211service.com
Hva er maskinlæring?
Hva er maskinlæring? Karen Hao
Maskinlæringsalgoritmer er ansvarlige for det store flertallet av fremskritt med kunstig intelligens og applikasjoner du hører om. (For mer bakgrunn, sjekk ut vårt første flytskjema om 'Hva er AI?' her.)
Hva er definisjonen på maskinlæring?
Maskinlæringsalgoritmer bruker statistikk for å finne mønstre i enorme* mengder data. Og data, her, omfatter mange ting – tall, ord, bilder, klikk, hva har du. Hvis det kan lagres digitalt, kan det mates inn i en maskinlæringsalgoritme.
Maskinlæring er prosessen som driver mange av tjenestene vi bruker i dag – anbefalingssystemer som de på Netflix, YouTube og Spotify; søkemotorer som Google og Baidu; sosiale medier som Facebook og Twitter; stemmeassistenter som Siri og Alexa. Listen fortsetter.
I alle disse tilfellene samler hver plattform så mye data om deg som mulig – hvilke sjangere du liker å se, hvilke lenker du klikker på, hvilke statuser du reagerer på – og bruker maskinlæring for å foreta en velutdannet gjetning om hva du vil kanskje neste. Eller, i tilfelle av en stemmeassistent, om hvilke ord som passer best med de morsomme lydene som kommer ut av munnen din.
Ærlig talt er denne prosessen ganske grunnleggende: finn mønsteret, bruk mønsteret. Men det styrer ganske mye verden. Det er i stor grad takket være en oppfinnelse i 1986, med tillatelse av Geoffrey Hinton, i dag kjent som dyplæringens far.
Hva er dyp læring?
Dyplæring er maskinlæring på steroider: den bruker en teknikk som gir maskiner en forbedret evne til å finne – og forsterke – selv de minste mønstrene. Denne teknikken kalles et dypt nevralt nettverk – dypt fordi det har mange, mange lag med enkle beregningsnoder som jobber sammen for å knaske gjennom data og levere et endelig resultat i form av prediksjonen.
Hva er nevrale nettverk?
Nevrale nettverk var vagt inspirert av den menneskelige hjernens indre funksjoner. Nodene er på en måte som nevroner, og nettverket er på en måte som selve hjernen. (For forskerne blant dere som grøsser ved denne sammenligningen: Slutt med å nøle med analogien. Det er en god analogi.) Men Hinton publiserte sin banebrytende artikkel i en tid da nevrale nett hadde falt ut av moten. Ingen visste egentlig hvordan de skulle trene dem, så de ga ikke gode resultater. Det tok nesten 30 år før teknikken kom tilbake. Og gutt, gjorde det comeback.
Hva er veiledet læring?
En siste ting du trenger å vite: maskin (og dyp) læring kommer i tre varianter: overvåket, uten tilsyn og forsterkning. I overvåket læring, den mest utbredte, er dataene merket for å fortelle maskinen nøyaktig hvilke mønstre den skal se etter. Tenk på det som noe som en snifferhund som vil jakte på mål når den kjenner lukten den er ute etter. Det er det du gjør når du trykker på play på et Netflix-show - du forteller algoritmen å finne lignende programmer.
Hva er uovervåket læring?
Ved uovervåket læring har dataene ingen etiketter. Maskinen ser bare etter hvilke mønstre den kan finne. Dette er som å la en hund lukte tonnevis av forskjellige gjenstander og sortere dem i grupper med lignende lukter. Uovervåkede teknikker er ikke like populære fordi de har mindre åpenbare applikasjoner. Interessant nok har de fått gjennomslag innen cybersikkerhet.
Hva er forsterkende læring?
Til slutt har vi forsterkende læring, den siste grensen for maskinlæring. En forsterkningsalgoritme lærer ved prøving og feiling for å oppnå et klart mål. Den prøver ut mange forskjellige ting og blir belønnet eller straffet avhengig av om oppførselen hjelper eller hindrer den i å nå målet. Dette er som å gi og holde tilbake godbiter når du lærer en hund et nytt triks. Forsterkende læring er grunnlaget for Googles AlphaGo, programmet som berømt slo de beste menneskelige spillerne i det komplekse spillet Go.
Det er det. Det er maskinlæring. Sjekk nå flytskjemaet ovenfor for en siste oppsummering.
*Merk: Ok, det finnes tekniske måter å utføre maskinlæring på små mengder data, men du trenger vanligvis store hauger med det for å oppnå gode resultater.
___
Dette dukket opprinnelig opp i vårt AI-nyhetsbrev The Algorithm. For å få den levert direkte til innboksen din, abonner her gratis.