Машины сургалт нь бидний өдөр тутмын үйл ажиллагаа, нарийн төвөгтэй сорилтуудыг хэрхэн удирдаж байгааг өөрчилж, хувийн хуваарь гаргахаас эхлээд бизнесийн стратеги хүртэл бүх зүйлийг сайжруулж байна. Энэхүү гарын авлага нь машин сургалтын үндэс суурь, түүний янз бүрийн салбар дахь практик хэрэглээ, түүний хувиргах нөлөөллийг судлах болно ажил мэргэжил ландшафт.
Технологийн хурдацтай хөгжиж буй орчинд машин сургалтын талаар ойлгох нь маш чухал юм. Энэхүү динамик талбар нь өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх чадварыг нэмэгдүүлж, өдөр тутмын ажлыг автоматжуулж, ажил мэргэжлийн шинэ боломжийг нээж өгдөг. Машин сургалтын үндсэн зарчмуудыг олж мэдээд түүнийг салбаруудад хэрхэн шинэлэг байдлаар хэрэгжүүлж байгааг хараарай.
Энэхүү дэвшилтэт технологийн нарийн төвөгтэй зүйлсийг оюутнуудаас эрдмийн аялалаа эхлүүлж буй мэргэжилтнүүдээс эхлээд ур чадвараа дээшлүүлэх хүртэл хүн бүрт хүртээмжтэй, сонирхолтой болгоход бидэнтэй нэгдээрэй.
Машин сургалтын тухай ойлголт
Машины сургалт нь хиймэл оюун ухаан (AI) доторх динамик талбар бөгөөд системд өгөгдөлөөс суралцах, хүний оролцоо багатай шийдвэр гаргах боломжийг олгодог. Энэ нь өгөгдөлд тасралтгүй дүн шинжилгээ хийх, дэвшилтэт алгоритмуудыг ашиглах замаар автоматаар сайжруулах чадвартай гэдгээрээ алдартай.
Машин сургалтын зорилго ба хэрэглээ
Машины сургалт нь хэд хэдэн чухал зорилгод хүрэх зорилготой:
- Өгөгдлийг ангилах. Загваруудыг тодорхойлж, имэйлийг жинхэнэ болон спам ангилалд ангилах гэх мэт өгөгдлийг үр дүнтэй зохион байгуулах.
- Урьдчилан таамаг дэвшүүлж байна. Өөр өөр хот дахь байшингийн үнийг таамаглах гэх мэт ирээдүйн үйл явдлыг урьдчилан таамаглахад түүхэн өгөгдлийг ашиглах.
Эдгээр аргууд нь хэлний орчуулга, хэрэглэгчийн сонголтын дүн шинжилгээ, эмнэлгийн оношлогоо зэрэг салбарт ихээхэн нөлөөлдөг янз бүрийн салбарт ашиглагддаг.
Машин сургалтын онолын үндэс
Машины сургалтын цаадах үндсэн онолуудыг судлах нь түүний үйл ажиллагааны талаар илүү гүнзгий ойлголтыг өгдөг:
- Статистикийн сургалтын онол. Машин сургалтын олон алгоритмууд нь өгөгдлөөс суралцахын тулд статистик загвар бүтээхэд суурилдаг. Энэ онол нь алгоритмуудын хийсэн тохируулгыг ойлгоход тусалдаг.
- Тооцоолсон сургалтын онол. Компьютерийн шинжлэх ухааны энэ салбар нь алгоритмуудыг сурах үндсэн математикийг судалдаг бөгөөд тэдгээр нь хэрхэн ажилладаг, ямар нарийн төвөгтэй байдаг талаар илүү тодорхой ойлголт өгдөг.
- Мэдрэлийн сүлжээ. Хүний тархины загварчилсан мэдрэлийн сүлжээ нь гүнзгий суралцахад чухал ач холбогдолтой бөгөөд өгөгдлийн нарийн төвөгтэй хэв маяг, гажуудлыг илрүүлэхэд маш чухал юм.
Хувьсал ба нөлөө
Технологийн хөгжил, нийгмийн хэрэгцээг тусгасан машин сургалт тасралтгүй хөгжиж байна.
- Түүхэн нөхцөл байдал. Анхны үеэсээ эхлэн машин сургалт нь энгийн алгоритмаас бие даасан тээврийн хэрэгсэл жолоодох, эмнэлгийн оношилгоог хөнгөвчлөх чадвартай дэлхийн системд шилжсэн.
- Ирээдүйн чиг хандлага. Одоогоор энэ салбарт томоохон ахиц дэвшил гарч байна AI ёс зүй, квант тооцооллын өсөлт, зах зээлийн шинэ боломжуудыг нээсэн. Эдгээр бүтээн байгуулалтууд нь янз бүрийн салбаруудад ихээхэн нөлөө үзүүлэх боломжтой.
