קאָמפּיוטערס זענען נישט גענומען איבער אָבער זיי זענען סמאַרטער יעדער טאָג
אין די סימפּלאַסט טנאָים, מאַשין לערנען (ML) איז די פּראָגראַממינג פון מאשינען (קאָמפּיוטערס) אַזוי אַז עס קענען דורכפירן אַ געבעטן אַרבעט דורך ניצן און אַנאַלייזינג דאַטן (אינפֿאָרמאַציע) צו דורכפירן דעם אַרבעט ינדיפּענדאַנטלי, אָן נאָך ספּעציפיש אַרייַנשרייַב פון אַ מענטש דעוועלאָפּער.
מאַשין לערנען 101
דער טערמין "מאַשין לערנען" איז געווען קיינמאָל געפירט אין די IBM לאַבס אין 1959 דורך Arthur Samuel, אַ פּיאָניר אין אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע (אַי) און קאָמפּיוטער גיימינג. מאַשין לערנען, ווי אַ רעזולטאַט, איז אַ צווייַג פון אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע. שמואל 'ס האַנאָכע איז צו פליפּ די קאַמפּיוטינג מאָדעל פון די צייַט קאַפּויער און האַלטן די קאָמפּיוטער זאכן צו לערנען.
אַנשטאָט, ער געוואלט קאָמפּיוטערס צו אָנהייבן פיגורינג זיך אויף זייער אייגן, אָן יומאַנז וואָס האָבן צו אַרייַנשרייַבן אַפֿילו די טיניאַסט שטיק פון אינפֿאָרמאַציע. דערנאָך, ער געדאַנק, קאָמפּיוטערס וואָלט נישט נאָר פירן אויס טאַסקס אָבער קען לעסאָף באַשליסן וואָס טאַסקס צו דורכפירן און ווען. פארוואס? אַזוי אַז קאָמפּיוטערס קען פאַרמינערן די סומע פון אַרבעט יומאַנז דארף צו דורכפירן אין קיין געגעבן געגנט.
ווי מאַשין לערנען וואָרקס
מאַשין לערנען אַרבעט דורך די נוצן פון אַלגערידאַמז און דאַטן. אַ אַלגערידאַם איז אַ סכום פון ינסטראַקשאַנז אָדער גיידליינז אַז דערציילט אַ קאָמפּיוטער אָדער פּראָגראַם ווי צו דורכפירן אַ אַרבעט. די אַלגערידאַמז געניצט אין ML זאַמלען דאַטע, דערקענען פּאַטערנז, און נוצן אַנאַליסיס פון אַז דאַטן צו אַדאַפּט זייַן אייגן מגילה און פאַנגקשאַנז צו פאַרענדיקן טאַסקס.
לל אַלגערידאַמז ניצן הערשן שטעלט, באַשלוס ביימער, גראַפיקאַל מאָדעלס, נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, און נעוראַל נעטוואָרקס (צו נאָמען אַ ביסל) צו אָטאַמייט פּראַסעסינג דאַטן צו מאַכן דיסיזשאַנז און דורכפירן טאַסקס. בשעת ML קען זיין אַ קאָמפּלעקס טעמע, Google's Teachable Machine גיט אַ סימפּלאַפייד האַנט-אויף דעמאַנסטריישאַן פון ווי מל אַרבעט.
די מערסט שטאַרק פאָרעם פון מאַשין לערנען איז געניצט הייַנט, גערופן טיף לערנען , בויען אַ קאָמפּלעקס מאַטאַמאַטיקאַל סטרוקטור גערופן אַ נעוראַל נעץ, באזירט אויף וואַסט קוואַנאַטיז פון דאַטן. נעוראַל נעטוואָרקס זענען שטעלט פון אַלגערידאַמז אין מל און אַי מאָדעלעד נאָך די וועג נערוו סעלז אין די מענטשלעך מאַרך און נערוועז סיסטעם פּראָצעס אינפֿאָרמאַציע.
אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע ווס מאַשין לערנען vs. דאַטאַ מינינג
צו פארשטיין די שייכות צווישן אַי, מל, און דאַטן מיינינג, עס איז נוציק צו טראַכטן פון אַ סכום פון פאַרשידענע סייזד אַמברעלאַז. אַי איז דער גרעסטער שירעם. די ML שירעם איז אַ גרייס קלענערער און פיץ אונטער די יי שירעם. די דאַטן מיינינג שירעם איז דער קלענסטער און פיץ אונטער די ML שירעם.
- אַי איז אַ צווייַג פון קאָמפּיוטער וויסנשאַפֿט אַז יימז צו פּראָגראַם קאָמפּיוטערס צו דורכפירן טאַסקס אין מער "ינטעליגענט" און "מענטש-ווי" וועגן, ניצן ריזאַנינג און באַשלוס-געמאכט טעקניקס מאָדעללעד נאָך מענטשלעך סייכל.
- ML איז אַ קאַטעגאָריע פון קאַמפּיוטינג ין יי פאָוקיסט אויף פּראָגראַממינג מאשינען (קאָמפּיוטערס) צו לערנען (קלייַבן נייטיק דאַטן אָדער ביישפילן) צו מאַכן דאַטן-געטריבן, ינטעליגענט דיסיזשאַנז אין אַ מער אָטאַמייטיד וועג.
- דאַטאַ מינינג ניצט סטאַטיסטיק, מל, אַי, און גוואַלדיק דאַטאַבייסיז פון אינפֿאָרמאַציע צו געפֿינען פּאַטערנז, צושטעלן ינסייץ, שאַפֿן קלאַסאַפאַקיישאַנז, ידענטיפיצירן פּראָבלעמס, און דיליווערז די דאַטן אַנאַליטיקס.
וואָס מאַשין לערנען קען טאָן (און שוין טוט)
די קאַפּאַציטעט פֿאַר קאָמפּיוטערס צו פונאַנדערקלייַבן וואַסט אַמאַונץ פון אינפֿאָרמאַציע אין פראַקשאַנז פון אַ רגע מאכט ML נוציק אין אַ נומער פון ינדאַסטריז ווו צייַט און אַקיעראַסי זענען יקערדיק.
- מעדיצין: מל טעכנאָלאָגיע איז ימפּלאַמענאַד אין אַ קייט פון סאַלושאַנז פֿאַר מעדיציניש פעלד, אַרייַנגערעכנט העלפּינג נויטפאַל דעפּאַרטמענט רופאים מיט פאַסטער דיאַגנאָסיס פון פּאַטיענץ מיט ומגעוויינטלעך סימפּטאָמס. דאקטוירים קענען אַרייַנשרייַב אַ רשימה פון די סימפּטאָמס פון די פּאַציענט אין די פּראָגראַם און ניצן ML, די פּראָגראַם קענען שלעפּן טריליאַנז פון טעראַביטעס פון אינפֿאָרמאַציע פון מעדיציניש ליטעראַטור און די אינטערנעט צו צוריקקומען אַ רשימה פון פּאָטענציעל דיאַגנאָסיז און רעקאַמענדיד טעסטינג אָדער באַהאַנדלונג אין רעקאָרד צייַט.
- בילדונג: ML איז געניצט צו מאַכן בילדונגקרייז מכשירים וואָס שנייַדן זיך צו די וויסן באדערפענישן פון דער תּלמיד, אַזאַ ווי ווירטואַל לערנען אַסיסטאַנץ און עלעקטראָניש טעקסטבוקס וואָס זענען מער ינטעראַקטיוו. די מכשירים נוצן ML צו אַנטדעקן וואָס קאַנסעפּס און סקילז דער תּלמיד פארשטייט ניצן קורץ קוויזיז און פיר עקסערסייזיז. די מכשירים דעמאָלט צושטעלן קורץ ווידיאס, נאָך ביישפילן, און הינטערגרונט מאַטעריאַל צו העלפן די תּלמיד לערנען די נידז סקילז אָדער קאַנסעפּס.
