Kujifunza kwa mashine ni nini na kwa nini inaweza kuchukua kazi yako

2024 Mwandishi: Malcolm Clapton | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-17 04:11

Algorithms mpya huruhusu kompyuta kutatua shida ambazo hapo awali ziliwezekana kwa wanadamu. Kwa upande mmoja, hii itatuletea faida kubwa, kwa upande mwingine, changamoto mpya kwa kila mmoja wetu. Ili kuzuia maendeleo kutoka kukupata kwa mshangao, kuwa macho na uangalie hali hiyo.

Hadi hivi majuzi, waandaaji wa programu walilazimika kuandika maagizo ngumu na sahihi hata kuwezesha kompyuta kufanya kazi rahisi zaidi.

Lugha zimebadilika kila wakati, lakini maendeleo muhimu zaidi katika eneo hili imekuwa kurahisisha kufanya kazi na nambari. Sasa kompyuta haziwezi kupangwa kama hapo awali, lakini zimewekwa kwa njia ambayo zinajifunza peke yao.

Mchakato huu, unaoitwa kujifunza kwa mashine, unaahidi kuwa mafanikio halisi ya kiteknolojia na unaweza kuathiri mtu yeyote, bila kujali uwanja wao wa shughuli. Kwa hiyo, itakuwa muhimu kwa kila mmoja wetu kuelewa mada.

Kujifunza kwa mashine ni nini

Kujifunza kwa mashine huondoa hitaji la mpanga programu kuelezea kwa undani kwa kompyuta jinsi ya kutatua shida. Badala yake, kompyuta inafundishwa kutafuta suluhisho peke yake. Kimsingi, kujifunza kwa mashine ni matumizi changamano ya takwimu ili kupata ruwaza katika data na kuunda ubashiri kutoka kwayo.

Historia ya kujifunza kwa mashine ilianza miaka ya 1950, wakati wanasayansi wa kompyuta waliweza kufundisha kompyuta kucheza cheki. Tangu wakati huo, pamoja na nguvu ya kompyuta, utata wa mifumo na utabiri ambao kompyuta inaweza kutambua na kufanya, na matatizo ambayo inaweza kutatua, imeongezeka.

Algorithm kwanza hupata seti ya data ya mafunzo na kisha kuitumia kushughulikia maombi. Kwa mfano, unaweza kupakia picha kadhaa kwenye gari lako zenye maelezo ya yaliyomo, kama vile "picha hii inaonyesha paka" na "picha hii haina paka". Ikiwa baada ya kuongeza picha mpya kwenye kompyuta, itaanza kutambua picha na paka peke yake.

Algorithm inaendelea kuboreshwa. Matokeo sahihi na yenye makosa ya utambuzi huingia kwenye hifadhidata, na kwa kila picha iliyochakatwa programu inakuwa nadhifu na bora na inakabiliana vyema na kazi hiyo. Kimsingi, hii ni kujifunza.

Kwa nini kujifunza kwa mashine ni muhimu

Sasa mashine zinaweza kutumika kwa usalama katika maeneo ambayo hapo awali yalizingatiwa kuwa yanafikiwa na wanadamu pekee. Ingawa teknolojia bado iko mbali na bora, jambo la msingi ni kwamba kompyuta zinaendelea kuboresha. Kwa nadharia, wanaweza kubadilika kwa muda usiojulikana. Hili ndilo wazo kuu la kujifunza kwa mashine.

Mashine hujifunza kuona picha na kuziainisha, kama katika mfano wa picha hapo juu. Wanaweza kutambua maandishi na nambari katika picha hizi, pamoja na watu na maeneo. Aidha, kompyuta sio tu kutambua maneno yaliyoandikwa, lakini pia kuzingatia mazingira ya matumizi yao, ikiwa ni pamoja na vivuli vyema na vyema vya hisia.

Miongoni mwa mambo mengine, mashine zinaweza kutusikiliza na kujibu. Wasaidizi pepe katika simu zetu mahiri - iwe ni Siri, Cortana au Google Msaidizi - hujumuisha mafanikio katika kuchakata lugha asilia na kuendelea kubadilika.

Kwa kuongeza, kompyuta hujifunza kuandika. Kanuni za kujifunza kwa mashine tayari zinazalisha makala ya habari. Wanaweza kuandika kuhusu fedha na hata michezo.

Vitendaji kama hivyo vinaweza kubadilisha shughuli zote kulingana na uwekaji data na uainishaji ambao hapo awali uliwezekana kwa wanadamu pekee. Ikiwa kompyuta inaweza kutambua picha, hati, faili, au kitu kingine na kuielezea kwa usahihi, hii inafungua fursa nyingi za automatisering.

Jinsi kujifunza kwa mashine kunatumika leo

Kanuni za kujifunza kwa mashine tayari zina uwezo wa kuvutia.

Uamuzi unazitumia kukokotoa sababu za hatari kwa magonjwa mbalimbali katika jamii kubwa. Kwa mfano, kanuni imebainisha vigezo vinane vinavyoweza kutumiwa kuhitimisha ikiwa mgonjwa wa kisukari anahitaji kulazwa hospitalini au la.

