5 שליסל פֿעיִקייטן פון מאַשין לערנען

מאַשין לערנען האט אַ ברייט קייט פון אַפּלאַקיישאַנז אין די פינאַנצן, כעלטקער, פֿאַרקויף און טראַנספּערטיישאַן ינדאַסטריז. עס איז געניצט צו פונאַנדערקלייַבן און פּראָצעס גרויס אַמאַונץ פון דאַטן, מאַכן פֿאָרויסזאָגן און אָטאַמייט באַשלוס-מאכן פּראַסעסאַז, צווישן אנדערע טאַסקס.

אין דעם אַרטיקל, לערנען די פינף שליסל פֿעיִקייטן פון מאַשין לערנען וואָס מאַכן עס אַ שטאַרק געצייַג פֿאַר סאַלווינג אַ ברייט גאַנג פון פּראָבלעמס, פֿון בילד און רעדע דערקענונג צו רעקאָמענדאַציע סיסטעמען און נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג.

וואָס איז מאַשין לערנען?

מאַשין לערנען איז אַ סובפיעלד פון קינסטלעך סייכל (AI) וואָס ינוואַלווז די אַנטוויקלונג פון אַלגערידאַמז און סטאַטיסטיש מאָדעלס, וואָס לאָזן קאָמפּיוטערס צו לערנען פון דאַטן אָן זיין בפירוש פּראָוגראַמד. בילדינג סיסטעמען מיט די פיייקייט צו קאַנטיניואַסלי פֿאַרבעסערן זייער פאָרשטעלונג אויף אַ געגעבן אַרבעט באזירט אויף דער דערפאַרונג באקומען פון די דאַטן זיי זענען יקספּאָוזד צו איז דער ציל פון מאַשין לערנען. דאָס איז דערגרייכט דורך געבן אַלגערידאַמז ברייט טריינינג אויף ריזיק דאַטן שטעלט, וואָס אַלאַוז די אַלגערידאַמז צו געפֿינען פּאַטערנז און קאַנעקשאַנז אין די דאַטן.

• סופּערווייזד לערנען: דאָס ינוואַלווז טריינינג אַ מאָדעל אויף אַ לייבאַלד דאַטן שטעלן, ווו די ריכטיק רעזולטאַט איז צוגעשטעלט פֿאַר יעדער אַרייַנשרייַב. דער אַלגערידאַם ניצט דעם אינפֿאָרמאַציע צו לערנען די שייכות צווישן ינפּוץ און אַוטפּוץ און קענען דעריבער מאַכן פֿאָרויסזאָגן אויף נייַע, ומבאַמערקט דאַטן.
• ונסופּערוויסעד לערנען: דאָס ינוואַלווז טריינינג אַ מאָדעל אויף אַן אַנלייבאַלד דאַטן שטעלן ווו די ריכטיק רעזולטאַט איז נישט צוגעשטעלט. דער אַלגערידאַם מוזן געפֿינען די סטרוקטור אין די דאַטן אויף זיך און איז טיפּיקלי געניצט פֿאַר קלאַסטערינג, דימענשאַנאַליטי רעדוקציע און אַנאַמאַלי דיטעקשאַן.
• ריינפאָרסמאַנט לערנען: דאָס ינוואַלווז טריינינג אַן אַגענט צו מאַכן דיסיזשאַנז אין אַ סוויווע ווו עס נעמט באַמערקונגען דורך ריוואָרדז אָדער שטראָף. דער אַלגערידאַם ניצט דעם באַמערקונגען צו לערנען די בעסטער סטראַטעגיע פֿאַר מאַקסאַמייזינג ריוואָרדז איבער צייט.

