skip to Main Content

Uczenie maszynowe to przyszłość

Uczenie maszynowe zyskuje na znaczeniu dla każdego, kto pracuje w świecie cyfrowym

Często może wydawać się niedostępnym tematem. Nie musi tak być – i nie musisz przegapić przewagi konkurencyjnej, jaką może Ci dać, jeśli chodzi o automatyzację zadań SEO. W dzisiejszych czasach wszyscy jesteśmy bardziej niż kiedykolwiek zależni od aktualizacji algorytmów Google – a to oznacza, że Twoja strategia treści wymaga odrobiny wiedzy z zakresu uczenia maszynowego. Na szczęście istnieje mnóstwo zasobów online, w których eksperci nauczą Cię, jak działa ta skomplikowana umiejętność: Dzisiaj przechodzę przez niektóre podstawy z Britney Muller, ponieważ pomogła stworzyć jeden z takich zasobów! Uczenie maszynowe jest siłą napędową wielu nowoczesnych osiągnięć technologicznych, i jako takie stało się gorącym tematem w kręgach technologicznych. AI jest jedną z najbardziej obiecujących technologii uczenia maszynowego; może w końcu będzie w stanie poradzić sobie z zadaniami, które wykraczają poza nasze możliwości poznawcze. With traditional programming, you input data and a program into the computer and out comes an output. Sometimes this might be a web page or calculator that someone built online – anything really! But with machine learning it’s flipped: put in the desired outcome of your project first rather than any type of code for example. You’ll get what is known as a “machine learning model”. It works well too; there are two types: supervised (the more common one) lets computers learn from examples given to them so they know how to find patterns on their own without help from humans.. The other primary form is unsupervised which doesn’t require human intervention at all because machines do most of the work themselves by finding connections between items automatically as opposed to through

W uczeniu maszynowym chodzi o dane i o to, jak można je wykorzystać do uczenia maszyn. Dane występują w wielu różnych formach, ale najczęstsze z nich to klasyfikacja, regresja liniowa lub rozpoznawanie obrazów – rzeczy, które są bardzo łatwe dla ludzi, ale trudne dla maszyn, ponieważ nie mają one wcześniejszego doświadczenia z tym, co było widziane wcześniej. Wiele osób twierdzi, że gdyby uczenie maszynowe było pojazdem, to dane byłyby paliwem; bez wystarczającej ilości dobrej jakości paliwa nie dotrzesz do celu, nawet jeśli na zewnątrz może się wydawać, że nic nie jest w porządku!

Przyjrzyjmy się przykładowi

Wyobraźmy sobie, że chcemy, aby nasz model identyfikował koty ze zdjęć przesłanych przez internautów w całej Ameryce…. Potrzebujemy milionów zdjęć kotów, aby nasz algorytm wiedział, jak wygląda jeden z nich, gdy otrzyma tysiące innych Uczenie maszynowe ma potencjał, aby całkowicie zmienić sposób, w jaki żyjemy i wchodzimy w interakcje z naszym otoczeniem. Aby korzystać z uczenia maszynowego, możesz potrzebować pewnych danych, które mogą być użyte jako zmienne wejściowe dla algorytmu przewidywania modelu; jest to nazywane wektorem cech w zależności od rodzaju problemu, który będzie rozwiązywać (predyktor cen mieszkań miałby cechy takie jak wielkość w stopach kwadratowych, liczba łazienek itp.) Po zebraniu wszystkich danych wejściowych muszą one przejść przez różne typy modeli, które próbują znaleźć wśród nich wzorce, aby mogły dokonać przewidywań dotyczących przyszłych zdarzeń lub konkretnych przypadków w oparciu o te inne zmienne. Najprostsza forma – regresja liniowa – zakłada, że każda pojedyncza informacja mówi nam coś ważnego o tym, gdzie ceny powinny leżeć wzdłuż jednego wymiaru: wysokości. Następnie próbuje stworzyć Jeśli wprowadzisz dane, gdzie może cena i stopa kwadratowa, to łatwo zauważyć, że jak jeden idzie w górę, więc robi inne. Model patrząc na te dane znajdzie linię przez nich z największą dokładnością w przyszłych prognozach, nie dopasowując każdy pojedynczy punkt, ale wybierając to, co wygląda jak najbardziej gładkie w czasie.

