Ní bhíonn ríomhairí ag tógáil ach tá siad ag éirí níos cliste gach lá
Sna téarmaí is simplí, is é meaisín foghlama (ML) ná cláir meaisíní (ríomhairí) a chlárú ionas go bhféadfaidh sé tasc iarrtha a dhéanamh trí shonraí (faisnéis) a úsáid agus a anailísiú chun an tasc sin a dhéanamh go neamhspleách, gan ionchur sonrach breise ó fhorbróir daonna.
Foghlaim Meaisín 101
Coinníodh an téarma "meaisín foghlama" sna saotharlanna IBM i 1959 ag Arthur Samuel, ceannródaí in intleacht shaorga (AI) agus cearrbhachas ríomhaireachta. Mar thoradh air sin is ea brainse foghlama Faisnéise Saorga. Ba é premam Samuel ná smeach a dhéanamh ar an tsamhail ríomhaireachta den am atá os cionn an ama agus stop a thabhairt do ríomhairí rudaí a fhoghlaim.
Ina áit sin, theastaigh uaidh ríomhairí tús a chur le rudaí a léiriú ar a gcuid féin, gan go mbeadh ar dhaoine ag cur isteach an phíosa eolais is sine. Ansin, shíl sé nach ndéanfadh ríomhairí tascanna ach go bhféadfadh sé deireadh a chur leis na tascanna a bheadh le déanamh agus cathain a dhéanamh. Cén fáth? Mar sin, d'fhéadfadh go laghdódh ríomhairí an méid oibre a theastódh le daoine a dhéanamh in aon limistéar áirithe.
Conas a oibríonn Foghlaim Meaisín
Oibríonn foghlaim meaisín trí halgartaim agus sonraí a úsáid. Is sraith treoracha nó treoirlínte é algartam a insíonn ríomhaire nó clár conas tasc a dhéanamh. Na halgartaim a úsáidtear i ML sonraí a bhailiú, patrúin a aithint, agus anailís a úsáid ar na sonraí sin chun a chláir agus a bhfeidhmeanna féin a oiriúnú chun tascanna a chomhlánú.
Bain úsáid as halgartaim ML leagann riail, crainn chinnidh, samhlacha grafacha, próiseáil teanga nádúrtha, agus líonraí neodracha (le roinnt a ainmniú) chun sonraí a phróiseáil chun cinntí a dhéanamh agus tascanna a dhéanamh. Cé gur ábhar casta é ML, soláthraíonn Meaisín Teachable Google léiriú simplí ar conas a oibríonn ML.
Tógann an fhoirm is cumhachtaí de fhoghlaim meaisín a úsáidtear inniu, ar a dtugtar foghlaim domhain , struchtúr matamaitice casta ar a dtugtar líonra neodrach, bunaithe ar chainníochtaí móra sonraí. Tá sraitheanna de halgartaim i ML agus AI bunaithe ar líonraí neural tar éis na cealla nerve a chur ar fáil i ngeall ar an eolas ar phróiseas an inchinn an duine agus an néarchórais.
Faisnéis Saorga vs Meaisín Foghlama vs Mianadóireacht Sonraí
Le tuiscint is fearr a fháil ar an gcaidreamh idir AI, ML, agus mianadóireacht sonraí, tá sé cabhrach smaoineamh ar shraith scáthanna fearthainne éagsúla. Is é AI an scáth is mó. Tá an scáth ML méid níos lú agus a luíonn faoi scáth AI. Is é an scáth mianadóireachta sonraí an líon is lú agus a luíonn faoi scáth an ML.
- Is brainse eolaíochta eolaíochta é AI a bhfuil sé mar aidhm aige ríomhairí a chlárú chun tascanna a dhéanamh ar bhealaí "cliste" agus "cosúil le daoine" níos mó, ag baint úsáide as teicnící réasúnaíochta agus cinnteoireachta atá bunaithe ar fhaisnéis an duine.
- Is catagóir ríomhaireachta é ML laistigh d'AI dírithe ar mheaisíní cláir (ríomhairí) a fhoghlaim (sonraí nó samplaí riachtanacha a bhailiú) chun cinntí cliste agus sonraí a dhéanamh ar bhealach níos uathoibrithe.
- Úsáideann mianadóireacht sonraí staitisticí, ML, AI, agus bunachair shonraí mór eolais chun patrúin a aimsiú, léargais a sholáthar, aicmiú a chruthú, fadhbanna a aithint, agus anailísí sonraí mionsonraithe a sheachadadh.
Cén Meaisín Foghlama is féidir a dhéanamh (agus é a dhéanamh cheana féin)
Déanann an cumas ríomhairí anailís a dhéanamh ar mhéideanna faisnéise móra i gcodáin an dara húsáid ML i roinnt tionscail ina bhfuil an t-am agus an cruinneas riachtanach.
