Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը և ինչու դա կարող է խլել ձեր աշխատանքը

2024 Հեղինակ: Malcolm Clapton | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-17 03:59

Նոր ալգորիթմները թույլ են տալիս համակարգիչներին լուծել այնպիսի խնդիրներ, որոնք նախկինում հնարավոր էին միայն մարդկանց համար: Սա մի կողմից մեզ մեծ օգուտներ կբերի, մյուս կողմից՝ նոր մարտահրավերներ յուրաքանչյուրիս համար։ Որպեսզի առաջընթացը չբռնի ձեզ, զգոն եղեք և հետևեք իրավիճակին:

Մինչև վերջերս ծրագրավորողները ստիպված էին գրել բարդ և շատ ճշգրիտ հրահանգներ, նույնիսկ որպեսզի համակարգիչները կարողանան կատարել ամենապարզ առաջադրանքները:

Լեզուները միշտ զարգացել են, բայց այս ոլորտում ամենակարևոր առաջընթացը կոդի հետ աշխատելու պարզեցումն է: Այժմ համակարգիչները չեն կարող ծրագրավորվել ինչպես նախկինում, այլ այնպես կարգավորվել, որ նրանք ինքնուրույն սովորեն:

Այս գործընթացը, որը կոչվում է մեքենայական ուսուցում, խոստանում է լինել իրական տեխնոլոգիական առաջընթաց և կարող է ազդել յուրաքանչյուրի վրա՝ անկախ նրա գործունեության ոլորտից։ Ուստի յուրաքանչյուրիս համար օգտակար կլինի հասկանալ թեման։

Ինչ է մեքենայական ուսուցումը

Մեքենայական ուսուցումը վերացնում է ծրագրավորողի կողմից համակարգչին մանրամասն բացատրելու անհրաժեշտությունը, թե ինչպես ճիշտ լուծել խնդիրը: Փոխարենը համակարգչին սովորեցնում են ինքնուրույն լուծում գտնել: Ըստ էության, մեքենայական ուսուցումը վիճակագրության շատ բարդ կիրառություն է՝ տվյալների մեջ օրինաչափություններ գտնելու և դրանցից կանխատեսումներ ստեղծելու համար:

Մեքենայի ուսուցման պատմությունը սկսվում է 1950-ականներից, երբ համակարգչային գիտնականներին հաջողվեց համակարգիչներին շաշկի խաղալ սովորեցնել: Այդ ժամանակից ի վեր, հաշվողական հզորության հետ մեկտեղ, աճել են օրինաչափությունների և կանխատեսումների բարդությունը, որոնք համակարգիչը կարող է ճանաչել և անել, ինչպես նաև այն խնդիրները, որոնք նա կարող է լուծել:

Ալգորիթմը սկզբում ստանում է ուսուցման տվյալների մի շարք, այնուհետև այն օգտագործում է հարցումները մշակելու համար: Օրինակ՝ կարող եք բեռնել մի քանի լուսանկար ձեր մեքենայում՝ դրանց բովանդակության նկարագրություններով, օրինակ՝ «այս լուսանկարը ցույց է տալիս կատու» և «այս լուսանկարը կատու չունի»: Եթե դրանից հետո նոր պատկերներ ավելացնեն համակարգչին, ապա այն ինքնուրույն կսկսի նույնացնել կատուների հետ նկարները:

Ալգորիթմը շարունակում է կատարելագործվել։ Ճանաչման ճիշտ և սխալ արդյունքները մտնում են տվյալների բազա, և յուրաքանչյուր մշակված լուսանկարով ծրագիրն ավելի խելացի է դառնում և ավելի լավ ու ավելի լավ է հաղթահարում առաջադրանքը: Ըստ էության, սա ուսուցում է։

Ինչու է մեքենայական ուսուցումը կարևոր

Այժմ մեքենաները կարող են ապահով կերպով կիրառվել այն տարածքներում, որոնք նախկինում հասանելի էին համարվում միայն մարդկանց համար: Թեև տեխնոլոգիան դեռևս հեռու է իդեալական լինելուց, հիմնականն այն է, որ համակարգիչները մշտապես կատարելագործվում են: Տեսականորեն նրանք կարող են անվերջ զարգանալ: Սա մեքենայական ուսուցման հիմնական գաղափարն է:

Մեքենաները սովորում են տեսնել պատկերները և դասակարգել դրանք, ինչպես վերը նշված լուսանկարի օրինակում: Նրանք կարող են ճանաչել տեքստը և թվերը այս պատկերներում, ինչպես նաև մարդկանց և վայրերում: Ավելին, համակարգիչները ոչ միայն նույնացնում են գրավոր բառերը, այլև հաշվի են առնում դրանց կիրառման համատեքստը՝ ներառյալ հույզերի դրական և բացասական երանգները։

Ի թիվս այլ բաների, մեքենաները կարող են լսել մեզ և պատասխանել: Վիրտուալ օգնականները մեր սմարթֆոններում՝ լինի դա Siri-ն, Cortana-ն կամ Google Now-ն, մարմնավորում են բնական լեզվի մշակման առաջընթացը և շարունակում են զարգանալ:

Բացի այդ, համակարգիչները սովորում են գրել: Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմներն արդեն նորությունների հոդվածներ են ստեղծում: Նրանք կարող են գրել ֆինանսների և նույնիսկ սպորտի մասին:

Նման գործառույթները կարող են փոխել բոլոր գործողությունները՝ հիմնված տվյալների մուտքագրման և դասակարգման վրա, որոնք նախկինում հնարավոր էին միայն մարդկանց համար: Եթե համակարգիչը կարող է ճանաչել պատկերը, փաստաթուղթը, ֆայլը կամ այլ առարկա և ճշգրիտ նկարագրել այն, դա ավտոմատացման լայն հնարավորություններ է բացում:

Ինչպես է այսօր օգտագործվում մեքենայական ուսուցումը

Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմներն արդեն ունակ են տպավորելու։

Medecision-ն դրանք օգտագործում է խոշոր համայնքներում տարբեր հիվանդությունների ռիսկի գործոնները հաշվարկելու համար: Օրինակ, ալգորիթմը հայտնաբերել է ութ փոփոխական, որոնց միջոցով կարելի է եզրակացնել, թե արդյոք շաքարային դիաբետով հիվանդը հոսպիտալացման կարիք ունի, թե ոչ:

Առցանց խանութներում ճիշտ ապրանք փնտրելուց հետո կարող եք նկատել, որ երկար ժամանակ ինտերնետում տեսնում եք այս ապրանքի գովազդը: Այս մարքեթինգային անհատականացումը միայն այսբերգի գագաթն է: Ընկերությունները կարող են ավտոմատ կերպով ուղարկել նամակներ, կտրոններ, առաջարկներ և ցուցադրել առաջարկություններ՝ հարմարեցված յուրաքանչյուր հաճախորդին առանձին: Այս ամենն ավելի նրբանկատորեն դրդում է սպառողին գնելու։

Բնական լեզվի մշակումը օգտագործվում է տարբեր ձևերով: Օրինակ՝ դրա օգնությամբ փոխարինվում են աջակցության ծառայությունների աշխատակիցները՝ օգտատերերին անհրաժեշտ տեղեկատվությունը արագ տրամադրելու համար։ Բացի այդ, նման ալգորիթմներն օգնում են իրավաբաններին վերծանել բարդ փաստաթղթերը:

IBM-ը վերջերս հարցում է անցկացրել: ավտոմոբիլային ընկերությունների ղեկավարներ. Նրանց 74%-ն ակնկալում է, որ մինչև 2025 թվականը խելացի մեքենաները կհայտնվեն ճանապարհներին։

Նման մեքենաները տեղեկատվություն կստանան սեփականատիրոջ և նրանց շրջապատի մասին՝ օգտագործելով իրերի ինտերնետը: Այս տվյալների հիման վրա նրանք կկարողանան ավտոմատ կերպով փոխել ջերմաստիճանը, ձայնը, աթոռի դիրքը և այլ կարգավորումները։ Խելացի մեքենաները նաև ինքնուրույն կլուծեն ի հայտ եկած խնդիրները, ինքնուրույն կքշեն և առաջարկություններ կանեն՝ ելնելով երթևեկության և ճանապարհային պայմաններից:

Ի՞նչ սպասել մեքենայական ուսուցումից ապագայում

Ապագայում մեզ համար բացվող մեքենայական ուսուցման հնարավորությունները գրեթե անսահման են: Ահա մի քանի տպավորիչ օրինակներ.