פֿאַרבונדענע: רוץ פון דעפי: קינסטלעך סייכל, גרויס דאַטן, וואָלקן קאַמפּיוטינג און פונאנדערגעטיילט לעדזשער טעכנאָלאָגיע

5 שליסל פֿעיִקייטן פון מאַשין לערנען

מאַשין לערנען איז געווארן איינער פון די מערסט וויכטיק טעקנאַלאַדזשיקאַל אַדוואַנטידזשיז אין די לעצטע יאָרן און האט באטייטיק ימפּאַקטיד אַ ברייט קייט פון ינדאַסטריז און אַפּלאַקיישאַנז. זייַן הויפּט פֿעיִקייטן זענען:

• פּרידיקטיוו מאָדעלינג: דאַטן זענען געניצט דורך מאַשין לערנען אַלגערידאַמז צו שאַפֿן מאָדעלס וואָס פאָרויסזאָגן צוקונפֿט געשעענישן. די מאָדעלס קענען ווערן גענוצט צו באַשליסן די ריזיקירן פון אַ אַנטלייַען פעליקייַט אָדער די ליקעליהאָאָד אַז אַ קאַנסומער וואָלט מאַכן אַ קויפן, צווישן אנדערע זאכן.
• אַוטאָמאַטיאָן: מאַשין לערנען אַלגערידאַמז אָטאַמייט דעם פּראָצעס פון דערגייונג פּאַטערנז אין דאַטן, ריקוויירינג ווייניקער מענטש ינוואַלוומאַנט און געבן מער גענוי און עפעקטיוו אַנאַליסיס.
• סקאַלאַביליטי: מאַשין לערנען טעקניקס זענען געזונט פּאַסיק פֿאַר פּראַסעסינג גרויס דאַטן ווייַל זיי זענען געמאכט צו שעפּן מאַסיוו אַמאַונץ פון דאַטן. ווי אַ רעזולטאַט, געשעפטן קענען מאַכן דיסיזשאַנז באזירט אויף אינפֿאָרמאַציע געזאמלט פון אַזאַ דאַטן.
• גענעראַליזאַטיאָן: אַלגערידאַמז פֿאַר מאַשין לערנען זענען ביכולת צו אַנטדעקן ברייט פּאַטערנז אין דאַטן וואָס קענען זיין גענוצט צו אַנאַלייז פריש, אַניקספּלאָרד דאַטן. כאָטש די דאַטן געניצט צו באַן די מאָדעל קען נישט זיין גלייך אָנווענדלעך פֿאַר די אַרבעט אין האַנט, זיי זענען נוציק פֿאַר פאָרויסזאָגן צוקונפֿט געשעענישן.
• אַדאַפּטיוויטי: ווי נייַע דאַטן ווערן בארעכטיגט, מאַשין לערנען אַלגערידאַמז זענען געבויט צו לערנען און אַדאַפּט קאַנטיניואַסלי. ווי אַ רעזולטאַט, זיי קענען פאַרבעסערן זייער פאָרשטעלונג איבער צייַט, און ווערן מער גענוי און עפעקטיוו ווי מער דאַטן זענען בנימצא צו זיי.

די ינטאַגריישאַן פון מאַשין לערנען און בלאָקטשיין טעכנאָלאָגיע

די ינטאַגריישאַן פון מאַשין לערנען און בלאַקכייוואַן טעכנאָלאָגיע האלט אַ גרויס צוזאָג פֿאַר דער צוקונפֿט. מאַשין לערנען אַלגערידאַמז קענען ווערן גענוצט צו אַססעסס די דאַטן און דזשענערייט פֿאָרויסזאָגן באזירט אויף עס מיט אַ דיסענטראַלייזד און זיכער פּלאַטפאָרמע ווי די בלאָקטשיין.

איין מעגלעך געגנט פון באַניץ פֿאַר דעם ינאַגריישאַן איז אין די באַנקינג סעקטאָר, ווו די דיסענטראַלייזד כאַראַקטער און פיייקייט פון בלאַקכיין טעכנאָלאָגיע פאַרווערן אַנאָטערייזד צוטריט צו שפּירעוודיק דאַטן קענען העלפֿן מאַשין לערנען אַלגערידאַמז דיטעקט שווינדל און געלט לאָנדערינג מער יפישאַנטלי.