Nie chcesz dopasowywać zbyt wielu punktów, ponieważ wtedy skończysz z nieestetyczną predykcją dla nowych informacji

Kiedy się pojawią w miarę jak algorytmy uczenia maszynowego stają się coraz bardziej zaawansowane, są one w stanie dokonywać przewidywań, które kiedyś były niemożliwe. Minusem jest to, że model staje się zbyt zależny od danych z przeszłości, zamiast patrzeć w przyszłość w poszukiwaniu nowych spostrzeżeń. Oto jak możesz sprawdzić, czy Twój algorytm ML jest podatny na zagrożenia: obliczając to, co nazywamy funkcją straty – jest to po prostu równanie z dwiema zmiennymi, gdzie jedna zmienna wzrasta za każdym razem, gdy wystąpi błąd w przewidywaniu lub klasyfikacji przykładów wejściowych z tego zbioru danych jako pozytywnych (+) lub negatywnych (-). Jeśli składnik błędu wzrasta w czasie, oznacza to, że nasze dopasowanie liniowe pogorszyło się, ponieważ tak dużą wagę przywiązywano do historycznych błędów szkoleniowych zamiast wypróbować różne modele oparte na niepowiązanych zbiorach danych (co oznaczałoby mniejszą zależność od historii!) To jest takie fajne! Uwielbiam to, jak ta strona podsumowuje treść dla Ciebie i sprowadza ją do długości meta description. To całkiem niesamowite – teraz, gdy ktoś widzi miniaturkę Twojego artykułu na mediach społecznościowych lub w swojej skrzynce mailowej, może zorientować się, o czym mówisz, bez czytania jakichkolwiek słów. Podobnie można by zrobić z tytułami, ale nie polecam tego robić, bo większość ludzi i tak ich nie przeczyta 😉 To nie będzie idealne rozwiązanie, ale jeśli masz ogromną witrynę z wieloma stronami (jak ja) to dostaniesz nas w połowie drogi. To naprawdę ciekawe zobaczyć te duże strony grać wokół naturalnie jak próbujemy różnych sposobów podsumowania informacji…

Chcesz również upewnić się, że obrazy są prawidłowo oznakowane

Dzięki potędze AI, widzimy świat, w którym chatboty mogą być używane w sposób, który wcześniej był niewyobrażalny. Weźmy na przykład ten artykuł Paula Shapiro, który napisał o tym, jak on i jego zespół stworzyli uroczego kota-robota o imieniu Tessie przy użyciu sztucznej inteligencji (AI). W swoim eksperymencie zastosowali te zasady na czymś prostym – rozmowach z ludźmi online. Szybko dowiedzieli się wielu rzeczy, np. że koty mają wiele wyrazów twarzy, gdy ludzie zadają im pytania, dlatego roboty oparte na sztucznej inteligencji powinny uczyć się od zwierząt, aby nie zanudzać i nie niepokoić ludzi podczas rozmowy z nimi! Z danymi wejściowymi generowanymi automatycznie w czasie rzeczywistym dzięki algorytmom uczenia maszynowego, łatwo zauważyć, że tłumaczenie treści na różne języki staje się bardziej efektywne niż kiedykolwiek wcześniej! To tylko wierzchołek góry lodowej. Wyobraź sobie, co się stanie, gdy zaczniemy dostarczać treści i UX specjalnie dla naszych unikalnych użytkowników? Kto wie! Ale na pewno będzie to wysoce spersonalizowane, co brzmi ekscytująco.

Na przykład, jeśli pójdziesz na Google Codelabs spróbować filtrowania przez TensorFlow lub uczenia maszynowego i zobaczyć wszystkie te możliwe przykłady, które są tam teraz czeka na nas, aby je zbadać … Zeszyty Colab lub Jupyter to miejsca, w których prawdopodobnie będziesz przeprowadzał wszystkie zadania związane z uczeniem maszynowym, które chcesz wykonać samodzielnie. Kaggle.com jest świetnym źródłem dla tych, którzy są zainteresowani konkursami nauki o danych i robi się naprawdę interesująco, szybko! Świat AI to świat, który zmieni nasz sposób myślenia i życia, ale ważne jest również, aby upewnić się, że w tej przestrzeni istnieje różnorodność. Oznacza to rozważenie, co może się stać, jeśli modele nie będą wystarczająco zróżnicowane lub inkluzywne. Jednym z zasobów, które możesz chcieć zbadać bardziej dogłębnie, jest TensorFlow – Google udostępniło swój własny model uczenia maszynowego z platformą JavaScript, na której ludzie bawią się różnymi podejściami do budowania tych algorytmów od podstaw, zanim załadują je z powrotem do innych platform, takich jak Algorithmia, gdzie stają się gotowymi do użycia zestawami narzędzi.” Na tym warsztacie będziemy rozmawiać o uczeniu maszynowym. Dużą część pracy stanowi czyszczenie i parsowanie danych, aby upewnić się, że model jest tylko tak dobry, jak dane wejściowe, które mu podasz!

This Post Has 0 Comments

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back To Top