Che cosa è machine learning e perché può privare di lavoro
Della Tecnologia / / December 19, 2019
Fino a poco tempo, i programmatori dovevano scrivere istruzioni complesse e molto precisi, anche per i computer di eseguire i compiti più semplici.
lingue programmazione sempre sviluppato, ma il risultato più significativo è stato quello di semplificare il lavoro con il codice in questo settore. Ora, i computer non possono essere programmati come prima, e regolare in modo che essi stessi addestrati.
Questo processo, chiamato apprendimento automatico, promette di essere una vera e propria rivoluzione tecnologica, e può colpire chiunque, a prescindere dalla portata delle sue attività. Pertanto, per comprendere l'argomento sarebbe utile per ciascuno di noi.
Che cosa è machine learning
Apprendimento automatico libera il programmatore di dover spiegare in dettaglio il computer, come risolvere il problema. Al contrario, il computer viene insegnato a trovare una soluzione per conto proprio. In realtà, il machine learning - si tratta di un'applicazione molto completa di statistiche di trovare modelli nei dati, e sulla base di loro le necessarie previsioni.
La storia di machine learning ha avuto inizio nel 1950, quando l'informatica è riuscito a insegnare a un computer per giocare a dama. Da allora, insieme con la potenza di calcolo è stato crescente complessità delle leggi e previsioni che il computer è in grado di riconoscere e portata, così come i problemi che può risolvere.
In primo luogo l'algoritmo ottiene un insieme di dati di addestramento, e poi li usa per elaborare le richieste. Ad esempio, è possibile caricare in macchina un paio di foto con una descrizione del loro contenuto, come ad esempio "in questa foto raffigura un gatto" e "in questa foto non c'è nessun gatto." Se poi si aggiungono il nuovo computer di immagine, si inizierà a individuare le immagini con i gatti già possedere.
L'algoritmo continua a migliorare. risultati vero e falso riconoscimento entrano nel database, e trattati con ogni software di foto diventa più intelligente e meglio far fronte al compito. In sostanza, questa è la formazione.
Perché l'apprendimento automatico - questo è importante
Ora la macchina può essere utilizzata in modo sicuro in zone che sono state in precedenza disponibile solo per la persona. Anche se la tecnologia è ancora lontana dall'essere ideale, il fatto che i computer sono in costante miglioramento. In teoria, possono crescere all'infinito. Questa è l'idea principale di apprendimento automatico.
Macchina imparare a vedere le immagini e classificarli, come nell'esempio di cui sopra con la foto. Possono riconoscere il testo e numeri in queste immagini, così come le persone e luoghi. E i computer non sono solo scritti parole rivelano, ma anche tener conto del contesto del loro uso, tra cui toni positivi e negativi delle emozioni.
Tra le altre cose, la macchina può ascoltarci e rispondere. Assistenti virtuali nei nostri smartphone - sia Siri, Cortana e Google Now - incarnano le innovazioni nella lavorazione meccanica del linguaggio naturale, e continuare a sviluppare.
Inoltre, i computer stanno imparando a scrivere. algoritmi di apprendimento automatico hanno generato articoli di notizie. Possono scrivere di finanza e anche lo sport.
Tali funzioni possono cambiare tutti i tipi di attività, in base alla introduzione e classificazione dei dati che in precedenza erano solo dall'uomo. Se il computer è in grado di riconoscere un'immagine, un documento, un file o un altro oggetto, e descrivere con precisione, esso apre nuove opportunità per l'automazione.
Come machine learning è oggi utilizzato
Macchina algoritmi di apprendimento sono già in grado di impressionare.
società MEDecision li utilizza per calcolare i fattori di rischio per varie malattie in grandi insediamenti. Ad esempio, l'algoritmo ha identificato otto variabili che possono essere utilizzate per concludere un bisogno diabetico da ricoverare o meno.