פֿאַרבונדענע: די פּאָטענציעל פון Blockchain: ווי אַי קענען טוישן די דיסענטראַלייזד לעדזשער

מאַשין לערנען און בלאַקכייוואַן טעכנאָלאָגיע קענען אויך מאַכן אַ באַטייטיק חילוק אין סופּפּלי טשאַין מאַנאַגעמענט. בשעת בלאַקכייוואַן טעכנאָלאָגיע קענען זיין געוויינט צו צושטעלן אָופּאַננאַס און אַקאַונטאַביליטי אין די צושטעלן קייט, מאַשין לערנען אַלגערידאַמז קענען זיין יוטאַלייזד צו אַפּטאַמייז צושטעלן קייט אַפּעריישאַנז און פאָרויסזאָגן פאָדערונג.

בלאָקטשיין טעכנאָלאָגיע קענען געבן די זיכער און פּריוואַט ייַנטיילונג פון מעדיציניש רעקאָרדס, בשעת מאַשין לערנען אַלגערידאַמז קענען זיין געוויינט צו פאָרויסזאָגן קרענק אַוטברייקס און פֿאַרבעסערן פּאַציענט אַוטקאַמז.

די צוקונפֿט פון מאַשין לערנען

די צוקונפֿט פון מאַשין לערנען איז געריכט צו זיין קעראַקטערייזד דורך פארבליבן אַדוואַנסאַז אין אַלגערידאַמז, קאַמפּיוטינג מאַכט און דאַטן אַוויילאַבילאַטי. ווי מאַשין לערנען ווערט מער וויידלי אנגענומען און ינאַגרייטיד אין פאַרשידן ינדאַסטריז, עס האט די פּאָטענציעל צו זייער פּראַל אויף געזעלשאַפט אין אַ נומער פון וועגן.

עטלעכע פון ​​​​די שליסל טרענדס און דיוועלאַפּמאַנץ אין דער צוקונפֿט פון מאַשין לערנען אַרייַננעמען:

• געוואקסן אָטאַמיישאַן: ווי מאַשין לערנען אַלגערידאַמז פּראָגרעס, זיי קענען צו אָטאַמייט אַ גרעסערע קייט פון דזשאָבס, ריקוויירינג ווייניקער מענטש אַרייַנשרייַב און בוסטינג פּראָודאַקטיוויטי.
• מער פערזענליכען יקספּיריאַנסיז: מאַשין לערנען אַלגערידאַמז וועט האָבן די פיייקייט צו אַססעסס און נוצן ריזיק וואַליומז פון דאַטן צו צושטעלן העכסט ינדיווידזשואַלייזד יקספּיריאַנסיז, אַזאַ ווי פערזענליכען פֿירלייגן און אַדווערץ.
• ימפּרוווד משפט: ווי מאַשין לערנען אַלגערידאַמז ווערן בעסער צו מאַכן קאָמפּליצירט משפט און פֿאָרויסזאָגן, פילע געשעפטן וועלן נוץ פון מער גענוי און עפעקטיוו באַשלוס-מאכן.
• אַי עטישע אַדוואַנטידזשיז: ווי מאַשין לערנען ווערט מער געוויינטלעך, עס וועט זיין אַ גראָוינג טראָפּ אויף ינשורינג אַז עס איז דעוועלאָפּעד און יוטאַלייזד עטיקלי און ריספּאַנסאַבלי, מיט אַ פאָקוס אויף באַוואָרעניש פּריוואַטקייט און ילימאַנייטינג פאָרורטייל אין באַשלוס-מאכן.
• ינטערדיססיפּלינאַרי מיטאַרבעט: מאַשין לערנען וועט ינקריסינגלי ווערן גענוצט אין מיטאַרבעט מיט אנדערע פעלדער, אַזאַ ווי נעוראָססיענסע און ביאָלאָגי, צו פאָרן נייַע דיסקאַוועריז און אַדוואַנטידזשיז אין די געביטן.

קוילעלדיק, די צוקונפֿט פון מאַשין לערנען האט גרויס צוזאָג און איז געריכט צו פאָרזעצן צו יבערמאַכן אַ ברייט קייט פון ינדאַסטריז, פֿון פינאַנצן צו כעלטקער, אין די קומענדיק יאָרן.