Алсын харааг өргөжүүлэх
Машины сургалтыг янз бүрийн өнцгөөс авч үзэх нь түүний илүү өргөн утгыг харуулж байна:
- Салбар хоорондын холбоо. Машины сургалт нь ёс зүйн асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд танин мэдэхүйн үйл явц, философи зэрэг сэтгэл судлал зэрэг салбаруудтай хамтран ажилладаг. Эдгээр салбар хоорондын хүчин чармайлт нь хиймэл оюун ухааны системийн хөгжлийг сайжруулахад амин чухал юм.
- Дэлхийн нөлөө. Дэлхий даяар машин сурах нь эдийн засгийг төлөвшүүлэх, томоохон асуудлуудыг шийдвэрлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Жишээлбэл, хөгжиж буй орнуудад эрүүл мэнд, хөдөө аж ахуйн салбарыг өөрчилж байгаа нь ядуурлыг даван туулах, эрүүл мэндийг сайжруулахад туслах болно.
Машин сургалтын бодит хэрэглээ
Машины сургалт нь зөвхөн анги танхимаар хязгаарлагдах онолын судалгаа биш; Энэ нь бодит ертөнцийн асуудлыг шийдэж, үр ашгийг дээшлүүлэх замаар салбарууд болон эрдэм шинжилгээний орчинд хувьсгал хийх хүчирхэг хэрэгсэл юм. Энэ хэсэг нь машин сурах нь хаана их нөлөө үзүүлснийг онцолж, түүний өргөн боломжуудыг харуулсан жишээнүүдийг үзүүлэв:
Эрүүл мэндийн
Эрүүл мэндийн салбарт машины алгоритмууд нь урьдчилан таамаглах оношлогоонд чухал ач холбогдолтой бөгөөд эмч нарт өвчтөний мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийж, болзошгүй үр дагаврыг урьдчилан таамаглах замаар эрүүл мэндийн ноцтой асуудлаас урьдчилан сэргийлэхэд тусалдаг. Эдгээр технологи нь эрт оношлоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд өвчтөний амин чухал байдлыг хянах, эмчилгээний төлөвлөгөөг тохируулахад тусалдаг бөгөөд ингэснээр өвчтөний үр дүн сайжирч, эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээ илүү үр дүнтэй байдаг.
Автомашин үйлдвэрлэл
Машины сургалт нь автомашины инноваци, ялангуяа өөрөө жолооддог машин бүтээхэд тэргүүлдэг. Эдгээр хиймэл оюун ухааны системүүд нь аюулгүй байдлыг сайжруулж, навигац хийхэд туслах яаралтай шийдвэр гаргахын тулд өөр өөр мэдрэгчээс авсан өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийдэг. Гол функцууд нь саадыг илрүүлэх, маршрут төлөвлөх, жолоочийн тусламжийг багтаасан бөгөөд эдгээр нь бүгд аюулгүй, үр дүнтэй жолоодлогын туршлагыг бий болгоход хувь нэмэр оруулдаг.
Санхүүгийн үйлчилгээ
Санхүүгийн хувьд дэвшилтэт алгоритмууд нь компаниудын залилангийн илрүүлэлт, эрсдэлийн үнэлгээ, арилжаанд хандах хандлагыг өөрчилдөг. Ер бусын хэв маягийг тодорхойлохын тулд гүйлгээний өгөгдлийг сайтар судалж, эдгээр алгоритмууд нь боломжит залилан мэхлэхийг илрүүлж, хөрөнгө оруулалтын эрсдэлийг үнэлж, зах зээлийн нөхцөл байдал хувьсах үед ч санхүүгийн үр дүнг сайжруулахын тулд арилжааг автоматжуулж чадна.
Үзвэр үйлчилгээ, хэвлэл мэдээллийн хэрэгсэл
Үзвэр үйлчилгээ, хэвлэл мэдээллийн салбарууд хэрэглэгчийн туршлагыг хувийн болгохын тулд машин сургалтыг ашигладаг. Үзэх зуршилд дүн шинжилгээ хийдэг алгоритмууд зэрэг платформ дээр кино, телевизийн шоуг санал болгодог Netflix, хувь хүний сонголтод тохируулсан. Үүний нэгэн адил, машин сургалтыг нийтлэлчид контент хүргэх, уншигчдын оролцоо, сэтгэл ханамжийг сайжруулахад ашигладаг.
Боловсрол ба эрдэм шинжилгээний судалгаа
Эрдмийн орчинд машин сургалт нь сургалтын туршлагыг автоматжуулж, хувийн болгодог. Энэ нь сургалтын хурд, хэв маягт тулгуурлан оюутны бие даасан хэрэгцээнд нийцүүлэн боловсролын агуулгыг тохируулах, оролцоо, үр нөлөөг сайжруулах боломжтой. Нэмж дурдахад, машин сургалт нь уламжлалт аргуудаас илүү өргөн хүрээтэй өгөгдлийн багцад дүн шинжилгээ хийх замаар судалгаанд тусалдаг бөгөөд энэ нь шинжлэх ухааны судалгаанд таамаглалыг хурдан шалгах, инновацийг нэвтрүүлэх боломжийг олгодог.