- Automotive: ML איז אויך אַ שליסל קאָמפּאָנענט אין די ימערדזשינג פעלד פון זיך-דרייווינג קאַרס (אויך גערופן שאָפער-ווייניקער קאַרס אָדער אָטאַנאַמאַס קאַרס). די ווייכווארג וואָס אַפּערייץ די זיך-דרייווינג קאַרס ניצט ML אין ביידע פאַקטיש-לעבן וועג טעסץ און סימיאַליישאַנז צו דעטעקט וועג באדינגונגען (אַזאַ ווי ייַזיק ראָודז) אָדער ידענטיפיצירן מניעות אין די ראָודוויי און לערנען צונעמען דרייווינג טאַסקס צו בעשאָלעם נאַוויגירן אַזאַ סיטואַטיאָנס.
איר'ווע מסתּמא שוין געפּלאָנטערט מל פילע מאל אָן ריאַלייזינג עס. עטלעכע פון די מערסט פּראָסט ניצט פון מל טעכנאָלאָגיע אַרייַננעמען פּראַקטיש ליד דערקענונג ( סאַמסונג ס ביקסבי , עפּל ס סירי , און פילע רעדן-צו-טעקסט מגילה וואָס זענען איצט נאָרמאַל אויף פּקס), ספּאַם פילטערינג פֿאַר דיין Email, בנין נייַעס פידז, דיטעקטינג שווינדל, פערזענליכען שאַפּינג רעקאַמאַנדיישאַנז, און פּראַוויידינג מער עפעקטיוו וועב זוכן רעזולטאַטן.
ML איז אפילו ינוואַלווד אין דיין פאַסעבאָאָק קאָרמען. ווען איר ווילט אָדער גיט אַ פרייַנד הודעות אָפט, די אַלגערידאַמז און מל הינטער די סינז "לערן" פון דיין אַקשאַנז איבער צייַט צו פּרייאָראַטייז עטלעכע פריינט אָדער בלעטער אין דיין נעווסעפעד.
וואָס מאַשין לערנען קענען טאָן עס
אָבער, עס זענען לימיץ וואָס ML קענען טאָן. למשל, די נוצן פון ML טעכנאָלאָגיע אין פאַרשידענע ינדאַסטריז ריקווייערז אַ באַטייַטיק סומע פון אַנטוויקלונג און פּראָגראַממינג דורך מענטש צו ספּעשאַלייז אַ פּראָגראַם אָדער סיסטעם פֿאַר די טייפּס פון טאַסקס פארלאנגט דורך דעם אינדוסטריע. פֿאַר בייַשפּיל, אין אונדזער מעדיציניש בייַשפּיל אויבן, די ML פּראָגראַם געניצט אין דעם נויטפאַל אָפּטיילונג איז געווארן ספּאַסיפיקלי פֿאַר מענטשלעך מעדיצין. עס איז ניט מעגלעך צו נעמען אַז פּינטלעך פּראָגראַם און גלייַך ינסטרומענט עס אין אַ וועטערינאַרי נויטפאַל צענטער. אַזאַ אַ יבערגאַנג ריקווייערז ברייט ספּעשאַלייזאַז און אַנטוויקלונג דורך מענטש פּראָגראַממערז צו מאַכן אַ ווערסיע טויגעוודיק צו טאָן דעם אַרבעט פֿאַר וועטערינאַרי אָדער כייַע מעדיצין.
עס אויך ריקווייערז ינקרעדאַבלי וואַסט אַמאַונץ פון דאַטן און ביישפילן צו "לערנען" די אינפֿאָרמאַציע עס דאַרף צו מאַכן דיסיזשאַנז און דורכפירן טאַסקס. ML מגילה זענען אויך זייער ליטעראַל אין דער ינטערפּריטיישאַן פון דאַטן און געראַנגל מיט סימבאָליזם און אויך עטלעכע טייפּס פון שייכות אין דאַטן רעזולטאטן, אַזאַ ווי גרונט און ווירקונג.
פארבליבן אַדוואַנידזשיז, אָבער, זענען געמאכט מל מער פון אַ האַרץ טעכנאָלאָגיע שאפן סמאַרטער קאָמפּיוטערס יעדער טאָג.