מאַשין לערנען איז טראַנספאָרמינג ווי מיר פירן טעגלעך אַקטיוויטעטן און קאָמפּלעקס טשאַלאַנדזשיז, ימפּרוווינג אַלץ פון פּערזענלעך סקעדזשולינג צו געשעפט סטראַטעגיעס. דער פירער יקספּלאָרז די פאַנדאַמענטאַלז פון מאַשין לערנען, זייַן פּראַקטיש אַפּלאַקיישאַנז אין פאַרשידן ינדאַסטריז און זייַן טראַנספאָרמאַטיוו פּראַל אויף קאַריערע לאַנדסקייפּס.
אין די ראַפּאַדלי יוואַלווינג טעק לאַנדשאַפט, פארשטאנד פון מאַשין לערנען איז קריטיש. דעם דינאַמיש פעלד בוסט קייפּאַבילאַטיז פון דאַטן אַנאַליסיס, אָטאַמייץ וואָכעדיק טאַסקס און אָפּענס נייַע קאַריערע אַפּערטונאַטיז. אַנטדעקן די אַנדערלייינג פּרינסאַפּאַלז פון מאַשין לערנען און זען ווי עס איז ינאַווייטיוו געווענדט אין סעקטאָרס.
פאַרבינדן אונדז ווען מיר מאַכן די קאַמפּלעקסיטיז פון דעם אַוואַנסירטע טעכנאָלאָגיע צוטריטלעך און ענגיידזשינג פֿאַר אַלעמען, פֿון סטודענטן וואָס אָנהייבן זייער אַקאַדעמיק דזשערניז צו פּראָפעססיאָנאַלס וואָס פֿאַרבעסערן זייער סקילז.
פֿאַרשטיין מאַשין לערנען
מאַשין לערנען איז אַ דינאַמיש פעלד אין קינסטלעך סייכל (AI) וואָס אַלאַוז סיסטעמען צו לערנען פון דאַטן און מאַכן דיסיזשאַנז מיט מינימאַל מענטש ינטערווענטיאָן. עס איז סעלאַברייטיד פֿאַר זייַן פיייקייט צו פֿאַרבעסערן אויטאָמאַטיש דורך די קעסיידערדיק אַנאַליסיס פון דאַטן און די נוצן פון אַוואַנסירטע אַלגערידאַמז.
צילן און אַפּלאַקיישאַנז פון מאַשין לערנען
מאַשין לערנען יימז צו דערגרייכן עטלעכע וויכטיק צילן:
- קלאַסאַפייינג דאַטן. יפעקטיוולי ידענטיפיצירן פּאַטערנז און אָרגאַנייזינג דאַטן, אַזאַ ווי סאָרטינג E- בריוו אין עכט און ספּאַם קאַטעגאָריעס.
- מאכן פֿאָרויסזאָגן. ניצן היסטארישע דאַטן צו פאָרויסזאָגן צוקונפֿט געשעענישן, אַזאַ ווי געסינג הויז פּרייסאַז אין פאַרשידענע שטעט.
די מעטהאָדס זענען באנוצט אין דייווערס געביטן, וואָס האָבן אַ באטייטיק פּראַל אויף פעלדער אַרייַנגערעכנט שפּראַך איבערזעצונג, קאַנסומער ייבערהאַנט אַנאַליסיס און מעדיציניש דיאַגנאָסטיקס.
טעאָרעטיש יסודות פון מאַשין לערנען
דילינג אין די פונדאַמענטאַל טיריז הינטער מאַשין לערנען אָפפערס דיפּער ינסייץ אין זייַן אַפּעריישאַנז:
- סטאַטיסטיש לערנען טעאָריע. פילע מאַשין לערנען אַלגערידאַמז זענען באזירט אויף בנין סטאַטיסטיש מאָדעלס צו לערנען פֿון דאַטן. די טעאָריע העלפּס צו פֿאַרשטיין די אַדזשאַסטמאַנץ וואָס אַלגערידאַמז מאַכן.
- קאַמפּיוטיישאַנאַל לערנען טעאָריע. דער געגנט פון קאָמפּיוטער וויסנשאַפֿט שטודירט די יקערדיק מאַטאַמאַטיקס הינטער לערנען אַלגערידאַמז, פּראַוויידינג אַ קלירער פארשטאנד פון ווי זיי אַרבעט און ווי קאָמפּליצירט זיי זענען.
- נעוראַל נעטוואָרקס. מאָדעלעד נאָך דעם מענטש מאַרך, נעוראַל נעטוואָרקס זענען קריטיש פֿאַר טיף לערנען און זענען קריטיש אין דיטעקטינג ינטראַקאַט פּאַטערנז און אַנאַמאַליז אין דאַטן.
עוואָלוציע און פּראַל
מאַשין לערנען איז קאַנטיניואַסלי אַדוואַנסינג, ריפלעקטינג דיוועלאַפּמאַנץ אין טעכנאָלאָגיע און סאציאל באדערפענישן:
- היסטאָריש קאָנטעקסט. פון זיין פרי טעג, מאַשין לערנען האט פּראַגרעסט פון עלעמענטאַר אַלגערידאַמז צו ווערלדלי סיסטעמען וואָס זענען ביכולת צו אַרבעטן אָטאַנאַמאַס וועהיקלעס און פאַסילאַטייט מעדיציניש דיאַגנאָסטיקס.
- צוקונפֿט טרענדס. דערווייַל, די פעלד איז יקספּיריאַנסינג באַטייַטיק אַדוואַנטידזשיז אין אַי עטיקס, דער וווּקס פון קוואַנטום קאַמפּיוטינג, און די ופדעקונג פון נייַע מאַרק פּאַסאַבילאַטיז. די דיוועלאַפּמאַנץ האָבן די פּאָטענציעל צו זייער ווירקן פאַרשידענע ינדאַסטריז.