Машин сургалтын үйл ажиллагаа хэрхэн явагддагийг судлах
Машины сургалт нь AI загваруудыг амжилттай бүтээхэд чухал ач холбогдолтой тодорхой цуврал алхмуудаар ажилладаг:
- Өгөгдөл цуглуулах. Эхний алхам нь хөгжмийн бичлэг, эмнэлгийн бүртгэлээс эхлээд камерын зураг хүртэлх янз бүрийн эх сурвалжаас мэдээлэл цуглуулах явдал юм. Жишээлбэл, Spotify нь сонсогчдын сонирхлыг ойлгохын тулд хөгжмийн бичлэгт дүн шинжилгээ хийж, шинэ дуу санал болгодог. Энэхүү түүхий болон боловсруулаагүй өгөгдөл нь дараагийн бүх машин сурах үйл явцын үндэс суурийг бүрдүүлдэг.
- Мэдээлэл бэлтгэх. Мэдээллийг цуглуулсны дараа компьютерт ойлгомжтой байхаар цэвэрлэж, бүтэцтэй байх ёстой. Энэ үе шат нь алдааг засаж, өгөгдлийг цэгцлэнэ. Жишээлбэл, онцлог шинж чанарууд нь Google Зураг нь объект, нүүр царайг хэрхэн тодорхойлж, цэгцлэхтэй адил тодорхой асуудлыг шийдвэрлэхэд туслах чухал шинж чанаруудыг задалдаг.
- Загварын сургалт. Тохиромжтой загварыг сонгох нь маш чухал бөгөөд загварыг сонгосны дараа сургалт эхэлдэг. Энд загвар нь хэв маягийг таньж, түүний параметрүүдийг тохируулах замаар өгөгдлөөс бие даан суралцдаг. Зорилго нь загвар нь бие даан найдвартай шийдвэр эсвэл таамаглал гаргах явдал юм. Жишээлбэл, Netflix нь хэрэглэгчдийн үзсэн түүх дээр үндэслэн шоу санал болгохын тулд загваруудыг ашигладаг.
- Загвар оновчлол. Сургалтын дараа загвар нь нарийвчлал, ашигтай байдлыг нэмэгдүүлэхийн тулд сайжруулсан. Бодит нөхцөл байдалд илүү сайн ажиллахын тулд үүнийг янз бүрийн аргаар тохируулсан эсвэл туршиж үздэг. Жишээлбэл, Тесла аюулгүй байдал, гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд автомат жолоодлогын програм хангамжаа тогтмол шинэчилдэг.
- Загварын үнэлгээ. Загварыг сургалтын явцад олж хараагүй шинэ мэдээллээр турших нь түүний гүйцэтгэлийг үнэлэхэд маш чухал юм. Энэхүү үнэлгээ нь загвар нь шинэ нөхцөл байдал, сорилтод хэр үр дүнтэй дасан зохицож чадахыг шийдэхэд тусалдаг. Жишээлбэл, IBM Watson-ийн чадавхийг эрүүл мэндийн янз бүрийн оношилгооны хувилбаруудад тогтмол туршиж, өвчтөний янз бүрийн төрлийн өгөгдөлтэй ур чадвараа баталгаажуулдаг.
- Загвар байршуулалт. Сүүлийн алхам нь зургийг таних эсвэл чиг хандлагыг урьдчилан таамаглах зэрэг тодорхой ажлуудыг гүйцэтгэхийн тулд загварыг ашиглах явдал юм. Амазон нь худалдааны хэв маягийг урьдчилан таамаглах, бараа материалын менежментийг оновчтой болгохын тулд машин сургалтыг ашигладаг. Байршуулсаны дараа загвар нь цаг хугацааны явцад үр ашигтай байхын тулд суралцаж, дасан зохицож байна.
- Тасралтгүй сайжруулалт. Машины сургалт нь мөчлөгийн шинж чанартай бөгөөд өгөгдөл цуглуулах, бэлтгэх, сургах, ашиглах үе бүр нь загварын чадавхийг сайжруулж, шинэ өгөгдөлтэй ч тогтвортой гүйцэтгэлийг эрэлхийлдэг.
- Өгөгдөл ба алгоритмын үүрэг. Үндсэндээ машин сургалт нь өгөгдөл, алгоритмд тулгуурладаг: өгөгдөл нь гол оролт бөгөөд алгоритмууд үүнийг үнэ цэнэтэй ойлголтыг бий болгоход ашигладаг. Жишээлбэл, Google хэрэглэгчийн харилцан үйлчлэлийн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх замаар хайлтын үр дүнг илүү хамааралтай болгохын тулд хайлтын алгоритмуудаа тогтмол шинэчилдэг.