- Leigheas: Tá teicneolaíocht ML á chur i bhfeidhm i réimse réitigh don réimse leighis, lena n-áirítear cuidiú le lianna roinne éigeandála le diagnóis níos tapúla d'othair a bhfuil comharthaí neamhghnácha acu. Is féidir le lianna liosta de na hairíonna othar a ionchur isteach sa chlár agus úsáid a bhaint as ML, is féidir leis an gclár trilliún terabytes faisnéise ó litríocht leighis agus an t-idirlíon a sciúradh chun liosta de dhiagnóisí féideartha agus tástáil nó cóireáil mholta a thabhairt ar ais san am taifeadta.
- Oideachas: Úsáidtear ML le huirlisí oideachais a chruthú a chuireann siad féin le riachtanais foghlama an mhic léinn, mar shampla cúntóirí foghlama fíorúla agus téacsleabhair leictreonacha atá níos idirghníomhach. Úsáideann na huirlisí seo ML chun a fháil amach cé na coincheapa agus na scileanna a thuigeann an mac léinn ag baint úsáide as tráth na gceist gearr agus cleachtaí cleachtais. Ansin soláthraíonn na huirlisí físeáin ghearr, samplaí breise agus ábhar cúlra chun cuidiú leis an mac léinn na scileanna nó na coincheapa is gá a fhoghlaim.
- Feithicleach: Is cuid lárnach é ML freisin sa réimse atá ag teacht chun cinn de ghluaisteáin féin-tiomána (ar a dtugtar gluaisteáin níos lú tiománaithe nó gluaisteáin uathrialacha freisin). Úsáideann na bogearraí a oibríonn gluaisteáin féin-tiomána ML le linn tástálacha bóthair agus insamhaltaí fíorréitigh chun coinníollacha bóthair a shainaithint (ar nós bóithre reoite) nó constaicí a aithint ar an mbóthar agus foghlaim tascanna tiomána cuí chun na cásanna sin a dhíriú go sábháilte.
Is dóichí gur dóigh leat go leor uaireanta ML cheana féin gan é a bhaint amach. I measc cuid de na húsáidí is coitianta a bhaineann le teicneolaíocht ML tá aitheantas cainte cainte praiticiúil ( Samsung's Bixby , Siri Apple, agus go leor clár labhairt-téacs atá caighdeánach anois ar ríomhairí pearsanta), scagadh spam ar do r-phost, fothaí nuachta a thógáil, calaois a bhrath, pearsanú moltaí siopadóireachta, agus torthaí cuardaigh níos éifeachtaí a sholáthar ar an ngréasán.
Tá baint ag ML fiú i do bheatha Facebook . Nuair is mian leat nó cliceáil ar phoist chairde go minic, déanann na halgartaim agus an ML taobh thiar den radharc "foghlaim" ó do ghníomhartha le himeacht ama chun tosaíocht a thabhairt do chairde nó do leathanaigh áirithe i do Nuacht.
Cad is féidir le Foghlaim Meaisín a dhéanamh
Mar sin féin, tá teorainneacha leis an méid is féidir le ML a dhéanamh. Mar shampla, éilíonn úsáid teicneolaíocht ML i dtionscail éagsúla méid suntasach forbartha agus cláir ag daoine chun clár nó córas a shainiú do na cineálacha tascanna a theastaíonn ón tionscal sin. Mar shampla, inár sampla leighis thuas, forbraíodh an clár ML a úsáideadh sa roinn éigeandála go sonrach le haghaidh leigheas an duine. Níl sé indéanta faoi láthair an clár sin a dhéanamh agus é a chur i bhfeidhm go díreach in ionad éigeandála tréidliachta. Éilíonn an t-aistriú sin speisialtóireacht agus forbairt fhorleathan ag ríomhchláraitheoirí daonna chun leagan a chruthú atá in ann an tasc seo a dhéanamh le haghaidh leigheas tréidliachta nó ainmhithe.
Éilíonn sé suimeanna an-mhór de shonraí agus samplaí chun "an fhaisnéis a theastaíonn uathu chun cinntí a dhéanamh agus tascanna a dhéanamh. Tá cláir ML an-liteartha freisin maidir le léiriú sonraí agus streachailt le siomballacht agus le roinnt cineálacha caidrimh laistigh de thorthaí sonraí, mar shampla cúis agus éifeacht.
Tá dul chun cinn leanúnach áfach ag déanamh ML níos mó de chroí-theicneolaíocht ag cruthú ríomhairí níos cliste gach lá.