Как машинное обучение изменит мир?
Мы посмотрим, как машинное обучение прогрессировало и развивалось. В конце мы рассмотрим некоторые новые технологии и то, как машинное обучение повлияет на мир. Машинное обучение (ML) - это тихая революция, которая имеет глубокое влияние на различные секторы нашего общества, такие как здравоохранение, связь, транспорт и многие другие. Исторические перспективы машинного обучения - это современные концепции машинного обучения, которые достигают своей кульминации с двух важных точек зрения: с точки зрения статистиков и с точки зрения компьютерных ученых .
Взгляд статистиков
Взгляд статистиков связан с изучением, пониманием и интерпретацией данных. Область анализа данных берет свое начало в математике, в частности, в статистике. В статистике (сокращение от статистики) было решено ответить на фундаментальные вопросы, чтобы понять мир, который нас окружает, посредством изучения событий.
Вероятность - это концепция статистики, в которой изучается понимание того, насколько вероятно событие. Модели, основанные на вероятности, были разработаны в статистике для моделирования окружающего нас мира. Следующие два простых примера позволят вам понять статистику и вероятность, если вы новичок в этой теме.
Пример №1: На конкретном экзамене - сбор данных о том, на сколько вопросов правильно ответили студенты, которые пытались сдать экзамены. Также можно построить гистограммы, чтобы понять и предсказать, сколько студентов могут сдать экзамены, если другой набор студентов сдает тот же экзамен.
Пример № 2: Статистики проанализировали несколько книг и записали, сколько раз слово встречается (частота слов) в тексте, и попытались создать модель, объясняющую, какое слово было наиболее широко или наименее употребляемым в английском языке для пример.
Статистики изучали данные, чтобы понимать и делать прогнозы о мире вокруг нас. Но, как оказалось, эти модели были чрезмерным упрощением сложностей, существующих в реальном мире, а модели, основанные на вероятности, не показали удовлетворительных результатов при моделировании фактических данных, наблюдаемых в реальном мире. Здесь, где открываются взгляды ученых-информатиков, и в результате смешения статистики и информатики родилась область машинного обучения.
Перспектива компьютерных ученых
В течение 1950-х годов компьютерные эксперты начали понимать, что жесткое кодирование каждого решения, которое компьютер запрограммирован на принятие бесконечных операторов if и else, приводит к тому, что компьютерные системы становятся очень неэффективными. Ученые-компьютерщики предвидели, что будет лучше, когда компьютер сможет просматривать данные, распознавать закономерности и принимать наилучшие решения. Идея выявления закономерностей в данных и принятия решений является основной идеей машинного обучения (ML).
Чтобы избежать жесткого программирования, в игру вступили правила программирования для принятия решений, как упоминалось ранее, и правила распределения на основе статистики. Но использование распределений статистики в качестве генераторов данных создало огромные расхождения между данными, генерируемыми статистическими моделями, данными, генерируемыми в реальном мире. Другими словами, оба типа данных не дали одинаковых результатов.
Несмотря на это, машинное обучение продолжало развиваться с чрезвычайно гибкими моделями, которые все больше и больше основываются на данных, а не на операторах if и else, закодированных человеком. Эти модели машинного обучения оказались лучше, чем ранее созданные методы моделирования. Текущие модели машинного обучения стали настолько точными в отношении корреляции с реальным миром, что прогнозы стали ключевым выходом после ввода достаточного количества данных. Преобладающие модели часто бывают очень сложными и гибкими, и они обманчиво превосходят модели, которые следуют инструкциям if-else, и модели распределения, которые хорошо известны как распределения вероятностей.
Одним из наиболее значительных недостатков этих моделей машинного обучения является то, что они не объясняют аспект модели «почему». Но эти модели машинного обучения помогают нам лучше разбираться в раковых опухолях, чем врачи, и могут побеждать чемпионов в игре «Гоу». Но создатели этих моделей не всегда могут объяснить, «почему» алгоритмы принимают эти решения.
Машинное обучение изменит мир
Термин машинное обучение может мало что значить для непрофессионала. Но когда мы говорим «Искусственный интеллект» (ИИ), пресловутый образ, подобный блокбастеру, поражает Терминатора, и персонаж Скайнета всплывает у вас в голове. Если вы немного оптимистичны в отношении этих технологий, ваш разум может заполниться футуристическими фильмами, такими как «Звездные войны». Машинное обучение - это вид искусственного интеллекта, который получил значительную популярность в последние несколько лет и влияет на все аспекты нашей жизни. Машинное обучение находит свое место в нашей повседневной жизни, несмотря на то, что великие провидцы науки и техники, такие как Билл Гейтс, Илон Маск, Стивен Хокинс и другие, предупреждали, что роботы ИИ могут повернуться против нас и изгнать человечество.