Dopo la ricerca del prodotto giusto nel negozio online, si potrebbe notare che si può vedere sulla pubblicità su Internet di questo prodotto per un lungo periodo di tempo. Tale personalizzazione di marketing è solo la punta di un iceberg. Le aziende possono inviare automaticamente e-mail, coupon, offerte e visualizzare i suggerimenti su misura per ogni cliente singolarmente. Tutto questo è più accurato spinge il consumatore ad acquistare.
elaborazione del linguaggio naturale sono diverse applicazioni in molte aree. Ad esempio, può aiutare a sostituire i dipendenti in servizi di supporto di emettere rapidamente le informazioni necessarie per gli utenti. Inoltre, questi algoritmi per aiutare gli avvocati nel decifrare la documentazione complessa.
IBM ha recentemente intervistatoAutomotive 2025: Industria senza confini. CEO automobilistici. 74% di loro si aspetta l'emergere di macchine intelligenti, sulla strada già nel 2025.
Tali veicoli otterranno informazioni sul proprietario e dei suoi dintorni con l'aiuto di Internet delle cose. Sulla base di questi dati, essi saranno in grado di modificare automaticamente le impostazioni di temperatura, audio, posizione del sedile e altre impostazioni. Macchine intelligenti potranno anche risolvere i problemi stessi, le proprie unità e di formulare raccomandazioni, tenendo conto delle condizioni del traffico e della strada.
Cosa aspettarsi in futuro dalla machine learning
Le opportunità offerte a noi nel futuro apprendimento, la macchina, sono quasi illimitate. Ecco alcuni esempi impressionanti.
- sistema di assistenza sanitaria personalizzata che fornisce assistenza sanitaria ai pazienti individualmente, tenendo conto del loro codice genetico e stile di vita.
- programmi di protezione che calcolare con precisione l'hacker e software maligni.
- sistemi di sicurezza computerizzati per aeroporti, stadi e altri luoghi, per identificare potenziali minacce.
- automobili autonome, che sono orientati nello spazio, ridurre al minimo il numero di ingorghi e incidenti sulle strade.
- Protezione avanzata dalle truffe in grado di proteggere il denaro nei nostri conti.
- traduttore universale che ci permetterà di ottenere una traduzione accurata e veloce tramite smartphone e altri dispositivi intelligenti.
Perché si dovrebbe guardare fuori per l'apprendimento automatico
Mentre molte di queste caratteristiche si faranno sentire con l'avvento delle nuove tecnologie, la maggioranza non vuole capire come funziona dall'interno. Ma tutti noi avviso soggiorno migliore. Dopo tutto, con tutti i vantaggi di ulteriori progressi porteranno conseguenze tangibili per il mercato del lavoro.
Macchina di apprendimento basato sulla sempre crescente quantità di dati, che genera quasi ogni persona sulla Terra, cambierà la professione. Naturalmente, queste innovazioni semplificherà il lavoro di molte persone, ma ci sono anche quelli che perdono il posto di lavoro. Dopo gli algoritmi hanno già risposto alla lettera, interpretare le immagini mediche, aiuto nelle prove, analizzare i dati, e così via.
Macchina imparare dalla propria esperienza, quindi i programmatori non è più bisogno di scrivere il codice per ogni situazione anomala. Questa capacità di imparare, insieme con lo sviluppo della robotica e tecnologie mobili permettono ai computer di gestire compiti complessi meglio che mai.
Ma cosa succede alle persone quando superano la macchina?
secondoIl futuro di Jobs. World Economic Forum, per i prossimi cinque anni, i computer e robot prenderanno cinque milioni di posti di lavoro, che ora appartengono al popolo.
Così, abbiamo bisogno di tenere traccia di quanto altera machine learning del flusso di lavoro. Non importa chi sei: avvocati, medici, personale di supporto, un autista di camion o di qualcun altro. Le modifiche possono colpire chiunque.
Il modo migliore per evitare spiacevoli sorprese quando i computer cominciano a selezionare i lavori - si pensi preventivamente e preparare.