मशीन सीखने क्या है और क्यों यह काम की आप वंचित कर सकते हैं
प्रौद्योगिकी के / / December 19, 2019
अभी हाल तक, प्रोग्रामर जटिल और बहुत ही सटीक निर्देश लिखने के लिए, कंप्यूटर का सबसे सरल कार्य करने के लिए भी के लिए किया था।
भाषाओं प्रोग्रामिंग हमेशा विकसित की है, लेकिन सबसे महत्वपूर्ण उपलब्धि इस क्षेत्र में कोड के साथ काम आसान बनाने के लिए किया गया था। अब, कंप्यूटर से पहले के रूप में प्रोग्राम किया जा सकता है, और इतना है कि वे खुद को प्रशिक्षित समायोजित करें।
यह प्रक्रिया, मशीन सीखने कहा जाता है, वादों एक सच्चे तकनीकी सफलता, और अपनी गतिविधियों के दायरे से किसी को भी प्रभावित कर सकते हैं, भले ही। इसलिए, विषय को समझने के लिए हम में से प्रत्येक के लिए उपयोगी होगा।
मशीन सीखने क्या है
मशीन लर्निंग विस्तार से कंप्यूटर, कैसे समस्या को हल करने की व्याख्या करने के लिए होने से प्रोग्रामर को मुक्त कर देते। इसके बजाय, कंप्यूटर को अपने दम पर एक समाधान खोजने के लिए सिखाया जाता है। वास्तव में, मशीन सीखने - इस डेटा में पैटर्न खोजने के लिए आंकड़ों का एक बहुत ही व्यापक अनुप्रयोग है, और उन पर आवश्यक पूर्वानुमान आधारित।
मशीन सीखने के इतिहास 1950 के दशक में, जब सूचना विज्ञान खेलने चेकर्स करने के लिए एक कंप्यूटर सिखाने में कामयाब में शुरू हुआ। तब से, कंप्यूटिंग शक्ति के साथ-साथ कानूनों और भविष्यवाणियों की जटिलता है कि कंप्यूटर और पहुंच, साथ ही समस्या है इसे हल कर सकते पहचानने में सक्षम है बड़ा हो रहा था।
सबसे पहले एल्गोरिथ्म प्रशिक्षण डेटा का एक सेट प्राप्त करता है, और फिर उन्हें प्रक्रिया अनुरोध करने के लिए उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, यदि आप कार में लोड कर सकते हैं जैसे कि "इस फोटो में एक बिल्ली को दर्शाया गया है" और "इस फोटो में कोई बिल्ली है।" के रूप में अपनी सामग्री के विवरण के साथ कुछ फोटो, आप तो नई छवि कंप्यूटर जोड़ेंगे, तो वह बिल्लियों पहले से ही के साथ चित्रों की पहचान के लिए शुरू हो जाएगा।
एल्गोरिथ्म में सुधार करने के लिए जारी है। यह सच है और झूठे मान्यता परिणाम डेटाबेस में प्रवेश, और इलाज हर तस्वीर सॉफ्टवेयर के साथ चालाक और बेहतर और बेहतर कार्य के साथ सामना हो जाता है। संक्षेप में, यह प्रशिक्षण है।
क्यों मशीन सीखने - यह महत्वपूर्ण है
अब मशीन को सुरक्षित रूप से क्षेत्रों जो पहले केवल एक ही व्यक्ति के लिए उपलब्ध किया गया है में इस्तेमाल किया जा सकता है। हालांकि प्रौद्योगिकी आदर्श से अभी भी दूर है, तथ्य यह है कंप्यूटर लगातार सुधार कर रहे हैं। सैद्धांतिक रूप से, वे अनिश्चित काल के लिए बढ़ सकता है। इस मशीन सीखने का मुख्य विचार है।