Машин сургалтын загварууд
Машин сургалтын загварууд нь олон янз байдаг бөгөөд тус бүр нь өгөгдлийг үр дүнтэй боловсруулах замаар асуудлыг сурч, шийдвэрлэхэд зориулагдсан байдаг. Тэдний хоорондын ялгааг ойлгох нь хиймэл оюун ухааны төслүүдэд амжилттай хэрэгжихэд чухал юм. Анхан шатны сургалтын загварууд болон тэдгээрийн үйл ажиллагааны талаархи судалгааг доор харуулав.
Хяналтанд суралцах
Хамгийн түгээмэл төрөл болох хяналттай сургалт нь тодорхой тэмдэглэгдсэн сургалтын өгөгдлөөс суралцдаг загваруудыг ашигладаг. Тэд үр дүнг урьдчилан таамаглах эсвэл шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийг үнэн зөв ангилах талаар сурахын тулд эдгээр шошгыг ашигладаг.
- Нийтлэг програм. Имэйл үйлчилгээ нь хяналттай сургалтыг ашиглан ирж буй мессежийг "спам" эсвэл "спам бус" гэж ангилдаг.
- Жишээ нь. Нүүр таних технологи нь шошготой зургийн цуглуулгаас суралцаж хүмүүсийн зургийг ангилдаг.
Хяналтгүй суралцах
Үүний эсрэгээр, хяналтгүй сургалтын загварууд нь шошгогүй өгөгдөлтэй ажилладаг. Тэд загвар, харилцааг бие даан тодорхойлж, өгөгдлийг ижил төстэй шинж чанартай бүлгүүдэд нэгтгэдэг.
- Даалгаврын жишээ. Бизнесийн аналитик дээр хараа хяналтгүй суралцах нь худалдан авагчдыг ямар нэгэн шошгололгүйгээр худалдан авах зан төлөвт нь үндэслэн өөр өөр бүлэгт хувааж болно.
Арматурын сургалт
Энэхүү загвар нь урьдчилан таамаглах боломжгүй орчинд хамгийн их шагнал урамшуулал авах эсвэл эрсдэлийг бууруулах шийдвэр гаргахын тулд өөрийн үйлдлүүдийн санал хүсэлтийг ашиглан туршилт, алдааны явцад суралцдаг.
- Бодит ертөнцийн хэрэглээ. Өөрөө жолоодлоготой машинууд саад тотгороос зайлсхийхийн тулд хэзээ эргэх, тоормослох зэрэг бодит цагийн навигацийн шийдвэр гаргахын тулд бэхжүүлэх сургалтыг ашигладаг.
Зөв алгоритмыг олох
Тохиромжтой алгоритмыг сонгох нь нэн чухал бөгөөд төслийн тодорхой хэрэгцээ, өгөгдлийн төрөл, хүссэн үр дүнгээс хамаарна.
- Урьдчилан таамагласан загварчлал. Шугаман регресс гэх мэт алгоритмуудыг түүхэн өгөгдөлд үндэслэн хөрөнгийн зах зээлийн чиг хандлагыг урьдчилан таамаглах зэрэг тоон үр дүнг урьдчилан таамаглахад ашигладаг.
Интеграци ба тасралтгүй суралцах
Машин сургалтын технологи хөгжихийн хэрээр төрөл бүрийн загваруудыг нэгтгэж, шинэ мэдээллээр байнга шинэчлэх нь тэдгээрийн нарийвчлал, үр нөлөөг нэмэгдүүлэхэд зайлшгүй шаардлагатай болдог.
- Тасралтгүй сайжруулалтын жишээ. Цахим худалдааны платформууд нь хэрэглэгчийн зан төлөв, сонголтод тасралтгүй дүн шинжилгээ хийх замаар хэрэглэгчдэд зориулсан бүтээгдэхүүний зөвлөмжийг динамикаар тохируулдаг.
Машин сургалтын загвар бүр өвөрмөц давуу талыг санал болгодог бөгөөд тодорхой даалгавар, хувилбарт тусгайлан тохируулж болно. Хөгжүүлэгчид эдгээр загваруудыг ойлгож, зөв алгоритмуудыг сонгосноор орчинтойгоо уялдуулан илүү үр дүнтэй, дасан зохицох хиймэл оюун ухааны системийг бий болгож чадна.
Машины сургалтын чиглэлээр карьерын боломжууд
Машины сургалт нь янз бүрийн салбарт нөлөөгөө өргөжүүлэхийн хэрээр шаардлагатай ур чадвараар бэлтгэгдсэн хүмүүст карьерийн асар их боломжийг нээж өгдөг. Доорх нь машин сургалтын талбар дахь гол үүрэг, шаардагдах ур чадвар, боломжит ажил олгогчид болон таны авч болох ердийн карьерын замыг тодорхойлсон дэлгэрэнгүй хүснэгт юм.