בראָדאַן די פּערספּעקטיוו
ונטערזוכן מאַשין לערנען פון פאַרשידן אַנגלעס ווייזט זייַן ברייט ווערט:
- ינטערדיססיפּלינאַרי קאַנעקשאַנז. מאַשין לערנען קאַלאַבערייט מיט פעלדער ווי פּסיכאָלאָגיע, צו פֿאַרבעסערן פארשטאנד פון קאַגניטיוו פּראַסעסאַז, און פילאָסאָפיע, צו אַדרעס עטישע ישוז. די ינטערדיססיפּלינאַרי השתדלות זענען וויטאַל אין ראַפינירן אַי סיסטעם אַנטוויקלונג.
- גלאבאלע פּראַל. אַרום די וועלט, מאַשין לערנען איז קריטיש אין העלפּינג פאָרעם עקאָנאָמיעס און סאָלווע גרויס פּראָבלעמס. פֿאַר בייַשפּיל, אין דעוועלאָפּינג לענדער, עס איז טשאַנגינג די כעלטקער און אַגריקולטורע סעקטאָרס, וואָס קען העלפֿן באַקומען ישוז ווי אָרעמקייַט און פֿאַרבעסערן געזונט.
פאַקטיש-וועלט אַפּלאַקיישאַנז פון מאַשין לערנען
מאַשין לערנען איז ניט בלויז אַ טעאָרעטיש לערנען לימיטעד צו קלאַסרומז; עס איז אַ שטאַרק געצייַג רעוואַלושאַנייזינג ינדאַסטריז און אַקאַדעמיק ינווייראַנמאַנץ ענלעך דורך סאַלווינג פאַקטיש-וועלט פּראָבלעמס און ימפּרוווינג עפעקטיווקייַט. דער אָפּטיילונג כיילייץ ווו מאַשין לערנען האט אַ גרויס פּראַל, געבן ביישפילן וואָס ווייַזן זיין ברייט קייפּאַבילאַטיז:
העאַלטהקאַרע
אין די כעלטקער אינדוסטריע, מאַשין אַלגערידאַמז זענען וויטאַל פֿאַר פּרידיקטיוו דיאַגנאָסטיקס, העלפּינג דאקטוירים צו פאַרמייַדן שטרענג געזונט ישוז דורך אַנאַלייזינג פּאַטערנז אין פּאַציענט דאַטן צו פאָרויסזאָגן פּאָטענציעל אַוטקאַמז. די טעקנאַלאַדזשיז שפּילן אַ שליסל ראָלע אין פרי דיאַגנאָסיס און העלפֿן מאָניטאָר די וויטאַל פון די פּאַציענט און שנייַדער באַהאַנדלונג פּלאַנז, ריזאַלטינג אין בעסער פּאַציענט אַוטקאַמז און מער עפעקטיוו כעלטקער עקספּרעס.
אַוטאָמאָטיווע אינדוסטריע
מאַשין לערנען פירט דעם וועג אין אָטאַמאָוטיוו כידעש, ספּעציעל אין קריייטינג זיך-דרייווינג קאַרס. די אַי סיסטעמען אַנאַלייז דאַטן פון פאַרשידענע סענסאָרס צו מאַכן באַלדיק דיסיזשאַנז וואָס פֿאַרבעסערן זיכערקייַט און הילף מיט נאַוויגאַציע. שליסל פאַנגקשאַנאַליטי אַרייַננעמען שטערונג דיטעקשאַן, מאַרשרוט פּלאַנירונג און שאָפער הילף, אַלע קאַנטריביוטינג צו סאַפער און מער עפעקטיוו דרייווינג יקספּיריאַנסיז.
פינאַנציעל סערוויסעס
אין פינאַנצן, אַוואַנסירטע אַלגערידאַמז יבערמאַכן ווי קאָמפּאַניעס צוגאַנג שווינדל דיטעקשאַן, ריזיקירן אפשאצונג און טריידינג. דורך קערפאַלי ונטערזוכן טראַנסאַקטיאָן דאַטן צו ידענטיפיצירן ומגעוויינטלעך פּאַטערנז, די אַלגערידאַמז קענען דעטעקט פּאָטענציעל שווינדל, אַססעסס ינוועסמאַנט ריסקס און אָטאַמייט טריידינג צו פֿאַרבעסערן פינאַנציעל רעזולטאַטן, אפילו ווען מאַרק טנאָים זענען בייַטעוודיק.
פֿאַרווייַלונג און מעדיע
די פאַרווייַלונג און מעדיע ינדאַסטריז נוצן מאַשין לערנען צו פּערסאַנאַלייז באַניצער יקספּיריאַנסיז. אַלגערידאַמז וואָס אַנאַלייז וויוינג געוווינהייטן רעקאָמענדירן קינאָ און טעלעוויזיע שאָוז אויף פּלאַטפאָרמס ווי Netflix, צוגעפאסט צו דעם יחיד ס פּרעפֿערענצן. סימילאַרלי, מאַשין לערנען איז געניצט דורך פֿאַרלאַגן צו אַדאַפּט אינהאַלט עקספּרעס, ימפּרוווינג לייענער באַשטעלונג און צופֿרידנקייט.
בילדונג און אַקאַדעמיק פאָרשונג
אין אַקאַדעמיק סעטטינגס, מאַשין לערנען אָטאַמייץ און פּערסאַנאַלייז לערנען יקספּיריאַנסיז. עס קענען שניידן בילדונגקרייז אינהאַלט צו פּאַסיק יחיד תּלמיד באדערפענישן באזירט אויף לערנען גאַנג און סטיל, ימפּרוווינג באַשטעלונג און יפעקטיוונאַס. דערצו, מאַשין לערנען העלפּס אין פאָרשונג דורך אַנאַלייזינג וואַסט דאַטאַסעץ מער יפישאַנטלי ווי בעקאַבאָלעדיק מעטהאָדס, אַלאַוינג פאַסטער כייפּאַטאַסאַס טעסטינג און כידעש אין וויסנשאפטלעכע פאָרשונג.