मशीन तस्वीरें देखने और वर्गीकरण करने के लिए उन्हें, तस्वीर के साथ ऊपर के उदाहरण में के रूप में करने के लिए सीखने। वे इन चित्रों में पाठ और संख्या है, साथ ही लोगों और स्थानों को पहचान सकते हैं। और कंप्यूटर सिर्फ लिखा नहीं कर रहे हैं शब्द प्रकट करते हैं, लेकिन यह भी ध्यान में उनके उपयोग के संदर्भ, भावनाओं के सकारात्मक और नकारात्मक रंगों सहित ले।
अन्य बातों के अलावा, मशीन हमें और जवाब सुन सकते हैं। हमारे स्मार्टफोन में आभासी सहायकों - चाहे सिरी, Cortana और Google अभी सेवा - प्राकृतिक भाषा की मशीन प्रसंस्करण में सफलताओं अवतार लेना, और विकसित करने के लिए जारी है।
इसके अलावा, कंप्यूटर लिखने के लिए सीख रहे हैं। मशीन सीखने एल्गोरिदम समाचार लेख जेनरेट किया है। वे वित्त और यहां तक कि खेल के बारे में लिख सकते हैं।
इस तरह के कार्यों की गतिविधियों के सभी प्रकार, परिचय और डेटा है कि पहले से ही आदमी द्वारा थे के वर्गीकरण के आधार पर बदल सकते हैं। कंप्यूटर एक छवि, दस्तावेज़, फ़ाइल, या अन्य वस्तु को पहचान सकते हैं, और सही ढंग से यह वर्णन है, यह स्वचालन के लिए अवसरों को खोलता है।
मशीन सीखने आज प्रयोग किया जाता है
मशीन सीखने एल्गोरिदम पहले से ही प्रभावित करने में सक्षम हैं।
Medecision कंपनी उन्हें का उपयोग करता है बड़े बस्तियों में विभिन्न रोगों के लिए जोखिम वाले कारकों की गणना के लिए। उदाहरण के लिए, एल्गोरिथ्म आठ चर समाप्त करने के लिए मधुमेह की जरूरत है या अस्पताल में भर्ती नहीं किया जा करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता पहचान की है।
ऑनलाइन स्टोर में सही उत्पाद के लिए खोज के बाद, तो हो सकता है कि आप एक लंबे समय के लिए इस उत्पाद की इंटरनेट विज्ञापन पर देख सकते हैं। इस तरह के विपणन निजीकरण केवल शुरुआत भर है। कंपनियों स्वचालित रूप से ई-मेल, कूपन, प्रस्तावों और प्रदर्शन सिफारिशों प्रत्येक ग्राहक के लिए अलग-अलग अनुरूप भेज सकते हैं। यह सब और अधिक सही है खरीदने के लिए उपभोक्ता को धक्का।
प्राकृतिक भाषा संसाधन कई क्षेत्रों में अलग अनुप्रयोग हैं। उदाहरण के लिए, यह सहायता सेवाओं में कर्मचारियों की जगह जल्दी से उपयोगकर्ताओं के लिए आवश्यक जानकारी जारी करने के लिए कर सकते हैं। इसके अलावा, इन एल्गोरिदम वकीलों मदद करने के लिए जटिल प्रलेखन का गूढ़ रहस्य में।
आईबीएम ने हाल ही में साक्षात्कारमोटर वाहन 2025: उद्योग सीमाओं के बिना. मोटर वाहन कंपनियों के सीईओ। उनमें से 74% 2025 के रूप में जल्दी के रूप में सड़क पर बुद्धिमान मशीनों के उद्भव की उम्मीद है।
इस तरह के वाहनों की मदद से और अपने परिवेश के मालिक के बारे में जानकारी मिल जाएगी चीजों की इंटरनेट. इन आंकड़ों के आधार पर, वे स्वत: तापमान सेटिंग्स, ऑडियो, सीट की स्थिति और अन्य सेटिंग को बदलने के लिए सक्षम हो जाएगा। बुद्धिमान मशीनों भी समस्याओं के लिए खुद को, अपने स्वयं ड्राइव और मेकअप सिफारिशों का समाधान होगा, खाता यातायात और सड़क की स्थिति को ध्यान में रखकर।