Baada ya kutafuta bidhaa sahihi katika maduka ya mtandaoni, unaweza kuona kwamba unaona matangazo ya bidhaa hii kwenye mtandao kwa muda mrefu. Ubinafsishaji huu wa uuzaji ni ncha tu ya barafu. Kampuni zinaweza kutuma barua pepe, kuponi, matoleo na kuonyesha kiotomatiki mapendekezo yanayolenga kila mteja mmoja mmoja. Yote hii kwa upole inasukuma walaji kununua.

Usindikaji wa lugha asilia hutumiwa kwa njia nyingi tofauti. Kwa mfano, kwa msaada wake, wafanyikazi katika huduma za usaidizi hubadilishwa ili kutoa haraka habari muhimu kwa watumiaji. Kwa kuongeza, algoriti kama hizo huwasaidia wanasheria kufafanua nyaraka ngumu.

IBM iliyofanyiwa utafiti hivi karibuni. wakuu wa makampuni ya magari. 74% yao wanatarajia magari mahiri kuonekana barabarani kufikia 2025.

Magari kama hayo yatapokea habari kuhusu mmiliki na mazingira yao kwa kutumia Mtandao wa Vitu. Kulingana na data hii, wataweza kubadilisha halijoto, sauti, nafasi ya mwenyekiti na mipangilio mingine kiotomatiki. Magari mahiri pia yatasuluhisha shida zinazojitokeza wenyewe, kuendesha kwa kujitegemea na kutoa mapendekezo kulingana na hali ya trafiki na barabara.

Nini cha kutarajia kutoka kwa kujifunza kwa mashine katika siku zijazo

Uwezekano ambao kujifunza kwa mashine hutufungulia katika siku zijazo ni karibu kutokuwa na mwisho. Hapa kuna mifano ya kuvutia.

• Mfumo wa huduma ya afya unaobinafsishwa ambao huwapa wagonjwa huduma ya matibabu ya kibinafsi kulingana na kanuni zao za kijeni na mtindo wa maisha.
• Programu ya usalama inayotambua mashambulizi ya wadukuzi na programu hasidi kwa usahihi wa hali ya juu.
• Mifumo ya usalama ya kompyuta kwa ajili ya viwanja vya ndege, viwanja vya michezo na maeneo sawa ambayo hutambua vitisho vinavyoweza kutokea.
• Magari yanayojiendesha yenyewe ambayo yanajielekeza angani hupunguza idadi ya msongamano wa magari na ajali.
• Mifumo ya hali ya juu ya kuzuia ulaghai ambayo inaweza kupata pesa kwenye akaunti zetu.
• Watafsiri wa jumla ambao wataturuhusu kupokea tafsiri sahihi na ya haraka kwa kutumia simu mahiri na vifaa vingine mahiri.

Kwa nini unapaswa kuangalia kwa kujifunza kwa mashine

Ingawa wengi watapata fursa hizi kwa ujio wa teknolojia mpya, wengi hawatataka kuelewa jinsi yote yanavyofanya kazi kutoka ndani. Lakini sote bora tukae macho. Hakika, pamoja na faida zote, maendeleo zaidi yataleta matokeo yanayoonekana kwa soko la ajira.

Kujifunza kwa mashine, kulingana na idadi inayoongezeka ya data ambayo karibu kila mtu duniani hutoa, itabadilisha taaluma kabisa. Bila shaka, ubunifu huu utarahisisha kazi ya watu wengi, lakini pia kutakuwa na wale ambao watanyimwa kazi zao. Algorithms tayari inajibu barua pepe, kutafsiri picha za matibabu, kusaidia katika madai, kuchambua data, na kadhalika.

Mashine hujifunza kutokana na uzoefu wao wenyewe, kwa hivyo waandaaji wa programu hawahitaji tena kuandika msimbo kwa kila hali isiyo ya kawaida. Uwezo huu wa kujifunza, pamoja na maendeleo katika robotiki na teknolojia ya simu, itawezesha kompyuta kushughulikia kazi ngumu zaidi kuliko hapo awali.

Lakini nini kitatokea kwa wanadamu wakizidiwa na mashine?

Kulingana na. Kongamano la Kiuchumi Ulimwenguni, kompyuta na roboti zitachukua nafasi za kazi milioni tano ambazo wanadamu sasa wanamiliki katika miaka mitano ijayo.

Kwa hivyo, tunahitaji kuweka jicho jinsi kujifunza kwa mashine kunabadilisha mtiririko wa kazi. Haijalishi wewe ni nani: mwanasheria, daktari, mfanyakazi msaidizi, dereva wa lori, au mtu mwingine yeyote. Mabadiliko yanaweza kuathiri kila mtu.

Njia bora ya kuzuia mshangao usiopendeza wakati kompyuta inapoanza kuchukua kazi ni kufikiria kwa uangalifu na kujiandaa.