ויספאָרשן ווי מאַשין לערנען פאַנגקשאַנז
מאַשין לערנען אַרבעט דורך אַ קלאָר סעריע פון סטעפּס, יעדער וויכטיק פֿאַר בנין מצליח אַי מאָדעלס:
- דאַטן זאַמלונג. דער ערשטער שריט ינוואַלווז קאַלעקטינג דאַטן פון פאַרשידן קוואלן, פֿון מוזיק רעקאָרדינגס און מעדיציניש רעקאָרדס צו אַפּאַראַט בילדער. פֿאַר בייַשפּיל, Spotify אַנאַליזעס מוזיק רעקאָרדינגס צו פֿאַרשטיין די פּרעפֿערענצן פון ליסנער און רעקאָמענדירן נייַע לידער. די רוי און אַנפּראַסעסט דאַטן איז דער יסוד פֿאַר אַלע סאַבסאַקוואַנט פּראַסעסאַז פֿאַר מאַשין לערנען.
- דאַטאַ צוגרייטונג. נאָך זאַמלונג, דאַטן מוזן זיין קלינד און סטראַקטשערד צו זיין פאַרשטיייק דורך קאָמפּיוטערס. דער בינע קערעקץ ערראָרס און אָרגאַניזירט די דאַטן. שטריך ינזשעניעריע, פֿאַר בייַשפּיל, עקסטראַקט וויכטיק אַטריביוץ וואָס העלפֿן סאָלווע ספּעציפיש פּראָבלעמס, ענלעך צו ווי Google Photos יידענאַפייד און אָרגאַניזירט אַבדזשעקץ און פנימער.
- מאָדעל טריינינג. סעלעקטינג אַ צונעמען מאָדעל איז קריטיש, און טריינינג הייבט זיך אַמאָל אַ מאָדעל איז אויסדערוויילט. דאָ, דער מאָדעל לערן אָטאַנאַמאַסלי פון דאַטן דורך רעקאַגנייזינג פּאַטערנז און אַדאַפּטינג זייַן פּאַראַמעטערס. דער ציל איז פֿאַר די מאָדעל צו אָטאַנאַמאַסלי מאַכן פאַרלאָזלעך דיסיזשאַנז אָדער פֿאָרויסזאָגן. Netflix, פֿאַר בייַשפּיל, ניצט מאָדעלס צו רעקאָמענדירן שאָוז באזירט אויף יוזערז 'וויוינג היסטאָריעס.
- מאָדעל אַפּטאַמאַזיישאַן. נאָך טריינינג, די מאָדעל איז ימפּרוווד צו בוסט זייַן אַקיעראַסי און נוציקייט. עס איז אַדזשאַסטיד אָדער טעסטעד אין פאַרשידענע וועגן צו אַרבעטן בעסער אין פאַקטיש-לעבן סיטואַטיאָנס. למשל, טעסלאַ דערהייַנטיקט זיין אַוטאָפּילאָט ווייכווארג קעסיידער צו פֿאַרבעסערן זיכערקייַט און פאָרשטעלונג.
- מאָדעל אפשאצונג. טעסטינג די מאָדעל מיט נייַע דאַטן וואָס עס איז נישט יקספּיריאַנסט בעשאַס טריינינג איז קריטיש צו אַססעסס די פאָרשטעלונג. די אפשאצונג העלפּס צו באַשליסן ווי יפעקטיוולי די מאָדעל קענען אַדאַפּט צו נייַע סיטואַטיאָנס און טשאַלאַנדזשיז. צום ביישפּיל, IBM Watson ס קייפּאַבילאַטיז זענען קעסיידער טעסטעד אין פאַרשידן כעלטקער דיאַגנאָסטיק סינעריאָוז צו באַשטעטיקן זייַן באַהאַוונטקייַט מיט פאַרשידן טייפּס פון פּאַציענט דאַטן.
- מאָדעל דיפּלוימאַנט. די לעצטע שריט ינוואַלווז דיפּלויינג די מאָדעל צו ויספירן ספּעציפיש טאַסקס, אַזאַ ווי דערקענען בילדער אָדער פּרידיקטינג טרענדס. אַמאַזאָן ניצט מאַשין לערנען צו פאָרויסזאָגן שאַפּינג פּאַטערנז און אַפּטאַמייז ינוואַנטאָרי פאַרוואַלטונג. נאָך דיפּלוימאַנט, דער מאָדעל האלט צו לערנען און אַדאַפּט צו בלייבן עפעקטיוו איבער צייט.
- קעסיידערדיק פֿאַרבעסערונג. מאַשין לערנען איז סייקליק, מיט יעדער קייַלעכיק פון דאַטן זאַמלונג, צוגרייטונג, טריינינג און דיפּלוימאַנט ימפּרוווינג די קייפּאַבילאַטיז פון די מאָדעל, זוכן קאָנסיסטענט פאָרשטעלונג אפילו מיט נייַע דאַטן.
- די ראָלע פון דאַטן און אַלגערידאַמז. אין זיין האַרץ, מאַשין לערנען רילייז אויף דאַטן און אַלגערידאַמז: דאַטן זענען די שליסל אַרייַנשרייַב, און אַלגערידאַמז נוצן דעם צו דזשענערייט ווערטפול ינסייץ. פֿאַר בייַשפּיל, Google קעסיידער דערהייַנטיקט זיין זוכן אַלגערידאַמז צו ענשור אַז זוכן רעזולטאַטן זענען מער באַטייַטיק דורך אַנאַלייזינג דאַטן פון באַניצער ינטעראַקשאַנז.
