Mitä on koneoppiminen? Määritelmä, tyypit ja esimerkit

Koneoppiminen on tekoälyn olennainen osa, sillä se oppii datasta ja parantaa suorituskykyä ilman eksplisiittistä ohjelmointia. Tämä tarkoittaa mallien ja algoritmien luomista, joiden avulla koneet voivat oppia kokemuksista ja tehdä päätöksiä tämän tiedon perusteella. Tietojenkäsittelytiede on koneoppimisen perusta, ja se tarjoaa tarvittavat algoritmit ja tekniikat mallien rakentamiseen ja kouluttamiseen ennusteiden ja päätösten tekemiseksi. Kustannusfunktio on koneoppimisalgoritmien kriittinen osa, koska se auttaa mittaamaan mallin suorituskykyä ja ohjaa optimointiprosessia. Aseta ja säädä hyperparametreja, kouluta ja validoi malli ja optimoi se sitten.

Ohjatussa oppimisessa tietokoneelle annetaan joukko harjoitusdataa, johon ihmiset ovat merkinneet oikeat vastaukset tai luokitukset kullekin esimerkille. Algoritmi oppii sitten tästä datasta, miten ennustaa uusia malleja niiden ominaisuuksien (mallia kuvaavien elementtien) perusteella. Jos esimerkiksi haluat tietokoneesi oppivan tunnistamaan kissojen ja koirien kuvat, tarjoaisit tuhansia kuvia, jotka on merkitty joko kissaksi tai koiraksi (tai molemmiksi). Tämän harjoitusdatan perusteella algoritmisi voi tehdä tarkkoja ennusteita uusilla kuvilla, jotka sisältävät kissoja tai koiria (tai molempia).

Muut tyypit

Vuonna 2022 tällaiset laitteet kehittyvät edelleen, sillä ne voivat mahdollistaa kasvokkain tapahtuvan vuorovaikutuksen ja keskustelut ystävien ja perheen kanssa kirjaimellisesti mistä tahansa. Tämä on yksi syy siihen, miksi lisätyn todellisuuden kehittäjille on nykyään paljon kysyntää. Nämä ääniavustajat suorittavat erilaisia tehtäviä, kuten lentolippujen varaamista, laskujen maksamista, käyttäjien suosikkikappaleiden soittamista ja jopa viestien lähettämistä kollegoille.

Netflixin tapauksessa järjestelmä käyttää yhteistyösuodatuksen ja sisältöön perustuvan suodatuksen yhdistelmää suositellakseen elokuvia ja TV-ohjelmia käyttäjille heidän katseluhistoriansa, arvioidensa ja muiden tekijöiden, kuten genre-mieltymysten, perusteella. Robottioppiminen on saanut inspiraationsa useista koneoppimismenetelmistä, alkaen ohjatusta oppimisesta, vahvistusoppimisesta[74][75] ja lopulta metaoppimisesta (esim. MAML). Tämä on erityisen tärkeää, koska järjestelmiä voidaan huijata ja heikentää, tai ne voivat epäonnistua tietyissä tehtävissä, jopa sellaisissa, joita ihmiset voivat helposti suorittaa. Esimerkiksi kuvien metatietojen muokkaaminen voi hämmentää tietokoneita – muutamalla säädöllä kone tunnistaa koiran kuvan strutsiksi.

Se tuo kuitenkin esiin myös eettisiä näkökohtia, kuten yksityisyyden suojaa, tietoturvaa, läpinäkyvyyttä ja vastuullisuutta. Noudattamalla parhaita käytäntöjä, käyttämällä oikeita työkaluja ja viitekehyksiä sekä pysymällä ajan tasalla uusimmista kehitysaskeleista voimme valjastaa koneoppimisen voiman ja samalla puuttua näihin eettisiin huolenaiheisiin. Useat oppimisalgoritmit pyrkivät löytämään parempia representaatioita koulutuksen aikana annetuista syötteistä.[61] Klassisia esimerkkejä ovat pääkomponenttianalyysi ja klusterianalyysi. Tämä tekniikka mahdollistaa tuntemattomasta dataa tuottavasta jakaumasta tulevien syötteiden rekonstruoinnin, mutta ei välttämättä ole uskollinen konfiguraatioille, jotka ovat epäuskottavia kyseisen jakauman alla.