| үүрэг | Тэд юу хийх | Шаардлагатай ур чадвар | Тэд хаана ажилладаг | Албан тушаал ахих зам |
| Мэдээллийн эрдэмтэн | Компаниудад шийдвэр гаргахад нь туслахын тулд их хэмжээний өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх; Үзэл баримтлалыг нээхийн тулд машин сургалтыг ашигла. | • Програмчлалын мэдлэгтэй (Python/R) • Статистикийн хувьд хүчтэй • ML аргуудыг ашиглаж байсан туршлагатай | • Техникийн компаниуд • Банкууд • Эрүүл мэндийн байгууллагууд • Маркетингийн пүүсүүд | Өгөгдлийн шинжээчээр эхэлж, төслийн дизайн, мэдээллийн стратегийн манлайлал руу шилжинэ. |
| Машин сургалтын инженер | Дизайнаас эхлээд байршуулалт хүртэл ML загваруудыг үүсгэж, удирдана. | • Маш сайн програмчлалын чадвартай • ML алгоритмын талаар гүнзгий мэдлэгтэй • Програм хангамж хөгжүүлэх ур чадвар | • Техникийн компаниуд • Автомашины үйлдвэрүүд • Санхүү • Олон нийтийн аюулгүй байдал | Гарааны бизнест AI архитектор эсвэл CTO гэх мэт албан тушаалд хүрэхийг зорьж, анхан шатны түвшний дүрүүдээс эхэл. |
| AI судлаач эрдэмтэн | AI шинэ технологи, арга зүйг хөгжүүлэх. | • CS эсвэл холбогдох чиглэлээр докторын зэрэг хамгаалсан • AI болон ML-ийн өргөн мэдлэгтэй • Судалгааны туршлага | • Их сургуулиуд • Судалгааны лаборатори • Том технологийн компаниуд | Судалгаанаас эхэлж, тэргүүлэх төслүүдэд ахиж эсвэл судалгааны хэлтсийг удирдаарай. |
Сургалтын нөөц ба хэрэгсэл
Машин сургалтын олон төрлийн хэрэглээ, функцуудыг судалсны дараа та энэ динамик талбарт өөрийн аялалаа эхлүүлэхийг сонирхож магадгүй юм. Онлайн курс, сурах бичгээс эхлээд нээлттэй эхийн программ хангамж, идэвхтэй олон нийтийн форум хүртэл илүү гүнзгий судлахад тань туслах эх сурвалж, хэрэгслүүдийн иж бүрэн жагсаалтыг доор харуулав. Эдгээр эх сурвалжууд нь та дөнгөж эхэлж байгаа эсвэл одоо байгаа мэдлэгээ өргөжүүлэхийг хүсч байгаа эсэхээс үл хамааран бүх түвшний суралцагчдыг дэмжихэд зориулагдсан болно.
Онлайн курсууд
- Coursera - Эндрю Нг-ийн машин сургалт. Өргөн хүрээний үндсэн ойлголтуудыг багтаасан алдартай гарааны курс.
- edX - Колумбийн их сургуулийн хиймэл оюун ухааны микромастерууд. AI дахь карьераа ахиулах зорилготой төгсөлтийн түвшний цуврал сургалтууд.
- Udacity - AI ба машин сургалтын нано градус. AI-ийн төрөлжсөн чиглэлээр ур чадвараа хөгжүүлж, сайжруулах төсөлд суурилсан сургалт.
сурах бичиг
- Кристофер М. Бишопын “Хэв маягийг таних ба машин сурах”. Бакалаврын ахисан түвшний оюутнууд болон төгсөх курсын оюутнуудад зориулсан цогц танилцуулгыг хүргэж байна.
- Кевин П.Мөрфигийн “Машин сурах: магадлалын хэтийн төлөв”. Энэхүү ном нь магадлалын үүднээс машин сургалтын салбарын дэлгэрэнгүй танилцуулгыг санал болгож байна.
Нээлттэй эх үүсвэрийн програм хангамж
- TensorFlow. Google-ийн боловсруулсан энэ нь тоон тооцоолол болон машин сургалтын хүчирхэг номын сан юм.
- Scikit-сурах. NumPy, SciPy, matplotlib дээр суурилсан өгөгдөл олборлох, дүн шинжилгээ хийх энгийн бөгөөд үр ашигтай хэрэгсэл. Матплотлиб нь Python-д статик, интерактив, хөдөлгөөнт дүрслэл үүсгэхэд ашигладаг номын сан юм.
- ПиТорч. Facebook-ийн нээлттэй эхийн машин сургалтын номын сан нь байгалийн хэл боловсруулах зэрэг програмуудад өргөн хэрэглэгддэг.
Олон нийтийн форум
- Stack Overflow. Хөгжүүлэгчид болон инженерүүдэд асуулт асуух, ойлголтоо хуваалцах амин чухал эх сурвалж.
- Reddit r/MachineLearning. Хамгийн сүүлийн үеийн машин сургалтын техник, мэдээ, судалгааны талаар хэлэлцэх идэвхтэй нийгэмлэг.
- GitHub. Бодит хэрэглээний программуудад хамтран ажиллаж, хувь нэмрээ оруулах боломжтой төслүүдийн асар их агуулахыг хангадаг.