מאַשין לערנען מאָדעלס
מאַשין לערנען מאָדעלס זענען דייווערס, יעדער יינציק טיילערד צו לערנען און סאָלווע פּראָבלעמס דורך פּראַסעסינג דאַטן יפעקטיוולי. פארשטאנד די דיפעראַנסיז צווישן זיי איז יקערדיק פֿאַר זייער געראָטן אַפּלאַקיישאַן אין אַי פּראַדזשעקס. ונטער איז אַ ויספאָרשונג פון די ערשטיק לערנען מאָדעלס און זייער אַפּעריישאַנז:
סופּערווייזד לערנען
די מערסט פּראָסט טיפּ, סופּערווייזד לערנען, ניצט מאָדעלס וואָס לערנען פון קלאר אנגעצייכנט טריינינג דאַטן. זיי נוצן די לאַבעלס צו לערנען ווי צו פאָרויסזאָגן אַוטקאַמז אָדער קלאַסיפיצירן נייַ, ומבאַמערקט דאַטן אַקיעראַטלי.
- פּראָסט אַפּלאַקיישאַן. E- בריוו באַדינונגס נוצן סופּערווייזד לערנען צו סאָרט ינקאַמינג אַרטיקלען אין "ספּאַם" אָדער "ניט-ספּאַם".
- בייַשפּיל. פּנים דערקענונג טעקנאַלאַדזשיז סאָרט בילדער פון מענטשן דורך לערנען פון אַ זאַמלונג פון לייבאַלד פאָטאָס.
ונסופּערוויסעד לערנען
אין קאַנטראַסט, אַנסופּערווייזד לערנען מאָדעלס אַרבעט מיט אַנלייבאַלד דאַטן. זיי ידענטיפיצירן פּאַטערנז און באציונגען אויף זייער אייגן, אָרגאַנייזינג דאַטן אין גרופּעס מיט ענלעך פֿעיִקייטן.
- אַרבעט בייַשפּיל. אין געשעפט אַנאַליטיקס, אַנסופּערווייזד לערנען קען סעגמענט קאַסטאַמערז אין פאַרשידענע גרופּעס באזירט אויף זייער בייינג ביכייוויערז אָן קיין פריערדיק לייבלינג.
ריינפאָרסמאַנט לערנען
דער מאָדעל לערנט דורך פּראָצעס און טעות, ניצן באַמערקונגען פון זיין אייגענע אַקשאַנז צו מאַכן דיסיזשאַנז וואָס מאַקסאַמייז אַ באַלוינונג אָדער מינאַמייז ריזיקירן אין אַנפּרידיקטאַבאַל ינווייראַנמאַנץ.
- פאַקטיש-וועלט אַפּלאַקיישאַן. זיך-דרייווינג קאַרס נוצן ריינפאָרסמאַנט לערנען צו מאַכן פאַקטיש-צייט נאַוויגאַציע דיסיזשאַנז, אַזאַ ווי ווען צו דרייען אָדער טאָרמאָז צו ויסמיידן אַ שלאַבאַן.
געפֿינען די רעכט אַלגערידאַם
סעלעקטינג אַ צונעמען אַלגערידאַם איז קריטיש און דעפּענדס אויף די ספּעציפיש באדערפענישן פון די פּרויעקט, אַרייַנגערעכנט די טיפּ פון דאַטן און די געבעטן רעזולטאַט.
- פּרידיקטיוו מאָדעלינג. אַלגערידאַמז ווי לינעאַר ראַגרעשאַן זענען געניצט צו פאָרויסזאָגן קוואַנטיטאַטיווע אַוטקאַמז, אַזאַ ווי פּרידיקטינג לאַגער מאַרק טרענדס באזירט אויף היסטארישע דאַטן.
ינטעגראַטיאָן און קעסיידערדיק לערנען
ווי מאַשין לערנען טעכנאָלאָגיע פּראָגרעסיז, קאַמביינינג פאַרשידן מאָדעלס און קעסיידער אַפּדייטינג זיי מיט נייַע דאַטן ווערט יקערדיק צו פאַרגרעסערן זייער פּינטלעכקייַט און יפעקטיוונאַס.
- קעסיידערדיק פֿאַרבעסערונג בייַשפּיל. E- האַנדל פּלאַטפאָרמס דינאַמיקאַללי סטרויערן זייער פּראָדוקט רעקאַמאַנדיישאַנז פֿאַר יוזערז דורך קאַנטיניואַסלי אַנאַלייזינג באַניצער נאַטור און פּרעפֿערענצן.
יעדער מאַשין לערנען מאָדעל אָפפערס יינציק אַדוואַנטידזשיז און קענען זיין ספּעשאַלי טיילערד פֿאַר באַזונדער טאַסקס און סינעריאָוז. דורך פארשטאנד פון די מאָדעלס און טשוזינג די רעכט אַלגערידאַמז, דעוועלאָפּערס קענען בויען מער עפעקטיוו, אַדאַפּטיוו אַי סיסטעמען וואָס יוואַלוו מיט זייער ינווייראַנמאַנץ.
קאַריערע אַפּערטונאַטיז אין מאַשין לערנען
ווי מאַשין לערנען האלט צו יקספּאַנד זיין השפּעה איבער פאַרשידן ינדאַסטריז, עס אָפּענס אַ עשירות פון קאַריערע אַפּערטונאַטיז פֿאַר יענע צוגעגרייט מיט די נייטיק סקילז. ונטער איז אַ דיטיילד טיש וואָס אַוטליינז שליסל ראָלעס אין די מאַשין לערנען פעלד, די יקערדיק סקילז פארלאנגט, פּאָטענציעל עמפּלויערס און טיפּיש קאַריערע פּאַטס איר קען נעמען:
| ראָלע | וואס זיי טוען | סקיללס דארף | ווו זיי אַרבעטן | קאַריערע דרך |
| Data scientist | אַנאַליסיס גרויס סעץ פון דאַטן צו העלפן קאָמפּאַניעס מאַכן דיסיזשאַנז; ניצן מאַשין לערנען צו ופדעקן ינסייץ. | • באַהאַוונט אין פּראָגראַממינג (Python / R) • שטאַרק אין סטאַטיסטיק • יקספּיריאַנסט מיט ML מעטהאָדס | • טעק קאָמפּאַניעס • באַנקס • העאַלטהקאַרע פּראַוויידערז • מאַרקעטינג פירמס | אָנהייב ווי דאַטן אַנאַליס, מאַך אַרויף צו פּרויעקט פּלאַן און דאַטן סטראַטעגיע פירערשאַפט. |
| מאַשין לערנען ינזשעניר | שאַפֿן און פירן ML מאָדעלס פון פּלאַן צו דיפּלוימאַנט. | • ויסגעצייכנט פּראָגראַממינג סקילז • טיף וויסן פון ML אַלגערידאַמז • ווייכווארג אַנטוויקלונג סקילז | • טעק קאָמפּאַניעס • אַוטאָמאָטיווע ינדאַסטריז • פינאַנצן • עפנטלעך זיכערקייַט | אָנהייבן אין פּאָזיציע-ראָלעס, יימינג פֿאַר שטעלעס ווי אַי אַרטשיטעקט אָדער קטאָ אין סטאַרטאַפּס. |
| אַי פאָרשונג געלערנטער | אַנטוויקלען נייַע אַי טעקנאַלאַדזשיז און מעטאַדאַלאַדזשיז. | • PhD אין CS אָדער פֿאַרבונדענע פעלד • ברייט AI און ML וויסן • פאָרשונג דערפאַרונג | • אוניווערסיטעטן • פאָרשונג לאַבאָראַטאָריעס • גרויס טעק קאָמפּאַניעס | אָנהייב אין פאָרשונג, שטייַגן צו לידינג פּראַדזשעקס אָדער קאָפּ פאָרשונג דיפּאַרטמאַנץ. |
לערנען רעסורסן און מכשירים
נאָך ויספאָרשן די דייווערס אַפּלאַקיישאַנז און פאַנגקשאַנאַליטי פון מאַשין לערנען, איר קען זיין טשיקאַווע צו אָנהייבן דיין אייגענע נסיעה אין דעם דינאַמיש פעלד. ונטער איז אַ פולשטענדיק רשימה פון רעסורסן און מכשירים וואָס קענען אַרוישעלפן איר אין דעווינג דיפּער, פֿון אָנליין קאָרסאַז און טעקסטבוקס צו אָפֿן מקור ווייכווארג און אַקטיוו קהל גרופּעס. די רעסורסן זענען טיילערד צו שטיצן לערנערז אויף אַלע לעוועלס, צי איר נאָר אָנהייב אָדער איר זוכט צו יקספּאַנד דיין יגזיסטינג וויסן.
אָנליין קאָרסאַז
- Coursera - מאַשין לערנען דורך Andrew Ng. א פאָלקס סטאַרטער קורס וואָס קאָווערס אַ ברייט קייט פון פונדאַמענטאַל קאַנסעפּס.
- עדקס - אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע מיקראָמאַסטערס דורך קאָלאָמביע אוניווערסיטעט. א סעריע פון גראַדזשאַוואַט קאָרסאַז דיזיינד צו שטייַגן דיין קאַריערע אין אַי.
- Udacity - אַי און מאַשין לערנען נאַנאָדעגרעס. פּראָיעקט-באזירט לערנען צו בויען און שלייַפן דיין סקילז אין ספּעשאַלייזד געביטן פון אַי.
טעקסטבוקס
- "מוסטער דערקענונג און מאַשין לערנען" דורך Christopher M. Bishop. פּראָווידעס אַ פולשטענדיק הקדמה פֿאַר אַוואַנסירטע ונדערגראַדואַטעס און גראַדזשאַוואַט סטודענטן.
- "מאַשין לערנען: אַ פּראָבאַביליסטיק פּערספּעקטיוו" דורך Kevin P. Murphy. דער בוך אָפפערס אַ דיטיילד הקדמה צו די פעלד פון מאַשין לערנען פֿון אַ פּראָבאַביליסטיק מיינונג.
עפֿן מקור ווייכווארג
- TensorFlow. דעוועלאָפּעד דורך Google, דאָס איז אַ שטאַרק ביבליאָטעק פֿאַר נומעריקאַל קאַמפּיאַטיישאַן און מאַשין לערנען.
- סקיקיט-לערן. א פּשוט און עפעקטיוו געצייַג פֿאַר דאַטן מיינינג און דאַטן אַנאַליסיס געבויט אויף NumPy, SciPy און Matplotlib. matplotlib איז אַ ביבליאָטעק געניצט אין פּיטהאָן פֿאַר קריייטינג סטאַטיק, ינטעראַקטיוו און אַנימאַטעד וויזשוואַלאַזיישאַנז.
- פּיטאָרטש. אַן אָפֿן-מקור מאַשין לערנען ביבליאָטעק פֿון פאַסעבאָאָק, וויידלי געניצט פֿאַר אַפּלאַקיישאַנז אַזאַ ווי פּראַסעסינג פון נאַטירלעך שפּראַך.
קהל גרופּעס
- Stack Overflow. א וויטאַל מיטל פֿאַר דעוועלאָפּערס און ענדזשאַנירז צו פרעגן פֿראגן און טיילן ינסייץ.
- Reddit r/MachineLearning. אַן אַקטיוו קהל פֿאַר דיסקאַסינג די לעצטע אין מאַשין לערנען טעקניקס, נייַעס און פאָרשונג.
- גיטהוב. פּראָווידעס אַ וואַסט סטאָרידזש פון פּראַדזשעקס ווו איר קענען מיטאַרבעטן און ביישטייערן צו פאַקטיש-וועלט אַפּלאַקיישאַנז.