Varhaisen vaiheen lääkekehitys on toinen ratkaiseva sovellus, johon liittyy teknologioita, kuten täsmälääketiede ja seuraavan sukupolven sekvensointi. Kliinisten tutkimusten suorittaminen ja tulosten saaminen maksaa paljon aikaa ja rahaa. Koneoppimiseen perustuvan ennakoivan analytiikan soveltaminen voisi parantaa näitä tekijöitä ja antaa koneoppimisen yksinkertainen määritelmä parempia tuloksia. Koneoppimisalgoritmit osoittautuvat erinomaisiksi petosten havaitsemisessa seuraamalla kunkin käyttäjän toimia ja arvioimalla, onko yritetty toiminta tyypillistä kyseiselle käyttäjälle vai ei. Rahanpesun havaitsemiseksi tehtävä talousvalvonta on myös kriittinen turvallisuuskäyttötapaus.

Generatiivinen kilpaileva verkko (GAN)

Se on tutkimus siitä, miten koneita voidaan tehdä käyttäytymisessään ja päätöksenteossaan ihmismäisemmiksi antamalla niille kyky oppia ja kehittää omia ohjelmiaan. Tämä tehdään minimaalisella ihmisen puuttumisella eli ilman erillistä ohjelmointia. Oppimisprosessi automatisoidaan ja sitä parannetaan koneiden prosessin aikana saamien kokemusten perusteella. Koneoppiminen (ML) on tekoälyn (AI) muoto, joka keskittyy datasta oppivien tietokonejärjestelmien rakentamiseen. Laaja valikoima koneoppimistekniikoita mahdollistaa ohjelmistosovellusten suorituskyvyn parantamisen ajan myötä. Oppimisprosessi alkaa havainnoilla tai tiedoilla, kuten esimerkeillä, suoralla kokemuksella tai opetuksella, jotta voimme etsiä datasta säännönmukaisuuksia ja tehdä parempia päätöksiä tulevaisuudessa antamiemme esimerkkien perusteella.

Tässä kohtaa mittarit, kuten tarkkuus, täsmällisyys, muistaminen ja F1-pisteet, ovat hyödyllisiä. Edellisissä yhtälöissä käytettyä regularisointitermiä kutsutaan L2:ksi eli harjanteen regularisoinniksi. Sitten otamme virheen absoluuttisen arvon ottaaksemme huomioon sekä positiiviset että negatiiviset virhearvot. Lopuksi laskemme kaikkien tallennettujen absoluuttisten virheiden keskiarvon tai kaikkien absoluuttisten virheiden keskimääräisen summan. Regressio on tekniikka, jota käytetään ennustamaan vaste- (riippuvien) muuttujien arvoa yhdestä tai useammasta ennustavasta (riippumattomasta) muuttujasta. Alan Turingin uraauurtavassa artikkelissa esiteltiin koneälyn osoittamiseen vertailustandardi, jonka mukaan koneen on oltava älykäs ja reagointikykyinen tavalla, jota ei voida erottaa ihmisen älykkyydestä ja reagointikyvystä.

Koneoppiminen on hankala ala, mutta kuka tahansa voi oppia, miten koneoppimismalleja rakennetaan oikeilla resursseilla ja parhailla käytännöillä. Statistan mukaan koneoppimisen markkinoiden odotetaan kasvavan noin 140 miljardista dollarista lähes 142 biljoonaan dollariin vuoteen 2030 mennessä. Koneoppiminen on jo sisäänrakennettuna moniin nykyään käyttämiimme teknologioihin, kuten itseohjautuviin autoihin ja älykoteihin. Se tulee jatkossakin helpottamaan ja tehostamaan elämäämme ja liiketoimintaamme koneoppimisen tehoa hyödyntävien innovaatioiden yleistyessä lähitulevaisuudessa. Vastemuuttuja mallinnetaan syöttömuuttujien lineaarisen yhdistelmän funktiona käyttämällä logistista funktiota. Suositumpi tapa mitata mallin suorituskykyä on käyttää keskineliövirhettä (MSE).

