5 nøkkelfunksjoner ved maskinlæring

Maskinlæring har et bredt spekter av bruksområder i finans-, helse-, markedsførings- og transportindustrien. Den brukes til å analysere og behandle store datamengder, lage spådommer og automatisere beslutningsprosesser, blant andre oppgaver.

I denne artikkelen lærer du de fem nøkkelfunksjonene ved maskinlæring som gjør den til et kraftig verktøy for å løse et bredt sett med problemer, fra bilde- og talegjenkjenning til anbefalingssystemer og naturlig språkbehandling.

Hva er maskinlæring?

Maskinlæring er et underfelt av kunstig intelligens (AI) som involverer utvikling av algoritmer og statistiske modeller, som lar datamaskiner lære av data uten å være eksplisitt programmert. Å bygge systemer med evnen til å kontinuerlig forbedre ytelsen på en gitt oppgave basert på erfaringen fra dataene de eksponeres for er målet for maskinlæring. Dette oppnås ved å gi algoritmer omfattende opplæring i enorme datasett, som gjør at algoritmene kan finne mønstre og sammenhenger i dataene.

Veiledet læring: Dette innebærer å trene opp en modell på et merket datasett, der riktig utgang er gitt for hver inngang. Algoritmen bruker denne informasjonen til å lære forholdet mellom innganger og utganger og kan deretter lage spådommer om nye, usynlige data.
Uovervåket læring: Dette innebærer opplæring av en modell på et umerket datasett der riktig utdata ikke er gitt. Algoritmen må finne strukturen i dataene på egen hånd og brukes vanligvis til clustering, dimensjonalitetsreduksjon og anomalideteksjon.
Forsterkende læring: Dette innebærer å trene en agent til å ta avgjørelser i et miljø der den mottar tilbakemelding gjennom belønning eller straff. Algoritmen bruker denne tilbakemeldingen for å lære den beste strategien for å maksimere belønningene over tid.

Relatert: Roots of DeFi: Kunstig intelligens, big data, cloud computing og distribuert ledger-teknologi

5 nøkkelfunksjoner ved maskinlæring

Maskinlæring har blitt et av de viktigste teknologiske fremskrittene de siste årene og har betydelig påvirket et bredt spekter av bransjer og applikasjoner. Hovedfunksjonene er:

Prediktiv modellering: Data brukes av maskinlæringsalgoritmer for å lage modeller som forutsier fremtidige hendelser. Disse modellene kan blant annet brukes til å bestemme risikoen for mislighold av lån eller sannsynligheten for at en forbruker vil foreta et kjøp.
Automatisering: Maskinlæringsalgoritmer automatiserer prosessen med å finne mønstre i data, noe som krever mindre menneskelig involvering og muliggjør mer presis og effektiv analyse.
Skalerbarhet: Maskinlæringsteknikker er godt egnet for behandling av store data fordi de er laget for å håndtere enorme mengder data. Som et resultat kan bedrifter ta beslutninger basert på informasjon hentet fra slike data.
Generalisering: Algoritmer for maskinlæring er i stand til å oppdage brede mønstre i data som kan brukes til å analysere ferske, uutforskede data. Selv om dataene som brukes til å trene modellen kanskje ikke er umiddelbart anvendelige for den aktuelle oppgaven, er de nyttige for å forutsi fremtidige hendelser.
Tilpasningsevne: Etter hvert som nye data blir tilgjengelige, bygges maskinlæringsalgoritmer for å lære og tilpasse seg kontinuerlig. Som et resultat kan de forbedre ytelsen over tid, og bli mer presise og effektive etter hvert som mer data blir tilgjengelig for dem.

Integrasjonen av maskinlæring og blokkjedeteknologi

Integreringen av maskinlæring og blokkjedeteknologi gir store løfter for fremtiden. Maskinlæringsalgoritmer kan brukes til å vurdere dataene og generere spådommer basert på dem ved å bruke en desentralisert og sikker plattform som blockchain.

Et mulig bruksområde for denne integrasjonen er i banksektoren, hvor blokkjedeteknologiens desentraliserte karakter og evne til å forby uautorisert tilgang til sensitive data kan hjelpe maskinlæringsalgoritmer med å oppdage svindel og hvitvasking mer effektivt.

Relatert: Blockchains potensial: Hvordan AI kan endre den desentraliserte hovedboken

Maskinlæring og blokkjedeteknologi kan også utgjøre en betydelig forskjell i leverandørkrav. Mens blokkjedeteknologi kan brukes til å gi åpenhet og ansvarlighet i forsyningskjeden, kan maskinlæringsalgoritmer brukes til å optimalisere forsyningskjedeoperasjoner og forutsi etterspørsel.

Blokkjedeteknologi kan muliggjøre sikker og privat deling av medisinske journaler, mens maskinlæringsalgoritmer kan brukes til å forutsi sykdomsutbrudd og forbedre pasientresultater.

Fremtiden for maskinlæring

Fremtiden for maskinlæring forventes å bli preget av fortsatt fremskritt innen algoritmer, datakraft og datatilgjengelighet. Etter hvert som maskinlæring blir mer utbredt og integrert i ulike bransjer, har den potensialet til å påvirke samfunnet i stor grad på en rekke måter.

Noen av de viktigste trendene og utviklingen i fremtiden for maskinlæring inkluderer:

Økt automatisering: Etter hvert som maskinlæringsalgoritmer utvikler seg, vil de kunne automatisere et større spekter av jobber, som krever mindre menneskelig innsats og øker produktiviteten.
Mer personlig tilpassede opplevelser: Maskinlæringsalgoritmer vil ha kapasitet til å vurdere og bruke enorme mengder data for å levere svært individualiserte opplevelser, for eksempel personlige forslag og annonser.
Forbedret dømmekraft: Etter hvert som maskinlæringsalgoritmer blir bedre til å gjøre kompliserte vurderinger og spådommer, vil mange bedrifter dra nytte av mer presis og effektiv beslutningstaking.
AI etiske fremskritt: Etter hvert som maskinlæring blir mer vanlig, vil det bli en økende vekt på å sikre at den utvikles og brukes etisk og ansvarlig, med fokus på å ivareta personvern og eliminere skjevheter i beslutningstaking.
Tverrfaglig samarbeid: Maskinlæring vil i økende grad bli brukt i samarbeid med andre felt, som nevrovitenskap og biologi, for å drive nye oppdagelser og fremskritt på disse områdene.

Samlet sett lover fremtiden for maskinlæring stort og forventes å fortsette å transformere et bredt spekter av bransjer, fra finans til helsevesen, i de kommende årene.