דיפעראַנסיז צווישן מאַשין לערנען און טיף לערנען
ווייל יקספּלאָרד אַ פאַרשיידנקייַט פון מכשירים און רעסורסן פֿאַר לערנען וועגן מאַשין לערנען, עס איז וויכטיק צו פֿאַרשטיין די דיפעראַנסיז אין דעם פעלד זיך. ווען מיר ונטערטוקנ זיך דיפּער אין די קאַמפּלעקסיטי פון מאַשין לערנען און די אַפּלאַקיישאַנז אין פאַרשידן דאָומיינז, עס ווערט קריטיש צו דיפערענשיייט צווישן גענעראַל מאַשין לערנען טעקניקס און די ספּעשאַלייזד סאַבסעט פון טיף לערנען. ביידע זענען פונדאַמענטאַל פֿאַר דער אַנטוויקלונג פון ינטעליגענט סיסטעמען, אָבער דיפערז באטייטיק אין ווי זיי פונקציאָנירן און די פּראָבלעמס זיי סאָלווע.
פֿאַרשטיין די דיפעראַנסיז
אַלגעמיינע מאַשין לערנען (ML) ניצט אַ ברייט ספּעקטרום פון אַלגערידאַמז וואָס אַרבעטן אונטער דירעקט מענטש גיידאַנס. די אַלגערידאַמז זענען טריינד מיט דאַטן וואָס זענען בפירוש לייבאַלד דורך עקספּערץ, ריקוויירינג מענטש אַרייַנשרייַב צו דעפינירן די לאַבעלס און פֿעיִקייטן. די סיסטעמען נוצן די פּרעדעפינעד קרייטיריאַ צו קאַטאַגערייז דאַטן אָדער מאַכן פֿאָרויסזאָגן.
פֿאַר למשל:
- E- בריוו פֿילטרירונג סיסטעמען סאָרט אַרטיקלען אין "ספּאַם" אָדער "ניט-ספּאַם" קאַטעגאָריעס ניצן באַניצער-דיפיינד פֿעיִקייטן ווי טערמינען אָדער די סענדער ס שעם.
טיף לערנען (DL), אַ פאָוקיסט סאַבסעט פון מאַשין לערנען, ימפּלויז קאָמפּלעקס נעוראַל נעטוואָרקס צו אַנאַלייז דאַטן לייַערס אָטאַנאַמאַסלי. דער אופֿן יקסעלז אין פּראַסעסינג אַנסטראַקטשערד דאַטן אַזאַ ווי בילדער און אַודיאָ, צו ידענטיפיצירן באַטייַטיק פֿעיִקייטן אָן נויטיק אינסטרוקציעס פון מענטש אָדער פּרעדעפינעד קאַטעגאָריעס.
פֿאַר למשל:
- שטימע דערקענונג טעקנאַלאַדזשיז אין דעוויסעס ווי Siri און Google אַססיסטאַנט פּראַסעס די גערעדט שפּראַך געוויינטלעך, אָן מאַנואַל פּראָגראַממינג פֿאַר יעדער פראַזע אָדער וואָרט.
פּראַקטיש אַפּלאַקיישאַנז און צוקונפֿט אינסטרוקציעס
טיף לערנען פּראָוועס זייער עפעקטיוו אין סינעריאָוז ווו טראדיציאנעלן מאַשין לערנען קען געראַנגל:
- אָטאַנאַמאַס וועהיקלעס. טיף לערנען אַלגערידאַמז ינטערפּריט דאַטן פון פאַרשידן סענסאָרס צו מאַכן רעגע נאַוויגאַציע דיסיזשאַנז, ווי ידענטיפיצירן מניעות אָדער פּלאַנירונג רוץ.
- העאַלטהקאַרע. DL ימפּרוווז די אַקיעראַסי און גיכקייַט פון ינטערפּרעטינג מעדיציניש בילדער ווי MRIs, ימפּרוווינג דיאַגנאָסטיק פּינטלעכקייַט ווייַטער פון טראדיציאנעלן מעטהאָדס.
ינאַגריישאַן און אַנטוויקלונג אין אַי
די סינערדזשי צווישן מאַשין לערנען און טיף לערנען איז רעוואַלושאַנייזינג פאַרשידן ינדאַסטריז דורך קאַמביינינג סטראַקטשערד, הערשן-באזירט לערנען מיט ינטואַטיוו, אָטאַמאַטיק דאַטן אַנאַליסיס. די קאָמבינאַציע איז געריכט צו פירן באַטייַטיק אַדוואַנטידזשיז אין אַי, מאכן סיסטעמען סמאַרטער און מער אָפּרופיק צו פאַקטיש-וועלט סינעריאָוז.
עטישע קאָנסידעראַטיאָנס אין מאַשין לערנען
ווען מיר ונטערטוקנ זיך דיפּער אין מאַשין לערנען און טיף לערנען, עס איז יקערדיק צו באַטראַכטן די עטישע אַספּעקץ וואָס קומען מיט די טעקנאַלאַדזשיז. עטישע פּראַקטיסיז זענען קריטיש פֿאַר ריספּאַנסאַבלי דעוועלאָפּינג אַי און זייער ווירקן ווי די טעקנאַלאַדזשיז זענען געניצט און וויוד אַרום די וועלט. אין דעם אָפּטיילונג, מיר וועלן ויספאָרשן וויכטיק עטישע ישוז וואָס זענען שליסל צו בויען פאַרלאָזלעך און שיין אַי סיסטעמען:
דאַטן פּריוואַטקייט
מאַשין לערנען רילייז שווער אויף גרויס אַמאַונץ פון דאַטן צו פֿאַרבעסערן און ווערן מער גענוי. אָפט, די דאַטן כולל פערזענלעכע אינפֿאָרמאַציע, וואָס קענען אַרויסרופן פּריוואַטקייט קאַנסערנז. א נאָוטאַבאַל ביישפּיל איז Facebook ס נוצן פון פערזענלעכע דאַטן פֿאַר טאַרגעטעד גאַנצע, וואָס האט געפֿירט צו וויידספּרעד דיסקוסיעס וועגן פּריוואַטקייט רעכט. עס איז קריטיש צו פֿאַרשטיין די ימפּלאַקיישאַנז פון ניצן פערזענלעכע דאַטן און צו אַנטוויקלען שטאַרק מיטלען צו באַשיצן די פּריוואַטקייט פון מענטשן.