Yhdysvalloissa yksittäiset osavaltiot kehittävät käytäntöjä, kuten vuonna 2018 käyttöön otettu Kalifornian kuluttajien yksityisyyden suojaa koskeva laki (CCPA), joka edellyttää yrityksiltä tiedottavan kuluttajille heidän tietojensa keräämisestä. Tällainen lainsäädäntö on pakottanut yritykset miettimään uudelleen, miten ne tallentavat ja käyttävät henkilötietoja. Tämän seurauksena investoinnit tietoturvaan ovat tulleet yhä tärkeämmäksi prioriteetiksi yrityksille, kun ne pyrkivät poistamaan kaikki haavoittuvuudet ja mahdollisuudet valvontaan, hakkerointiin ja kyberhyökkäyksiin. Järjestelmä käytti vahvistusoppimista oppiakseen, milloin yrittää vastausta (tai kysymystä, niin sanoakseni), mikä ruutu valita pelilaudalta ja kuinka paljon panostaa – erityisesti päivittäisissä tuplauksissa. Katso keskustelu kahden tekoälyasiantuntijan kanssa koneoppimisen edistysaskeleista ja rajoituksista. Älyllisen tarkkuuden ja kokemuksellisen oppimisen avulla tämä kokopäiväinen, kaksivuotinen MBA-ohjelma kehittää johtajia, jotka tekevät muutoksen maailmassa.

Lisäksi vähittäismyyntisivustoilla on virtuaalisia avustajia tai keskustelupohjaisia chatbotteja, jotka hyödyntävät koneoppimista, luonnollisen kielen käsittelyä (NLP) ja luonnollisen kielen ymmärtämistä (NLU) asiakkaiden ostokokemusten automatisoimiseksi. Näiden ongelmien ratkaisemiseksi yritykset, kuten Genentech, ovat tehneet yhteistyötä GNS Healthcaren kanssa hyödyntääkseen koneoppimista ja simulointiin perustuvia tekoälyalustoja ja innovoidakseen biolääketieteellisiä hoitoja näiden ongelmien ratkaisemiseksi. Koneoppimisteknologia etsii potilaiden vastemarkkereita analysoimalla yksittäisiä geenejä, mikä tarjoaa potilaille kohdennettuja hoitoja. Lisäksi teknologia auttaa lääkäreitä analysoimaan trendejä tai merkitsemään tapahtumia, jotka voivat auttaa parantamaan potilaiden diagnooseja ja hoitoa.

Syväoppimisen ja koneoppimisen ero on siinä, miten kukin algoritmi oppii. "Syvä" koneoppiminen voi käyttää merkittyjä tietojoukkoja, jotka tunnetaan myös ohjattuna oppimisena, algoritminsa tueksi, mutta se ei välttämättä vaadi Chat PG merkitty tietojoukko. Syväoppimisprosessi voi käsitellä strukturoimatonta dataa raakamuodossaan (esim. tekstinä tai kuvina) ja se voi automaattisesti määrittää joukon ominaisuuksia, jotka erottavat eri tietoluokat toisistaan.

Tämä korvaa manuaalisen ominaisuuksien suunnittelun ja antaa koneelle mahdollisuuden sekä oppia ominaisuudet että käyttää niitä tietyn tehtävän suorittamiseen. Ohjatussa oppimisessa datatieteilijät toimittavat algoritmeille nimettyä harjoitusdataa ja määrittelevät muuttujat, joiden korrelaatioita he haluavat algoritmin arvioivan. Sekä algoritmin syöte että tuloste määritetään ohjatussa oppimisessa. Aluksi useimmat koneoppimisalgoritmit toimivat ohjatun oppimisen periaatteella, mutta ohjaamattomat lähestymistavat ovat yleistymässä. Vahvistusoppiminen on koneoppimisen osa-alue, joka käsittelee sitä, miten ohjelmistoagenttien tulisi toimia ympäristössä maksimoidakseen jonkinlaisen kumulatiivisen palkkion käsitteen.

Esimerkiksi, vaikka et kirjoittaisi kyselyä täysin tarkasti kysyessäsi asiakaspalvelubotilta kysymystä, se voi silti tunnistaa kyselysi yleisen tarkoituksen koneellisesti ansaitsevan hahmontunnistuksen datan ansiosta. Esimerkiksi koneoppimismalli voi ottaa datavirran tehtaan lattialta ja käyttää sitä ennustaakseen, milloin kokoonpanolinjan komponentit voivat vikaantua. Se voi myös ennustaa tiettyjen virheiden todennäköisyyden valmiissa tuotteessa. Insinööri voi sitten käyttää näitä tietoja säätääkseen tehtaan lattialla olevien koneiden asetuksia parantaakseen todennäköisyyttä, että lopputuote valmistuu halutulla tavalla. Mallin optimointiprosessissa mallia verrataan tietojoukon pisteisiin.

