Преимущества и недостатки машинного обучения
Содержание:
Машинное обучение – это область компьютерных наук и конкретное приложение науки о данных, которое включает разработку и развертывание алгоритмов для обеспечения компьютера, программного обеспечения или процесса способностью к обучению без явного программирования.
Центральное место в машинном обучении занимают алгоритмы, которые могут обрабатывать входные данные для прогнозирования и принятия решений с использованием статистического анализа. Таким образом, вместо ручного анализа данных для разработки компьютерных моделей, необходимых для управления автоматизированным компьютером, программным обеспечением или процессами, системы машинного обучения могут автоматизировать всю эту процедуру, просто изучая опыт.
Машинное обучение
Преимущества машинного обучения
Коллективная выгода от использования машинного обучения заключается не только в анализе больших данных для автоматического извлечения информации. Компании используют системы машинного обучения для автоматизации работы компьютера или программного обеспечения, таким образом, автоматизируя намеченные процессы или задачи.
Дополнение данных
Интеллектуальный анализ данных – это процесс изучения базы данных или нескольких баз данных для обработки или анализа данных и генерирования информации. Эра цифровой информации привела к созданию больших объемов данных с большей скоростью, что делает невозможным ручной анализ и интерпретацию данных.
При применении в области интеллектуального анализа данных машинное обучение не только автоматизирует анализ больших данных, но также предоставляет фактические предположения, которые можно использовать для поддержки решений. Интеллектуальный анализ данных – это обнаружение свойств наборов данных, в то время как машинное обучение – это обучение и прогнозирование данных.
Постоянные улучшения
При применении в контексте машинного обучения алгоритмы функционируют как агенты, которые могут непрерывно улучшать производительность конкретной системы машинного обучения с использованием исторических данных.
Непрерывное улучшение посредством машинного обучения имеет множество практических применений. В качестве примера рассмотрим систему машинного обучения для прогнозирования моделей потребления для конкретного рынка. Система будет не только ссылаться на исторические данные, чтобы делать прогнозы на конкретный период, но и продолжит ссылаться на вновь полученные данные, чтобы улучшить анализ моделей потребления.
Принципы машинного обучения
Автоматизация задач
Более практическое преимущество использования машинного обучения заключается в разработке автономных компьютеров, программ и процессов, которые могут привести к автоматизации задач. Благодаря дополнению интеллектуального анализа данных и непрерывному совершенствованию, системы машинного обучения были разработаны и развернуты для самостоятельного выполнения задач.
Тем не менее автоматизация может дополнять деятельность человека. Существуют заметные примеры автоматизации задач с помощью машинного обучения. Google использовал эту технологию для индексации и ранжирования сайтов в поисковой системе. Интеллектуальные личные помощники, такие как Siri от Apple и Google Now от Google, используют машинное обучение, чтобы отвечать на вопросы, давать рекомендации и выполнять действия.
Технологии автономного вождения, распознавание лиц, обработка заявлений на получение ссуды и обнаружение мошенничества, диагностика заболеваний в здравоохранении, а также поиск или подбор лекарств – другие примеры автоматизированных задач. Тем не менее широкий спектр отраслей и секторов в настоящее время используют системы машинного обучения для внедрения инноваций, улучшения предоставления своих услуг и повышения эффективности операций.
Недостатки машинного обучения
Преимущества машинного обучения заключаются в инновационных приложениях, которые могут улучшить способы выполнения процессов и задач. Однако, несмотря на многочисленные преимущества, все еще существуют риски и проблемы.
Временные ограничения в обучении
С помощью системы машинного обучения невозможно сделать немедленный точный прогноз. Машинное обучение учится на исторических данных. Чем больше данных и чем дольше системы подвергаются воздействию этих данных, тем лучше они будут работать. Например, использование системы для победы над людьми-оппонентами в игре потребовало бы снабжения системы историческими данными и непрерывного предоставления новых данных для более точных прогнозов или решений.
Недостатки машинного обучения
Проблемы с проверкой
Еще одним ограничением машинного обучения является отсутствие вариативности. Машинное обучение имеет дело со статистическими, а не буквальными истинами. В ситуациях, которые не включены в исторические данные, будет трудно доказать с полной уверенностью, что прогнозы, сделанные системой машинного обучения, подходят для всех сценариев.
Ограничения прогнозов
Системы машинного обучения не всегда могут предоставить рациональные причины для конкретного прогноза или решения. Кроме того, эти системы не понимают контекст. В зависимости от предоставленных данных, используемых для обучения, машинное обучение также подвержено скрытым и непреднамеренным уклонам. Человеческий вклад все еще важен для лучшей оценки результатов этих систем.