צושטימען און דורכזעיקייַט
פארשטאנד ווי מאַשין לערנען אַלגערידאַמז אַרבעט און ווי זיי מאַכן דיסיזשאַנז איז שליסל צו בויען צוטרוי און ינשורינג אַקאַונטאַביליטי. פֿאַר בייַשפּיל, די אַלגעמיינע דאַטאַ פּראַטעקשאַן רעגולירן (GDPR) פון די אייראפעישע יוניאַן ריקווייערז אַז מענטשן האָבן די רעכט צו פֿאַרשטיין די לאָגיק הינטער דיסיזשאַנז געמאכט דורך אָטאַמייטיד סיסטעמען וואָס ווירקן זיי. דאָס איז באקאנט ווי די 'רעכט צו דערקלערונג'. עס איז אויך וויטאַל פֿאַר דעוועלאָפּערס צו באַקומען קלאָר שטיצן פֿאַר ניצן עמעצער ס דאַטן, ספּעציעל פּערזענלעך אינפֿאָרמאַציע. דאָס ינשורז אַז יוזערז זענען גאָר נאַלאַדזשאַבאַל און אַגריאַבאַל צו ווי זייער דאַטן זענען געניצט.
פאָרורטייל און יוישער
פאָרורטייל אין מאַשין לערנען מאָדעלס קענען פירן צו ומיוישערדיק באַהאַנדלונג און דיסקרימינאַציע. פֿאַר בייַשפּיל, עטלעכע בילד דערקענונג סיסטעמען האָבן פאַלש יידענאַפייד פנימער פון זיכער עטניק גרופּעס. דאָס ווייזט וואָס עס איז וויכטיק פֿאַר דעוועלאָפּערס צו פאַרמייַדן בייאַסיז אין אַי סיסטעמען. מיר מוזן ענשור אַז מאַשין לערנען דיסיזשאַנז זענען שיין און טאָן ניט דיסקרימינירן צו העכערן יוישער.
פּראַל אויף באַשעפטיקונג
די העכערונג פון אַי און אָטאַמיישאַן איז רישאַפּינג באַשעפטיקונג אין פילע ינדאַסטריז. טעקנאַלאַדזשיז ווי ראָובאַטיק פּראָצעס אָטאַמיישאַן זענען געריכט צו טוישן פאַרשידן דזשאָבס און סעקטאָרס. פֿאַר בייַשפּיל, אָטאַמיישאַן אין מאַנופאַקטורינג קען רעדוצירן די נויט פֿאַר זיכער סקילז און פאַרמינערן די נויט פֿאַר מענטש אַרבעט אין ריפּעטיטיוו טאַסקס. צוקונפֿט AI ספּעשאַלאַסץ זאָל טראַכטן וועגן די עקאָנאָמיש שיפץ, אַרייַנגערעכנט די מעגלעכקייט פון נייַע דזשאָבס אין טעק-פֿאַרבונדענע פעלדער און די נויט פֿאַר ריטריינינג טוערס וואָס פאַרלירן זייער דזשאָבס רעכט צו אָטאַמיישאַן.
צו ויספאָרשן מער וועגן עטישע פּראַקטיסיז אין אַי אַנטוויקלונג, אַרייַנגערעכנט דיטיילד דיסקוסיעס וועגן די אי.יו. אקט און די ימפּלאַקיישאַנז פֿאַר כידעש און עטיקס, איר קענען לייענען מער אין אונדזער פולשטענדיק אַרטיקל דאָ.
דורך פּראָואַקטיוולי ענגיידזשינג מיט די עטישע קאַנסערנז, די מאַשין לערנען קהל קענען העכערן די אַנטוויקלונג און ימפּלאַמענטיישאַן פון אַי טעקנאַלאַדזשיז וואָס זענען נישט בלויז אַוואַנסירטע טעקנאַלאַדזשיקאַלי אָבער אויך סאָושאַלי פאַראַנטוואָרטלעך און עטיקלי געזונט.
סטרענגטהס און לימיטיישאַנז פון מאַשין לערנען
ווען מיר פאַרענדיקן אונדזער דיטיילד ויספאָרשונג פון מאַשין לערנען - פֿון די יקערדיק קאַנסעפּס צו זיין וועריד ניצט און די עטישע ישוז עס רייזאַז - עס איז וויכטיק צו טראַכטן וועגן ביידע די ברייט אַבילאַטיז און די הויפּט טשאַלאַנדזשיז פון דעם ימפּרעסיוו טעכנאָלאָגיע. דער לעצט אָפּטיילונג סאַמערייזיז אונדזער דיסקוסיעס דורך כיילייטינג די שליסל סטרענגקטס און באַטייטיק טשאַלאַנדזשיז וואָס ווירקן ווי מאַשין לערנען איז געניצט אין פאַרשידענע געביטן.
סטרענגטהס
- סקאַלאַביליטי פון אַנאַליסיס. מאַשין לערנען יקסעלז ווען ארבעטן מיט גרויס דאַטאַסעץ, ווייַל עס קענען אויטאָמאַטיש דעטעקט פּאַטערנז און מאַכן פֿאָרויסזאָגן מער יפישאַנטלי ווי טראדיציאנעלן מעטהאָדס. דאָס איז ספּעציעל נוציק אין געביטן ווי גרויס דאַטן אַנאַליטיקס און זוכן ענדזשאַנז.