Koneoppimismallin kouluttamiseen käyttämäsi datan laatu on ratkaisevan tärkeää sen tehokkuudelle. Poista kaikki kaksoiskappaleet, puuttuvat arvot tai poikkeamat, jotka voivat vaikuttaa mallisi tarkkuuteen. Koneoppimisella on myös monia sovelluksia vähittäiskaupassa, kuten asiakasvaihtuvuuden ennustaminen ja varastonhallinnan parantaminen.

Yleisin sovellus on kasvojentunnistus, ja yksinkertaisin esimerkki tästä sovelluksesta on iPhone. Kasvojentunnistusta käytetään moniin eri tarkoituksiin, pääasiassa turvallisuustarkoituksiin, kuten rikollisten tunnistamiseen, kadonneiden henkilöiden etsimiseen, rikostutkinnan tukemiseen jne. Älykäs markkinointi, tautien diagnosointi ja koulujen läsnäolon seuranta ovat muita käyttötarkoituksia.

Vaikka koneoppiminen on tehokas työkalu ongelmien ratkaisemiseen, liiketoiminnan parantamiseen ja tehtävien automatisointiin, se on myös monimutkainen ja haastava teknologia, joka vaatii syvällistä asiantuntemusta ja merkittäviä resursseja. Oikean algoritmin valitseminen tehtävään vaatii vahvaa matematiikan ja tilastotieteen hallintaa. Koneoppimisalgoritmien kouluttaminen edellyttää usein suuria määriä laadukasta dataa tarkkojen tulosten tuottamiseksi.

Lisäksi matkailuala käyttää koneoppimista käyttäjäarvostelujen analysointiin. Käyttäjien kommentit luokitellaan tunneanalyysin avulla positiivisten tai negatiivisten pisteiden perusteella. Tätä käytetään matkailualan yritysten kampanjoiden seurantaan, brändien seurantaan, vaatimustenmukaisuuden seurantaan jne. Lisäksi tiedonlouhintamenetelmät auttavat kybervalvontajärjestelmiä havaitsemaan petollisen toiminnan varoitusmerkkejä ja neutraloimaan ne myöhemmin. Useat rahoituslaitokset ovat jo tehneet yhteistyötä teknologiayritysten kanssa hyödyntääkseen koneoppimisen etuja. Tässä tekoälykomponentti kartoittaa automaattisesti ympäristöään osuma ja kokeilu -menetelmällä, toimii, oppii kokemuksista ja parantaa suorituskykyä.

Samoin koneoppimisen soveltamisesta johtuva ennakkoluulo ja syrjintä voivat tahattomasti rajoittaa yrityksen tuotteiden menestystä. Voit löytää lisätietoja aiheesta tekoäly asiakaspalvelu ja tekoäly ja NLP. Jos algoritmi tutkii tietyn kaupungin ihmisten käyttötottumuksia ja paljastaa, että he todennäköisemmin hyödyntävät tuotteen ominaisuuksia, yritys voi päättää kohdistaa mainonnan kyseiseen markkinaan. Täysin eri alueella asuva ihmisryhmä saattaa kuitenkin käyttää tuotetta yhtä paljon, ellei enemmän, kuin saman kaupungin asukkaat. He eivät ole vain kokeneet mitään vastaavaa, joten algoritmi ei todennäköisesti tunnista heitä sen ominaisuuksista kiinnostuneiksi henkilöiksi. Esimerkiksi jos koneoppimista käytetään rikollisen löytämiseen kasvojentunnistusteknologian avulla, muiden ihmisten kasvot voidaan skannata ja heidän tietonsa kirjata datakeskukseen heidän tietämättään.

Päätöspuuoppiminen käyttää päätöspuuta ennustavana mallina siirtyäkseen havainnoista kohteesta (jota edustavat oksat) johtopäätöksiin kohteen tavoitearvosta (jota edustavat lehdet). Se on yksi ennustavista mallinnusmenetelmistä, joita käytetään tilastotieteessä, tiedonlouhinnassa ja koneoppimisessa. Päätöspuita, joissa kohdemuuttuja voi saada jatkuvia arvoja (yleensä reaalilukuja), kutsutaan regressiopuiksi. Päätösanalyysissä päätöspuuta voidaan käyttää päätösten ja päätöksenteon visuaaliseen ja eksplisiittiseen esittämiseen. Tiedonlouhinnassa päätöspuu kuvaa dataa, mutta tuloksena oleva luokittelupuu voi toimia päätöksenteon syötteenä. Vahvistavat koneoppimisalgoritmit ovat oppimismenetelmä, joka on vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa tuottamalla toimintoja ja löytämällä virheitä tai palkintoja.