1. Возможность обработки данных
Одна из самых надежных функций машинного обучения - это возможность обработки данных. В 2018 году Интернетом пользовались около 4 миллиардов человек. В Интернете было совершено 3,5 миллиарда поисковых запросов, и их количество продолжает расти. Общее время, которое человечество проводит в Интернете, составляет 4 миллиарда лет каждый год. Данных много. Интернет превратился в огромную машину для генерации данных, и большая ее часть не менее ценна, чем золото для экспертов по данным и организаций, в которых они работают. Организация и обработка этих данных были бы невозможны без машинного обучения.
Система машинного обучения изучает закономерности в данных. После того, как данные обработаны, они позволяют организациям получать полезные сведения, которые либо приносят пользу этим компаниям, либо приносят пользу человечеству разными способами, например, указывая на близлежащие медицинские учреждения в случае стихийного бедствия.
2. Защита экосистемы
Оборудование с искусственным интеллектом для машинного обучения играет ключевую роль в борьбе с опустошительным экологическим ущербом. Огромные данные, собранные из нескольких тысяч источников с помощью датчиков на базе искусственного интеллекта с помощью машинного обучения, помогают ученым-экологам лучше понять экологические изменения и разработать новые решения.
3. Грязные, опасные и дерзкие задачи.
В случае с обезвреживанием бомб теперь не нужно рисковать человеческими жизнями. Роботы с машинным обучением и искусственным интеллектом выполняют слишком опасные или грязные задачи, например, при работе с опасными материалами, такими как ядерные отходы или утилизация вредных химических веществ.
4. Уход за пожилыми людьми
Роботы с искусственным интеллектом, оснащенные программным обеспечением для машинного обучения, уже взаимодействуют и общаются с пожилыми людьми, занимая их развлечениями и обеспечивая им компанию, если они одиноки.
Вкратце, для пожилых людей, которым трудно передвигаться и выполнять обычную работу из-за слабых мышц или болезней. Оснащенные машинным обучением и искусственным интеллектом, эти роботы сделают их жизнь более комфортной и независимой, помогая им выполнять их повседневные личные дела, такие как прием пищи, посещение туалета, купание, перемещение и даже выполнение упражнений.
5. Инновационное и безопасное банковское дело
Программное обеспечение Machine Learning AI также находит свое применение в банковской и финансовой сфере. Самая большая угроза и убытки банковскому сектору исходят от мошенничества и взлома сети. Чтобы контролировать такие случаи и пресекать мошенническую деятельность, банки используют сложные и современные системы машинного обучения, которые изучают закономерности в банковских данных и обнаруживают необычные или подозрительные действия до того, как произойдет инцидент, повышая безопасность.
6. Улучшение здравоохранения
В старых медицинских записях были груды листов, которые врачи и другие медицинские работники должны были просмотреть, чтобы понять медицинские потребности пациентов и прописать соответствующие лекарства. Медицинские записи переводятся в онлайн и оцифровываются, что помогает врачам в кратчайшие сроки получить представление о заболеваниях пациентов, предоставляя именно те данные, которые ему необходимы для принятия решений. Все это стало возможным благодаря приложениям для машинного обучения и анализа данных.
7. Интеллектуальная внутренняя безопасность
Искусственный интеллект машинного обучения также оказывает влияние на бытовые камеры и системы наблюдения. Камеры видеонаблюдения теперь оснащены системами распознавания лиц с искусственным интеллектом и машинным обучением, которые хранят данные о частых посетителях и могут обнаруживать незнакомцев и новичков, чтобы предупредить вас, прежде чем они войдут в ваше домашнее помещение. Эти системы способны информировать вас, когда дети вернутся домой, благодаря машинному обучению. Например, они могут отслеживать передвижение домашних животных по территории. Эти системы также достаточно умны, чтобы в случае необходимости вызывать службы безопасности.
Это лишь некоторые из приложений машинного обучения, которые драматически меняют наш мир, и скоро появится много других приложений, которые мы даже не можем себе представить в настоящее время.