Seuraava artikkeli auttaa sinua: Mitä on koneoppiminen? Määritelmä ja miksi se on tärkeää
Koneoppiminen on tekoälyn tyyppi, joka antaa koneille mahdollisuuden oppia automaattisesti datasta ja aiemmista ihmiskokemuksista tunnistaakseen malleja ja tehdäkseen ennusteita minimaalisella ihmisen väliintulolla.
Koneoppimisen merkitys ja toimintatapa on muutakin, minkä vuoksi tuomme sinulle tämän kätevän aloittelijaoppaan! Joten jos haluat löytää vastauksen kysymykseen “mitä on koneoppiminen”, olet oikeassa paikassa.
Tässä on yleiskatsaus kaikesta, mitä katamme:
Joten jatka lukemista saadaksesi kaiken koneoppimisen selitetyksi!
Mittaa mittareita, jotka vaikuttavat sinun lopputulos.
Oletko kiinnostunut yksilöllisistä liiketoimintatarpeistasi mukautetuista raportoinnista? MarketingCloudFX:n tarjoama WebFX luo mukautettuja raportteja yrityksellesi tärkeimpien mittareiden perusteella.
- Johtoja
- Tapahtumat
- Puhelut
- Tulot
Lisätietoja
Mitä on koneoppiminen?
Koneoppiminen on tekoälyn tyyppi, joka antaa koneille mahdollisuuden oppia automaattisesti datasta ja aiemmista ihmiskokemuksista tunnistaakseen malleja ja tehdäkseen ennusteita minimaalisella ihmisen väliintulolla.
Koneoppiminen vs. syväoppiminen vs. neutraalit verkot
Nyt tiedät koneoppimisen määritelmän ja vastauksen kysymykseen “mitä on koneoppiminen”, mutta miten se vertaa syväoppimista ja mihin neutraalit verkot sopivat?
Syväoppiminen ja koneoppiminen, ja niitä käytetään usein vaihtokelpoisina, mutta niillä on kaksi eri merkitystä.
Koneoppiminen, syväoppiminen ja neutraalit verkot ovat kaikki tekoälyn alaisuudessa. Syväoppiminen on kuitenkin neutraalien verkkojen ja neutraalien verkkojen koneoppimisen sateenvarjon alla.
Klassinen koneoppiminen riippuu enemmän ihmisen interventiosta oppimiseen, kun taas syväoppiminen voi käyttää tunnistettuja tietojoukkoja, joita kutsutaan myös valvotuksi oppimiseksi, informoidakseen algoritmiaan, mikä vaatii vähemmän ihmisen puuttumista.
Neutraalit verkot koostuvat solmukerroksista, jotka muodostavat yhteyden toisiinsa tiedon välittämiseksi. Syväoppimisen “syvä” viittaa kerrosten määrään neutraalissa verkossa.
Miten koneoppiminen toimii?
Nyt kun tiedät vastauksen koneoppimisen merkitykseen ja sen vertailuun muihin tekoälyn osiin, tutkitaanpa sen toimintaa.
Koneoppiminen toimii muokkaamalla harjoitustietojoukon algoritmeja mallin luomiseksi. Kun lisäät koneoppimisalgoritmiin uutta syöttödataa, se käyttää kehitettyä mallia ennusteen tekemiseen.
Seuraavaksi ennusteen tarkkuus tarkistetaan. Tarkkuuden perusteella koneoppimisalgoritmi joko otetaan käyttöön tai sitä harjoitetaan toistuvasti lisätyn koulutustietojoukon avulla, kunnes se saavuttaa halutun tarkkuuden.
Ymmärtääksemme paremmin kysymyksen “miten koneoppiminen toimii” jaamme tämän prosessin kolmeen vaiheeseen:
- Päätös: Useimmissa tapauksissa koneoppimisalgoritmeja käytetään ennustamiseen tai luokitteluun. Algoritmissi tuottaa arvion datakuviosta joidenkin syöttötietojen perusteella.
- Virhetoiminto: Virhefunktio arvioi mallin ennusteen. Jos esimerkkejä tunnetaan, tämä toiminto voi tehdä vertailun mallin tarkkuuden arvioimiseksi.
- Mallin optimointi: Algoritmi säätää painoja pienentämään tunnetun esimerkin ja ennusteen välistä eroa toistuvasti, kunnes haluttu tarkkuus saavutetaan.
Voit myös oppia tekoälyn toiminnasta lukemalla linkitetyn artikkelin!
Koneoppimismenetelmät ja -tyypit
Olemme puhuneet koneoppimisen merkityksestä ja sen toiminnasta. Nyt tutkitaan sen erilaisia menetelmiä ja tyyppejä.
Koneoppimismenetelmiä on neljä:
Valvottua koneoppimista
Valvottu koneoppiminen, jota kutsutaan myös valvotuksi oppimiseksi, käyttää merkittyjä tietojoukkoja kouluttaakseen algoritmeja tarkasti ennustamaan tuloksia tai luokittelemaan tietoja. Malli säätää painojaan, kun siihen syötetään syöttötietoja, kunnes se on sovitettu asianmukaisesti.
Esimerkki valvotusta koneoppimisesta on roskapostien tunnistaminen ja siirtyminen postilaatikostasi erityiseen luokiteltuun roskapostikansioon.
Valvomaton koneoppiminen
Valvomaton koneoppiminen tai valvomaton oppiminen käyttää koneoppimisalgoritmeja klusteroimaan ja analysoimaan merkitsemättömiä tietojoukkoja. Tämän tyyppiset algoritmit löytävät piilotettuja dataryhmiä ja -malleja ilman ihmisen puuttumista.