Машины сургалт ба гүнзгий суралцах хоёрын ялгаа
Машин сургалтын талаар суралцах олон төрлийн хэрэгсэл, нөөцийг судалсны дараа тухайн салбарын ялгааг ойлгох нь чухал юм. Бид машин сургалтын нарийн төвөгтэй байдал, түүний янз бүрийн домэйн дэх хэрэглээг гүнзгийрүүлэн судлах тусам машин сургалтын ерөнхий арга техник болон гүнзгий сургалтын тусгай дэд багцыг ялгах нь чухал болж байна. Эдгээр нь хоёулаа ухаалаг системийг хөгжүүлэх үндэс суурь боловч тэдгээрийн үйл ажиллагаа, шийдвэрлэх асуудалд ихээхэн ялгаатай байдаг.
Ялгааг ойлгох
Ерөнхий машин сургалт (ML) хүний шууд удирдлаган дор ажилладаг өргөн хүрээний алгоритмуудыг ашигладаг. Эдгээр алгоритмууд нь мэргэжилтнүүдийн тодорхой тэмдэглэсэн өгөгдөлд сургагдсан бөгөөд шошго, шинж чанарыг тодорхойлохын тулд хүний оролцоо шаардлагатай. Системүүд нь өгөгдлийг ангилах эсвэл таамаглал гаргахын тулд эдгээр урьдчилан тодорхойлсон шалгуурыг ашигладаг.
Учир нь жишээ нь:
- Имэйл шүүлтүүрийн систем нь түлхүүр үг эсвэл илгээгчийн нэр хүнд зэрэг хэрэглэгчийн тодорхойлсон функцуудыг ашиглан мессежийг "спам" эсвэл "спам биш" ангилалд ангилдаг.
Гүнзгий суралцах (DL), өгөгдлийн давхаргыг бие даан шинжлэхийн тулд нарийн төвөгтэй мэдрэлийн сүлжээг ашигладаг машин сургалтын төвлөрсөн хэсэг. Энэ арга нь зураг, аудио гэх мэт бүтэцгүй өгөгдлийг боловсруулж, хүний кодлогдсон зааварчилгаа, урьдчилан тодорхойлсон категори шаардлагагүйгээр холбогдох шинж чанаруудыг тодорхойлоход маш сайн.
Учир нь жишээ нь:
- Siri болон Google Assistant зэрэг төхөөрөмжүүдийн дуу хоолой таних технологи нь хэллэг, үг бүрийг гараар програмчлахгүйгээр ярианы хэлийг байгалийн жамаар боловсруулдаг.
Практик хэрэглээ ба ирээдүйн чиглэл
Гүнзгий суралцах нь уламжлалт машин сурахад бэрхшээлтэй байж болох хувилбаруудад өндөр үр дүнтэй болохыг баталж байна:
- Автономит тээврийн хэрэгсэл. Гүнзгий суралцах алгоритмууд нь янз бүрийн мэдрэгчээс авсан өгөгдлийг тайлбарлаж, саад тотгорыг тодорхойлох, маршрут төлөвлөх зэрэг шууд навигацийн шийдвэр гаргадаг.
- Эрүүл мэндийн. DL нь эмнэлгийн зургийг тайлбарлах нарийвчлал, хурдыг сайжруулдаг MRI, уламжлалт аргуудаас илүү оношлогооны нарийвчлалыг сайжруулах.
AI дахь интеграци ба дэвшил
Машины сургалт ба гүнзгий сургалтын хоорондын хамтын ажиллагаа нь бүтэцтэй, дүрэмд суурилсан сургалтыг зөн совинтой, автомат өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхтэй хослуулснаар төрөл бүрийн салбаруудад хувьсгал хийж байна. Энэхүү хослол нь хиймэл оюун ухаанд томоохон ахиц дэвшил гаргаж, системийг илүү ухаалаг, бодит нөхцөл байдалд илүү хариу үйлдэл үзүүлэх болно гэж үзэж байна.
Машин сургалтын ёс суртахууны анхаарах зүйлс
Бид машин суралцах болон гүнзгий суралцахад гүнзгий орохын хэрээр эдгээр технологитой хамт ирдэг ёс зүйн талыг анхаарч үзэх нь чухал юм. Ёс суртахууны туршлага нь хиймэл оюун ухааныг хариуцлагатай хөгжүүлэхэд маш чухал бөгөөд эдгээр технологийг дэлхий даяар хэрхэн ашиглаж, үзэхэд ихээхэн нөлөөлдөг. Энэ хэсэгт бид найдвартай, шударга AI системийг бий болгоход чухал ач холбогдолтой ёс зүйн асуудлуудыг судлах болно.