मशीन सीखने से भविष्य में क्या उम्मीद की जाए
भविष्य, मशीन सीखने में की पेशकश की अवसरों, लगभग असीमित हैं। यहाँ कुछ प्रभावशाली उदाहरण हैं।
- निजीकृत स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली है कि व्यक्तिगत रूप से रोगियों को स्वास्थ्य देखभाल प्रदान करता है, को ध्यान में उनके आनुवंशिक कोड और जीवन शैली ले रही।
- सुरक्षा प्रोग्राम हैं जो ठीक हैकर्स और दुर्भावनापूर्ण सॉफ़्टवेयर की गणना।
- हवाई अड्डों, स्टेडियमों, और अन्य ऐसे स्थानों के लिए कंप्यूटरीकृत सुरक्षा प्रणालियों, संभावित खतरों की पहचान के लिए।
- स्वराज्य कारों, जो अंतरिक्ष में उन्मुख होते हैं, ट्रैफिक जाम और सड़कों पर दुर्घटनाओं की संख्या को कम।
- घोटालों कि हमारे खातों में पैसा रक्षा कर सकते हैं से उन्नत सुरक्षा।
- यूनिवर्सल अनुवादक है कि हम स्मार्ट फ़ोन और अन्य स्मार्ट उपकरणों के माध्यम से एक सटीक और तेजी से अनुवाद प्राप्त करने के लिए अनुमति देगा।
क्यों आप मशीन सीखने के लिए बाहर देखना चाहिए
इन सुविधाओं में से कई नई प्रौद्योगिकियों के आगमन के साथ महसूस किया जाएगा, वहीं बहुमत को समझने के लिए कि यह कैसे काम करता है अंदर से नहीं चाहता है। लेकिन हम सभी बेहतर रहने की चेतावनी। सब के बाद, सभी के साथ आगे प्रगति का लाभ श्रम बाजार के लिए ठोस परिणाम लाएगा।
मशीन डेटा की बढ़ती राशि है, जो पृथ्वी पर लगभग हर व्यक्ति को उत्पन्न करता है पर आधारित शिक्षण, पेशे बदल जाएगा। बेशक, इन नवाचारों कई लोगों के काम को आसान बनाने में होगा, लेकिन उन जिसे वे अपनी नौकरी खो भी देखते हैं। बाद एल्गोरिदम पहले से ही पत्र का जवाब दे दिया,, परीक्षणों में चिकित्सा छवियों, मदद की व्याख्या डेटा का विश्लेषण, और इतने पर।
मशीन अपने स्वयं के अनुभव से सीखने, तो प्रोग्रामर अब प्रत्येक असामान्य स्थिति के लिए लिखने कोड की जरूरत है। रोबोटिक्स और मोबाइल प्रौद्योगिकियों के विकास के साथ साथ, जानने के लिए यह क्षमता कंप्यूटर जटिल कार्य पहले से कहीं बेहतर प्रबंधित करने की अनुमति।
लेकिन क्या लोगों के लिए होता है जब वे मशीन से अधिक?
के अनुसारनौकरी का भविष्य. विश्व आर्थिक मंच, अगले पांच वर्षों, कंप्यूटर और रोबोट के लिए पांच लाख नौकरियों, जो अब लोगों के लिए हैं ले जाएगा।
इस प्रकार, हम कैसे बदलती जाए मशीन सीखने कार्यप्रवाह का ट्रैक रखने की जरूरत है। यह कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप कौन हैं: वकीलों, डॉक्टरों, सहयोगी स्टाफ, एक ट्रक ड्राइवर या किसी और के। परिवर्तन किसी को भी प्रभावित कर सकता है।
सबसे अच्छा तरीका है अप्रिय आश्चर्य से बचने के लिए जब कंप्यूटर कार्य चुन करने के लिए शुरू - निरोधक रूप से लगता है और तैयार करते हैं।