- אַדאַפּטאַבילאַטי. ML אַלגערידאַמז זענען געוויינטלעך דיזיינד צו קעסיידער פֿאַרבעסערן זייער אַקיעראַסי דורך לערנען פון נייַע דאַטן, וואָס איז יקערדיק אין דינאַמיש סעטטינגס אַזאַ ווי רעקאַמאַנדיישאַנז פֿאַר פערזענליכען אינהאַלט ווו באַניצער פּרעפֿערענצן יוואַלוו איבער צייט.
- אַוטאָמאַטיאָן. ML ימפּרוווז די גיכקייַט פון באַשלוס-מאכן און ראַדוסאַז מענטש טעות, וואָס מאכט עס יקערדיק אין געביטן ווי פינאַנציעל טריידינג און כעלטקער דיאַגנאָסטיקס, ווו די אַקיעראַסי איז קריטיש.
- עפעקטיווקייַט. דורך ניצן רעסורסן מער יפישאַנטלי, ML העלפּס פֿאַרבעסערן קוילעלדיק עפעקטיווקייַט אין פאַרשידן טאַסקס. דאָס כולל בעסער ענערגיע פאַרוואַלטונג אין סיסטעמען באקאנט ווי סמאַרט גרידס, וואָס העלפֿן פאָרויסזאָגן די ביזיאַסט צייט פֿאַר ענערגיע נוצן און רעדוצירן וויסט דורך אַדזשאַסטינג די צושטעלן אַקאָרדינגלי.
לימיטאַטיאָנס
- אָווערפיטטינג. דאָס כאַפּאַנז ווען אַ מאָדעל איז צו קאָמפּליצירט, קאַפּטשערינג ראַש אַנשטאָט פון די אַנדערלייינג דאַטן מוסטער, וואָס קענען פאַרערגערן זיין פאָרשטעלונג אויף נייַע דאַטאַסעץ.
- דורכזעיקייַט. די "שוואַרץ קעסטל" נאַטור פון פילע ML מאָדעלס גיט טשאַלאַנדזשיז אין סעקטאָרס ווי כעלטקער און באַנקינג ווו קלאָר קאָנטראָלירן טריילז זענען פארלאנגט. דעם פעלן פון דורכזעיקייַט קענען אַנדערמיין צוטרוי און פאַרהאַלטן אַקאַונטאַביליטי.
- פאָרורטייל. אויב בייאַסיז אין טריינינג דאַטן זענען נישט גערעדט, זיי קענען פירן צו ומיוישערדיק אַוטקאַמז אין אָטאַמייטיד דיסיזשאַנז, וואָס איז ספּעציעל אין געביטן ווי הירינג און באַראָוינג אַפּרווואַלז.
- סקאַלאַביליטי פון ימפּלאַמענטיישאַן. כאָטש זיי שעפּן גרויס דאַטאַסעץ געזונט, יקספּאַנדינג ML מאָדעלס צו ביגער אָדער מער פּראַקטיש אַפּלאַקיישאַנז קענען זיין באַטייטיק טשאַלאַנדזשיז רעכט צו הויך קאַמפּיוטינג דאַרף און קאָס, וואָס קען נישט זיין פּראַקטיש פֿאַר אַלע אָרגאַנאַזיישאַנז.
כאָטש מאַשין לערנען אָפפערס פילע אַדוואַנטידזשיז וואָס קענען יבערמאַכן ינדאַסטריז, עס אויך ינקאַונטערז באַטייטיק לימיטיישאַנז וואָס קען שטערן זייַן ברייטערער אַפּלאַקיישאַן. קוקן פאָרויס, די מאַשין לערנען קהל מוזן קאַפּיטאַלייז אויף די סטרענגקטס און אויך אָוווערקאַמינג די לימיטיישאַנז מיט שעפעריש סאַלושאַנז און עטישע פּראַקטיסיז. דורך מיינטיינינג דעם באַלאַנסט פאָקוס, מיר קענען ענשור אַז מאַשין לערנען אַטשיווז זייַן פול פּאָטענציעל ווי אַ פונדאַמענטאַל טעכנאָלאָגיע, פּראַסעסינג פּראָגרעס ריספּאַנסאַבלי און ינקלוסיוו.
סאָף
| מאַשין לערנען איז אין די פאָרפראַנט פון אַ טעקנאַלאַדזשיקאַל רעוואָלוציע, און אָפפערס נייַע יפעקטיוונאַס און ינאָווויישאַנז אין פילע ינדאַסטריז. די רייזע האט געוויזן די קריטיש וויכטיקייט פון באַלאַנסינג ינאַווייטיוו פּאָטענציעל מיט עטישע פֿאַראַנטוואָרטלעכקייט צו ענשור בענעפיץ פֿאַר אַלע סעקטאָרס פון געזעלשאַפט. ווען מיר קוקן אין דער צוקונפֿט, אונדזער קאָלעקטיוו אַרויסרופן איז צו פירן דעם אַנטוויקלונג קערפאַלי, ינשורינג טעקנאַלאַדזשיקאַל אַדוואַנסיז זענען אַטשיווד ריספּאַנסאַבלי און ינקלוסיוו. זענט איר גרייט צו פאַרבינדן דעם נסיעה און העלפֿן ופשליסן די פול פּאָטענציעל פון מאַשין לערנען אין אַ וועג וואָס האלט אונדזער היסכייַוועס צו יוישער און פּראָגרעס? לאָמיר ינאַווייטיוו ריספּאַנסאַבלי, ינשורינג אַז יעדער שריט וואָס מיר נעמען שטיצט שיין און עטישע אַדוואַנטידזשיז אין טעכנאָלאָגיע. |