Мэдээллийн нууцлал
Машины сургалт нь сайжруулж, илүү нарийвчлалтай болгохын тулд их хэмжээний өгөгдөлд тулгуурладаг. Ихэнхдээ энэ өгөгдөлд хувийн мэдээлэл багтдаг бөгөөд энэ нь нууцлалын асуудал үүсгэж болзошгүй юм. Сонирхолтой жишээ бол Facebook хувийн мэдээллийг зорилтот зар сурталчилгаанд ашигладаг бөгөөд энэ нь нууцлалын эрхийн талаар өргөн хүрээнд хэлэлцүүлэг өрнүүлсэн юм. Хувийн мэдээллийг ашиглахын үр дагаврыг ойлгож, хувь хүний нууцыг хамгаалах хүчтэй арга хэмжээг боловсруулах нь маш чухал юм.
Зөвшөөрөл ба ил тод байдал
Машин сургалтын алгоритмууд хэрхэн ажилладаг, тэд хэрхэн шийдвэр гаргадагийг ойлгох нь итгэлцлийг бий болгож, хариуцлагыг баталгаажуулах гол түлхүүр юм. Жишээлбэл, Европын Холбооны Мэдээлэл Хамгаалах Ерөнхий журам (GDPR) нь хувь хүн өөрт нөлөөлж буй автоматжуулсан системээс гаргасан шийдвэрийн цаад логикийг ойлгох эрхтэй байхыг шаарддаг. Үүнийг "тайлбарлах эрх" гэж нэрлэдэг. Хөгжүүлэгчид хэн нэгний өгөгдөл, ялангуяа хувийн мэдээллийг ашиглах талаар тодорхой дэмжлэг авах нь чухал юм. Энэ нь хэрэглэгчид өөрсдийн өгөгдлийг хэрхэн ашиглах талаар бүрэн мэдлэгтэй, хүлээн зөвшөөрч байгаа эсэхийг баталгаажуулдаг.
Өршөөл ба шударга байдал
Машин сургалтын загварт хэвийсэн байдал нь шударга бус харьцах, ялгаварлан гадуурхахад хүргэдэг. Жишээлбэл, зарим дүрс таних систем нь зарим үндэстний царайг буруу тодорхойлсон байдаг. Энэ нь хөгжүүлэгчид AI систем дэх буруу ойлголтоос урьдчилан сэргийлэх нь яагаад чухал болохыг харуулж байна. Бид машин сургалтын шийдвэр шударга байх ёстой бөгөөд шударга байдлыг дэмжихийн тулд ялгаварлан гадуурхахгүй байх ёстой.
Хөдөлмөр эрхлэлтэд үзүүлэх нөлөө
Хиймэл оюун ухаан ба автоматжуулалтын өсөлт нь олон салбарын ажил эрхлэлтийн хэлбэрийг өөрчилж байна. Робот процессын автоматжуулалт гэх мэт технологи нь янз бүрийн ажил, салбарыг өөрчлөх төлөвтэй байна. Жишээлбэл, үйлдвэрлэлийн автоматжуулалт нь тодорхой ур чадварын хэрэгцээг бууруулж, дахин давтагдах ажилд хүний хөдөлмөрийн хэрэгцээг бууруулж болзошгүй юм. Ирээдүйн хиймэл оюун ухааны мэргэжилтнүүд эдгээр эдийн засгийн өөрчлөлтүүдийн талаар, тэр дундаа технологитой холбоотой салбарт шинэ ажлын байр бий болох, автоматжуулалтаас болж ажилгүй болсон ажилчдыг давтан сургах хэрэгцээний талаар бодох ёстой.
ЕХ-ны хиймэл оюун ухааны тухай хууль, түүний инноваци, ёс зүйд үзүүлэх нөлөөллийн талаарх дэлгэрэнгүй хэлэлцүүлэг зэрэг хиймэл оюун ухааныг хөгжүүлэх ёс зүйн практикийн талаар илүү ихийг мэдэхийн тулд та манай дэлгэрэнгүй нийтлэлээс уншиж болно. энд.
Эдгээр ёс суртахууны асуудалд идэвхтэй оролцсноор машин сургалтын нийгэмлэг нь дэвшилтэт технологийн төдийгүй нийгмийн хариуцлагатай, ёс суртахууны хувьд зөв зүйтэй хиймэл оюун ухааны технологийг хөгжүүлж, хэрэгжүүлэхэд дэмжлэг үзүүлж чадна.
Машин сургалтын давуу болон хязгаарлалт
Бид машин сургалтын үндсэн ойлголтуудаас авахуулаад янз бүрийн хэрэглээ, ёс зүйн асуудлуудыг хүртэл нарийвчлан судалж дуусгахдаа энэхүү үр нөлөө бүхий технологийн өргөн чадвар, гол бэрхшээлүүдийн талаар бодох нь чухал юм. Энэхүү эцсийн хэсэгт машин сургалтыг өөр өөр салбарт хэрхэн ашиглахад нөлөөлж буй гол давуу тал болон чухал сорилтуудыг онцлон бидний хэлэлцүүлгийг нэгтгэн харуулав.
Хүч чадал
- Шинжилгээний цар хүрээ. Machine Learning нь том өгөгдлийн багцтай ажиллахад илүү сайн байдаг, учир нь энэ нь хэв маягийг автоматаар илрүүлж, уламжлалт аргуудаас илүү үр дүнтэй таамаглал дэвшүүлж чаддаг. Энэ нь ялангуяа том өгөгдлийн аналитик, хайлтын систем зэрэг салбарт хэрэгтэй.