Koulutettu kone tarkistaa syötetystä kuvasta kohteen eri ominaisuuksia, kuten värin, silmät, muodon jne., lopullisen ennusteen tekemiseksi. Tämä on objektin tunnistusprosessi ohjatussa koneoppimisessa. Koneoppimisessa käytettyjä standardialgoritmeja ovat lineaarinen regressio, logistinen regressio, päätöspuut, satunnaismetsät ja neuroverkot.

Näihin kuuluvat edistyneet palvelut, joista hyödymme yleensä ihmisten kautta, kuten matkajärjestelyjen tekeminen tai lääkärissä tapaaminen sairaana ollessasi. Useat yritykset ovat jo ottaneet käyttöön tekoälypohjaisia ratkaisuja tai itsepalvelutyökaluja toimintansa tehostamiseksi. Suuret teknologiayritykset, kuten Google, Microsoft ja Facebook, käyttävät botteja viestialustoillaan, kuten Messengerissä ja Skypessä, suorittaakseen tehokkaasti itsepalvelutehtäviä. Koneoppiminen on vaikuttanut merkittävästi kaikkiin toimialoihin maailmanlaajuisesti startup-yrityksistä Fortune 500 -yrityksiin. Fortune Business Insightsin vuoden 2021 raportin mukaan koneoppimisen maailmanlaajuisten markkinoiden koko oli $15,50 miljardia vuonna 2021, ja sen ennustetaan kasvavan $152,24 miljardiin ostovoimaan vuoteen 2028 mennessä 38,6% vuotuisella kasvuvauhdilla. Koneoppimista käytetään yhä enemmän terveydenhuoltoalalla, mikä on ansiota puettaville laitteille ja sensoreille, kuten puettaville aktiivisuusrannekkeille ja älykkäille terveyskelloille.

Koska harjoitusjoukot ovat rajallisia ja tulevaisuus epävarma, oppimisteoria ei yleensä anna takeita algoritmien suorituskyvystä. Bias-varianssi-hajotelma on yksi tapa mitata yleistysvirhettä. Koneoppimisjärjestelmän olennaisia osia ovat data, algoritmit, mallit ja palaute.

Koneoppimisesta saadut tiedot auttavat tunnistamaan sijoitusmahdollisuuksia, joiden avulla sijoittajat voivat päättää, milloin käydä kauppaa. Koneoppimismenetelmät mahdollistavat tietokoneiden itsenäisen toiminnan ilman erillistä ohjelmointia. Koneoppimissovelluksiin syötetään uutta dataa, ja ne voivat itsenäisesti oppia, kasvaa, kehittyä ja sopeutua. Koneoppiminen opettaa koneita oppimaan datasta ja parantamaan niitä asteittain ilman, että niitä tarvitsee erikseen ohjelmoida.

Puoliohjattu oppiminen toimii syöttämällä pieni määrä merkittyä harjoitusdataa algoritmille. Tästä datasta algoritmi oppii datajoukon ulottuvuudet, joita se voi sitten soveltaa uusiin nimeämättömiin dataan. Algoritmien suorituskyky paranee tyypillisesti, kun niitä harjoitellaan merkityillä tietojoukoilla. Tämän tyyppinen koneoppiminen löytää tasapainon ohjatun oppimisen ylivoimaisen suorituskyvyn ja ohjaamattoman oppimisen tehokkuuden välillä.

