Contenuto
- Che cos'è l'apprendimento automatico?
- Come funziona l'apprendimento automatico
- Perché l'apprendimento automatico è così importante
- Pregi umani
- Qual è il futuro?
- Sommario
Fonte: Agsandrew / Dreamstime.com
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L'apprendimento automatico ha un potenziale enorme, ma deve essere adeguatamente implementato per essere utile.
L'apprendimento automatico è un tipo speciale di algoritmo che può apprendere dai dati e fare previsioni. Man mano che raccogliamo più dati da varie fonti, l'apprendimento automatico può fare previsioni in modo più appropriato. Tuttavia, ci sono insidie che devono anche essere esaminate attentamente.
Che cos'è l'apprendimento automatico?
Prima di approfondire troppo l'argomento, è estremamente importante sapere che cos'è l'apprendimento automatico. È un ramo dell'intelligenza artificiale che si concentra sull'apprendimento attraverso il calcolo e riconoscendo i modelli di dati forniti. Ora è usato per creare macchine che possono prendere decisioni da sole con l'aiuto di molti algoritmi sofisticati.
Utilizzando algoritmi di machine learning, le macchine saranno in grado di acquisire conoscenze, conoscere cose diverse esplorando il mondo reale, ponendo domande riguardanti le conoscenze acquisite e molto altro ancora. Queste capacità aiutano la macchina a pensare, comprendere e allo stesso modo, anche imparare da ciò che lo circonda, trovare la logica dietro ogni concetto, prevedere e quindi fare una previsione di conseguenza.
Come funziona l'apprendimento automatico
Questo concetto non è in realtà molto nuovo. L'apprendimento automatico non è altro che un insieme di algoritmi che possono apprendere da un dato insieme di dati e fare previsioni basate su di esso. I dati e l'accuratezza della previsione vanno di pari passo, quindi con più dati otteniamo una previsione più accurata.
Pertanto, non richiede regole predefinite per regolarne il funzionamento. Questo concetto funziona in modo continuo. Applica automaticamente molti tipi diversi di algoritmi sofisticati su una serie di dati per ottenere risultati migliori. Questo ciclo continuo e iterativo aiuta ad analizzare attentamente l'ambiente circostante, prevedendo la giusta soluzione a un determinato problema e alla fine prendendo la decisione corretta.
Perché l'apprendimento automatico è così importante
La risposta a ciò risiede in alcuni fattori, che sono le principali cause per il successo di questo concetto. Diamo un'occhiata a questi fattori:
Anche le tecniche di calcolo stanno avanzando gradualmente secondo la legge di Moore. Diverse aziende come IBM, NVIDIA e altre stanno sviluppando diverse innovazioni per migliorare i metodi di calcolo. Questi progressi aiutano a creare tecniche di calcolo per elaborare i dati in modo migliore.
Alcuni approcci agli algoritmi sono definiti come scatole nere, a seconda dei singoli punti di dati e della comprensione del processo. In genere, una scatola nera è un sistema o un algoritmo che può essere visualizzato solo in termini di input preso e output fornito. Questi algoritmi o sistemi non offrono una visione dei meccanismi interni o della logica dietro di essi, offrendo quindi solo opacità (nero). Questi sono noti per creare problemi tecnici e culturali per un'organizzazione.
Se un approccio "black box" non funziona correttamente quando i dati stanno attraversando un cambiamento significativo, a causa della mancanza di comprensione, il sistema può essere a rischio. È molto difficile spiegare perché il modello fallisce e può rallentare sostanzialmente la crescita delle organizzazioni.
I debiti tecnici, per quanto riguarda la programmazione, si riferiscono a casi in cui il codice che è facile da implementare a breve termine è spesso scelto, piuttosto che la migliore soluzione globale. In genere è un approccio molto scadente alla programmazione e come tale codice può continuare a sviluppare problemi più profondi in seguito, che vengono definiti come debiti.
Questi sistemi possono accumulare un debito tecnico nel tempo in quanto non si autoottimizzano in natura. I debiti tecnici possono manifestarsi in molti modi diversi come giungle di condutture, entanglement, clienti non dichiarati, circuiti di feedback nascosti, dipendenze di dati non utilizzati, ecc. Possono provocare offuscamento e risultati non intenzionali e ridurre drasticamente le prestazioni del sistema. Ciò può essere risolto assumendo matematici e ingegneri in equilibrio per pianificare l'algoritmo in modo da ridurre questi debiti. (Per ulteriori informazioni sui professionisti che implementano l'apprendimento automatico, consultare Data Scientists: The New Rock Stars of the Tech World.)
Pregi umani
La selezione degli algoritmi viene effettuata dall'uomo e quindi può essere parziale. Questo può portare a una situazione in cui viene selezionato un algoritmo improprio.
Ad esempio, una squadra i cui membri si sono tutti diplomati nella stessa scuola avrà la tendenza a scegliere lo stesso insieme di algoritmi. Quindi è meglio iniettare nel tuo team diversi tipi di varietà algoritmica o utilizzare insieme diversi algoritmi.
Qual è il futuro?
Il nostro mondo si sta lentamente trasformando con l'aiuto di tecnologie nuove ed in evoluzione. L'apprendimento automatico aiuterà a guidare l'unità verso la destinazione fornendo un aiuto sufficiente nel processo decisionale. Non solo aiuterà a ridurre i costi di un'azienda, ma mostrerà anche il modo giusto per migliorare la qualità di un'azienda prendendo in considerazione tutti i sondaggi e i dati. Mostra i tratti promettenti di fornire una soluzione migliore in futuro.
Sommario
L'apprendimento automatico è un concetto che ha attirato molta attenzione e molto probabilmente sarà all'altezza di tutto il clamore. È molto trasformativo, quindi ha la capacità di lavorare su qualsiasi flusso di lavoro per qualsiasi azienda. Qualsiasi organizzazione che integri questo servizio nel modo giusto vedrà benefici significativi. Tuttavia, è anche molto importante conoscere entrambi i lati della moneta per integrarla correttamente.