- Дасан зохицох чадвар. ML алгоритмууд нь шинэ өгөгдлөөс суралцах замаар өөрсдийн нарийвчлалыг байнга сайжруулах зорилгоор бүтээгдсэн байдаг бөгөөд энэ нь хэрэглэгчийн сонголт цаг хугацааны явцад өөрчлөгддөг хувийн агуулгын зөвлөмж зэрэг динамик тохиргоонд зайлшгүй шаардлагатай байдаг.
- автоматжуулалт. ML нь шийдвэр гаргах хурдыг ихээхэн сайжруулж, хүний алдааг багасгаж, үнэн зөв байх нь чухал байдаг санхүүгийн худалдаа, эрүүл мэндийн оношлогоо зэрэг салбарт зайлшгүй шаардлагатай болгодог.
- үр ашиг. Нөөцийг илүү үр дүнтэй ашигласнаар ML нь янз бүрийн ажлуудын үр ашгийг дээшлүүлэхэд тусалдаг. Үүнд ухаалаг сүлжээ гэгддэг системүүдийн эрчим хүчний илүү сайн менежмент багтдаг бөгөөд энэ нь эрчим хүчний хэрэглээний хамгийн ачаалалтай үеийг урьдчилан таамаглах, нийлүүлэлтийг тохируулснаар хог хаягдлыг бууруулахад тусалдаг.
хязгаарлалт
- Хэт таарсан. Энэ нь загвар нь хэт төвөгтэй, үндсэн өгөгдлийн хэв маягийн оронд чимээ шуугиантай байх үед тохиолддог бөгөөд энэ нь шинэ өгөгдлийн багц дээрх гүйцэтгэлийг улам дордуулдаг.
- Ил тод байдал. Олон тооны ML загваруудын "хар хайрцаг" шинж чанар нь аудитын тодорхой мөрийг шаарддаг эрүүл мэнд, банк зэрэг салбарт сорилтуудыг үүсгэдэг. Энэхүү ил тод бус байдал нь итгэлцлийг алдагдуулж, хариуцлага хүлээхэд саад учруулж болзошгүй юм.
- Хэвийх. Сургалтын мэдээлэлд өрөөсгөл хандлагыг арилгахгүй бол автоматжуулсан шийдвэр гаргахад шударга бус үр дагаварт хүргэж болзошгүй бөгөөд энэ нь ялангуяа ажилд авах, зээлэх зөвшөөрөл авах зэрэгт хамаатай.
- Хэрэгжилтийн цар хүрээ. Хэдийгээр тэд том өгөгдлийн багцыг сайн зохицуулдаг ч ML загваруудыг илүү том эсвэл илүү практик хэрэглээ болгон өргөжүүлэх нь тооцоолох өндөр хэрэгцээ, зардлаас шалтгаалан ихээхэн бэрхшээл учруулж болзошгүй бөгөөд энэ нь бүх байгууллагад практик биш байж магадгүй юм.
Машины сургалт нь салбарыг өөрчлөх олон давуу талыг санал болгодог ч өргөн хүрээний хэрэглээнд саад учруулж болзошгүй томоохон хязгаарлалтуудтай тулгардаг. Цаашид машин сургалтын нийгэмлэг эдгээр давуу талыг ашиглахын зэрэгцээ бүтээлч шийдэл, ёс суртахууны практикийн тусламжтайгаар хязгаарлалтыг даван туулах ёстой. Энэхүү тэнцвэртэй төвлөрлийг хадгалснаар бид машин сургалтыг хариуцлагатай, хүртээмжтэй ахиулж, үндсэн технологийн хувьд бүрэн чадавхидаа хүрч чадна.
Дүгнэлт
| Машины сургалт нь технологийн хувьсгалын тэргүүн эгнээнд явж, олон салбарт шинэ үр ашиг, инновацийг санал болгодог. Энэхүү аялал нь нийгмийн бүхий л салбарт үр өгөөжийг бий болгохын тулд инновацийн чадавхийг ёс зүйн хариуцлагатай тэнцвэржүүлэх нь чухал ач холбогдолтой болохыг харуулсан. Ирээдүйгээ харахын тулд бидний хамтын зорилт бол технологийн дэвшлийг хариуцлагатай, хүртээмжтэй хэрэгжүүлэхийн тулд энэхүү хөгжлийг анхааралтай удирдах явдал юм. Та энэхүү аялалд нэгдэж, шударга ёс, ахиц дэвшлийн төлөөх бидний амлалтыг хадгалах замаар машин сургалтын бүх боломжийг нээхэд туслахад бэлэн үү? Бидний хийж буй алхам бүр технологийн дэвшлийг шударга, ёс зүйтэй байлгахын тулд хариуцлагатай шинэчлэл хийцгээе. |