Ehkä välität enemmän liikenneennusteen tai ääniavustajan vastauksen tarkkuudesta kuin siitä, mitä konepellin alla on – ja ymmärrettävästi. Koneoppimisen ymmärryksesi voisi myös vahvistaa tekoälystrategiasi pitkän aikavälin tuloksia. Hyperparametrit ovat parametreja, jotka asetetaan ennen mallin koulutusta, kuten oppimisnopeus, erän koko ja epookkien määrä. Mallin suorituskyky riippuu siitä, miten sen hyperparametrit on asetettu; On tärkeää löytää näiden parametrien optimaaliset arvot kokeilemalla ja erehtymällä. Koneoppimisen avulla voit ennustaa huoltotarpeita reaaliajassa ja vähentää seisokkiaikoja, mikä säästää rahaa korjauksissa. Soveltamalla teknologiaa kuljetusyrityksissä voit myös havaita petollista toimintaa, kuten luottokorttipetoksia tai väärennettyjä vakuutuskorvausvaatimuksia.

Lisäksi useimmille yrityksille koneoppiminen on luultavasti yleisin tekoälyn muoto nykyään. Ihmisillä on syy tietää ainakin termin perusmääritelmä, jo pelkästään siksi, että koneoppiminen vaikuttaa, kuten Brock mainitsi, yhä enemmän heidän elämäänsä. Tietokonealgoritmien älykkyyden kasvaessa voimme odottaa koneoppimisen kasvavan vuonna 2022 ja sen jälkeen. Puettavat laitteet pystyvät analysoimaan terveystietoja reaaliajassa ja tarjoamaan yksilöllisiä diagnooseja ja hoitoja yksilöllisten tarpeiden mukaan. Kriittisissä tapauksissa puettavat anturit pystyvät myös ehdottamaan useita terveystestejä terveystietojen perusteella. Esimerkiksi kun etsit sijaintia hakukoneella tai Google Mapsissa, "Hae reittiohjeet" -vaihtoehto tulee automaattisesti esiin.

Koneoppimisen sovellukset eri toimialoilla

Ohjatussa oppimisessa tietojoukot nimetään, ja nimet kouluttavat algoritmeja, jolloin ne pystyvät luokittelemaan kohtaamansa tiedot tarkasti ja ennustamaan tuloksia paremmin. Tällä tavoin malli voi välttää ylisovituksen tai alisovituksen, koska tietojoukot on jo luokiteltu. Koneiden kouluttaminen oppimaan datasta ja kehittymään ajan myötä on mahdollistanut organisaatioille rutiinitehtävien automatisoinnin, jotka aiemmin tekivät ihmiset – periaatteessa vapauttaen meidät luovempaan ja strategisempaan työhön. Näihin uskomusfunktioihin liittyy kuitenkin monia varauksia verrattuna bayesilaisiin lähestymistapoihin, jotta tietämättömyyden ja epävarmuuden kvantifiointi voidaan sisällyttää. Koneoppiminen on osoittautunut arvokkaaksi, koska se pystyy ratkaisemaan ongelmia nopeudella ja mittakaavassa, jota ihmismieli ei pysty yksinään toistamaan. Koska yhden tai useiden tiettyjen tehtävien taustalla on valtava määrä laskennallista kapasiteettia, koneita voidaan kouluttaa tunnistamaan syöttötietojen välisiä kaavoja ja suhteita sekä automatisoimaan rutiiniprosesseja.

Tietyn koneoppimismallin toiminnan selittäminen voi olla haastavaa, jos malli on monimutkainen. Joillakin vertikaalisilla toimialoilla datatieteilijöiden on käytettävä yksinkertaisia koneoppimismalleja, koska yrityksen on tärkeää selittää, miten jokainen päätös on tehty. Tämä pätee erityisesti toimialoihin, joilla on raskaita vaatimustenmukaisuusvaatimuksia, kuten pankki- ja vakuutusalalla. Datatieteilijät joutuvat usein tasapainottelemaan läpinäkyvyyden sekä mallin tarkkuuden ja tehokkuuden välillä.

• Koneoppimisen konsepti koostuu tietokoneiden saamisesta oppimaan kokemuksista – aiemmista tiedoista.
• Tämä poistaa osan ihmisen toimista ja mahdollistaa suurten tietomäärien käytön.
• Älykäs markkinointi, sairauksien diagnosointi, koulujen läsnäolon seuranta ovat muita käyttötarkoituksia.
• Hän määritteli sen "tutkimusalaksi, joka antaa tietokoneille mahdollisuuden oppia ilman, että niitä ohjelmoidaan erikseen."