• Անհատականացված առողջապահական համակարգ, որը հիվանդներին տրամադրում է անհատականացված բժշկական օգնություն՝ հիմնված նրանց գենետիկ կոդի և ապրելակերպի վրա:
• Անվտանգության ծրագրակազմ, որը հայտնաբերում է հաքերային հարձակումները և չարամիտ ծրագրերը ամենաբարձր ճշգրտությամբ:
• Օդանավակայանների, մարզադաշտերի և նմանատիպ վայրերի համակարգչային անվտանգության համակարգեր, որոնք բացահայտում են հնարավոր սպառնալիքները:
• Տիեզերքում կողմնորոշվող ինքնակառավարվող մեքենաները նվազագույնի են հասցնում խցանումների և վթարների քանակը:
• Խարդախության դեմ առաջադեմ համակարգեր, որոնք կարող են գումար ապահովել մեր հաշիվներում:
• Ունիվերսալ թարգմանիչներ, որոնք թույլ կտան մեզ ստանալ ճշգրիտ և արագ թարգմանություն սմարթֆոնների և այլ խելացի սարքերի միջոցով:

Ինչու՞ պետք է ուշադրություն դարձնել մեքենայական ուսուցմանը

Թեև շատերը կզգան այս հնարավորությունները նոր տեխնոլոգիաների գալուստով, շատերը չեն ցանկանա հասկանալ, թե ինչպես է այդ ամենն աշխատում ներսից: Բայց մենք բոլորս ավելի լավ է զգոն մնանք: Իսկապես, բոլոր առավելությունների հետ մեկտեղ, հետագա առաջընթացը շոշափելի հետևանքներ կբերի աշխատաշուկայի համար։

Մեքենայական ուսուցումը, որը հիմնված է անընդհատ աճող տվյալների վրա, որոնք ստեղծում է երկրագնդի գրեթե յուրաքանչյուր մարդ, ամբողջովին կփոխի մասնագիտությունը: Իհարկե, այս նորամուծությունները կպարզեցնեն շատերի աշխատանքը, բայց կլինեն նաև այնպիսիք, ովքեր կզրկվեն աշխատանքից։ Ալգորիթմներն արդեն արձագանքում են էլ. նամակներին, մեկնաբանում են բժշկական պատկերները, օգնում են դատական գործընթացներին, վերլուծում են տվյալները և այլն:

Մեքենաները սովորում են սեփական փորձից, ուստի ծրագրավորողներն այլևս կարիք չունեն կոդ գրելու յուրաքանչյուր անսովոր իրավիճակի համար: Սովորելու այս կարողությունը, ռոբոտաշինության և բջջային տեխնոլոգիաների առաջընթացի հետ մեկտեղ, թույլ կտա համակարգիչներին ավելի լավ, քան երբևէ կատարել բարդ առաջադրանքներ:

Բայց ի՞նչ կլինի մարդկանց հետ, երբ մեքենաները գերազանցեն նրանց:

Համաձայն. Համաշխարհային տնտեսական ֆորումը, համակարգիչները և ռոբոտները կզբաղեցնեն հինգ միլիոն աշխատատեղերը, որոնք այժմ մարդիկ կունենան հաջորդ հինգ տարիների ընթացքում:

Այսպիսով, մենք պետք է հետևենք, թե ինչպես է մեքենայական ուսուցումը փոխում աշխատանքի ընթացքը: Կարևոր չէ, թե ով եք դուք՝ իրավաբան, բուժաշխատող, օժանդակ աշխատող, բեռնատարի վարորդ, թե մեկ ուրիշը: Փոփոխությունը կարող է ազդել բոլորի վրա։

Տհաճ անակնկալից խուսափելու լավագույն միջոցը, երբ համակարգիչները սկսում են աշխատել, ակտիվ մտածելն ու պատրաստվելն է: