кафедры компьютерной и электротехники Университета Акрон в г. Об этом говорится в заявлении штата Огайо. Межзвездный автономный космический корабль, подобный тому, который Breakthrough Starshot хочет отправить в близлежащую систему Альфа Центавра, может управляться ИИ, чтобы делать выводы, когда его отделяют от человечества огромные расстояния.
4. Вакансии для студентов, доступные в сфере машинного обучения —
Согласно отчету с сайта вакансий, действительно, инженер по машинному обучению — лучшая работа 2019 года из-за растущего спроса и высоких зарплат.
Его карьера может похвастаться текущей средней зарплатой в размере 146 085 долларов США с темпами роста 344 процента в прошлом году.
Профессии, связанные с технологиями, в целом продолжают оставаться в выигрыше. Компания Indeed решила найти в своем отчете 25 лучших вакансий на 2019 год, и девять из них состоят из технических должностей.
Такие роли, как разработчик программного обеспечения, по-прежнему высоко ценятся из-за большого количества вакансий, но роли инженера по машинному обучению претендуют на первое место из-за более высоких зарплат и более быстрого роста.
Вторая вакансия, связанная с ИИ, находится сразу за пределами топ-10. Под номером 13 «Инженер компьютерного зрения» имеет более высокую среднюю базовую зарплату (158 303 доллара США), чем инженер по машинному обучению, но занимает более низкое место из-за более медленного роста (116%).
Вывод
Как видно из приведенных выше примеров, машинное обучение становится очень важной частью нашей жизни, и в будущем мир будет сильно зависеть от машинного обучения и ИИ. Да, есть и отрицательные стороны, например, что произойдет, если мы разработаем злого робота, похожего на Альтрона, который показан в фильме «Мстители: Эра Альтрона». Подобные вещи могут даже положить конец человечеству, но, поскольку ИИ находится на ранних стадиях, мы можем использовать машинное обучение в нашей повседневной жизни, чтобы облегчить ее и внести вклад в развитие технологий и эволюцию человечества.