Käyttöönottoympäristöt voivat olla pilvessä, reunalla tai paikallisesti. Tavoitteena on muuntaa ryhmän tietämys liiketoimintaongelmasta ja projektin tavoitteista sopivaksi ongelmanmäärittelyksi koneoppimista varten. Koneoppimisjärjestelmissä on käytetty ja tutkittu erilaisia malleja, ja parhaan mallin valitsemista tehtävään kutsutaan mallivalinnaksi. Termin "koneoppiminen" keksi Arthur Samuel, IBM:n tietojenkäsittelytieteilijä ja tekoälyn ja tietokonepelien edelläkävijä. Mitä enemmän ohjelma pelasi, sitä enemmän se oppi kokemuksista ja käytti algoritmeja ennusteiden tekemiseen.

Tämä poistaa osan ihmisen toimista ja mahdollistaa suurten tietomäärien käytön. Voit ajatella syväoppimista "skaalautuvana koneoppimisena", kuten Lex Fridman toteaa tässä MIT-luentossaan (linkki sijaitsee ibm.comin ulkopuolella). Koneoppiminen tarkoittaa algoritmien ja tilastollisten mallien käyttöä tekoälyn avulla datan tutkimiseksi, kuvioiden ja trendien tunnistamiseksi sekä ennusteiden tai päätösten tekemiseksi. Koneoppimisen erottaa perinteisestä ohjelmoinnista se, että se mahdollistaa oppivien koneiden toiminnan ja parantaa niiden suorituskykyä ilman eksplisiittisiä ohjeita.

Asiantuntijatiimimme voi auttaa sinua hyödyntämään dataa tietoon perustuvien päätösten tekemiseen tai innovatiivisten tuotteiden ja palveluiden luomiseen. Läpinäkyvyyden puute voi aiheuttaa useita ongelmia koneoppimisen soveltamisessa. Monimutkaisuutensa vuoksi käyttäjien on vaikea määrittää, miten nämä algoritmit tekevät päätöksiä, ja siten myös tuloksia on vaikea tulkita oikein. Ilmoittaudu ammatilliseen sertifiointiohjelmaan tai lue tämä informatiivinen opas oppiaksesi erilaisista algoritmeista, mukaan lukien ohjattu, ohjaamaton ja vahvistusoppiminen. Monissa sovelluksissa koulutus- ja testausdatan saatavuus on kuitenkin rajallista, ja hyvien mallien rakentamiseksi haluamme käyttää koulutuksessa mahdollisimman paljon saatavilla olevaa dataa. Jos validointijoukko on kuitenkin pieni, se antaa suhteellisen kohinaisen arvion ennustavasta suorituskyvystä.

Muita koneoppimisen sovelluksia liikenteessä ovat kysynnän ennustaminen ja autonomisen ajoneuvokannan hallinta. Tätä lähestymistapaa käytetään yleisesti useissa sovelluksissa, kuten pelien tekoälyssä, robotiikassa ja itseohjautuvissa autoissa. Vahvistusoppiminen on oppimisalgoritmi, jonka avulla agentti voi olla vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa. https://chat.openai.com/ oppia yrityksen ja erehdyksen kautta. Agentti saa palautetta palkintojen tai rangaistusten muodossa ja mukauttaa toimintaansa sen mukaisesti maksimoidakseen palkinnot ja minimoidakseen rangaistukset. Vahvistava oppiminen on keskeinen aihe, jota käsitellään koneoppimisinsinööreille suunnatuissa ammatillisissa sertifikaattiohjelmissa ja verkko-oppimisohjeissa.

Koneoppiminen voi analysoida lääketieteellisiä kuvia, kuten röntgen- ja magneettikuvia, sairauksien diagnosoimiseksi ja poikkeavuuksien tunnistamiseksi. Tämä on tehokas tapa parantaa potilastuloksia ja samalla vähentää kustannuksia. Kun mallissa on vähemmän ominaisuuksia, se ei pysty oppimaan datasta kovin hyvin.

Monet algoritmeista ja tekniikoista eivät rajoitu vain yhteen tässä luetelluista ensisijaisista koneoppimistyypeistä. Niitä mukautetaan usein useisiin tyyppeihin ratkaistavan ongelman ja tietojoukon mukaan. Esimerkiksi syväoppimisalgoritmeja, kuten konvoluutiohermoverkkoja ja rekurrentteja neuroverkkoja, käytetään ohjatuissa, ohjaamattomissa ja vahvistusoppimistehtävissä tietyn ongelman ja datan saatavuuden perusteella.