Voit käyttää valvomattomia koneoppimisalgoritmeja asiakkaiden segmentoinnissa, data-analyysissä, ristiinmyyntistrategioissa ja muussa.
Puoliohjattu koneoppiminen
Puolivalvottu koneoppiminen tai puolivalvottu oppiminen käyttää pienempää merkittyä tietojoukkoa ohjaamaan luokittelua ja poimimista suuremmasta, merkitsemättömästä tietojoukosta.
Voit käyttää tämäntyyppistä koneoppimista, jos sinulla ei ole tarpeeksi merkittyä dataa valvottua oppimisalgoritmia varten tai jos oikean datamäärän merkitseminen on liian aikaa vievää tai kallista.
Vahvistusoppiminen
Vahvistusoppiminen ei ole muuta kuin tietokoneesi käyttämällä yritystä ja erehdystä selvittääksesi, mikä vastaus on oikea, määrittämällä, mitkä tulokset tarjoavat parhaan palkinnon. Tavoitteena on, että tietokoneesi oppii, mitkä ongelmanratkaisut tarjoavat parhaan tuloksen käyttäjälle.
Kolme syytä, miksi koneoppiminen on tärkeää
Nyt kun tiedät koneoppimisen määritelmän sekä sen eri tyypit ja menetelmät, on tärkeää ymmärtää, miksi sillä on merkitystä. Tässä on kolme koneoppimisen tärkeintä etua ja etua.
1. On paljon tietoa kelluu ympäriinsä
Aiotpa käyttää koneoppimista parantaaksesi markkinointistrategiaasi tai haluatko hyödyntää sitä jollain muulla liiketoiminta-alueellasi, siitä on hyötyä jokaiselle toimialalle. Mutta miksi käytännössä jokainen ala voi hyötyä koneoppimisesta? Yksinkertaista – saatavilla on niin paljon tietoa, jota voit käyttää yrityksesi parantamiseen.
On mahdollista, että sinulla on laskentataulukoita tietojen ja tietojen laskentataulukoiden päälle, joita et edes osaa käyttää. Mikset käyttäisi näitä tietoja hyvin ja kouluttaisi tietokonetta tekemään työtä puolestasi? Ei vain sitä, vaan koneoppiminen on myös loistava tapa tallentaa tietojasi.
2. Se automatisoi prosesseja
Jos omistat yrityksen, lausut todennäköisesti sanat “Olen liian kiireinen” useammin kuin kerran päivässä. Koneoppimisen avulla voit automatisoida prosesseja, joihin yleensä kuluu tuntikausia. Ohjelmistosi kouluttaminen alan koneoppimisalgoritmeihin taitamiseen vie tietysti aikaa, mutta kun teet niin, pystyt automatisoimaan monenlaisia toimintoja.
3. Koneoppimisen avulla voit luoda parempaa liiketoimintaa
Toistaiseksi olemme puhuneet vain koneoppimisen eduista, ja puhumme pian kolmannesta. Koneoppimisen avulla voit käytännössä luoda parempaa liiketoimintaa monista eri syistä. Koneoppiminen vapauttaa aikaasi ja antaa sinun työskennellä muiden tärkeiden asioiden parissa, mutta sen avulla voit myös saavuttaa asioita, joita et koskaan uskonut olevan mahdollista.
Jos esimerkiksi päätät käyttää koneoppimista markkinointikampanjassasi, voit kouluttaa chatbotin auttamaan asiakkaita löytämään etsimäänsä vastaukset. Tämä ei ainoastaan vapauta aikaasi, vaan antaa käyttäjille toisen tavan ottaa sinuun yhteyttä ja saada tietoa palveluistasi.
Kuinka valita oikea koneoppimismalli
Onko mallin valinta haastavaa? Tässä on 4 kätevää vaihetta oikean koneoppimismallin valitsemiseksi:
- Mieti ongelmaa, jonka haluat ratkaista, ja mitkä tietosyötteet voivat auttaa sinua löytämään ratkaisun.
- Kerää tiedot, muotoile ja merkitse se tarvittaessa.
- Valitse käytettävä algoritmi ja testaa se nähdäksesi, miten se toimii.
- Hienosäädä lähdöt, kunnes ne saavuttavat halutun tarkkuustason.
Koneoppimisen käyttötapaukset
Haluatko nähdä koneoppimistekniikat toiminnassa? Tutustu näihin koneoppimisen käyttötapauksiin:
- Konenäkö
- Online chatbotit
- Puhe tekstiksi
- Suositeltavat algoritmit
Konenäkö
Tämän avulla tietokone voi ymmärtää merkityksellistä tietoa kuvien, videoiden ja muiden visuaalisten näkökohtien avulla. Sen perusteella, mitä tietokone löytää, se voi sitten ryhtyä toimiin ja antaa suosituksia toimintatavoista. Tällaista teknologiaa löytyy sosiaaliseen mediaan, terveydenhuollon asetuksiin ja itseajaviin autoihin liittyvistä sovelluksista.
Online chatbotit
Nämä online-keskustelualueet ovat usein verkkosivustolla, jossa käyttäjä voi kysyä tarvittaessa nopeasti kysymyksen. Tämä koneoppiminen tarkoittaa, että tietokone vastaa usein kysyttyihin kysymyksiin (FAQ) ja antaa neuvoja sen perusteella. Nämä virtuaaliagentit voivat auttaa ohjaamaan yrityksen oikeaan suuntaan ja antamaan jokaiselle yrityksen työntekijälle tauon.
Puhe tekstiksi
Kyllä puhelimeen puhuminen käyttää koneoppimista! Tässä tietokone käyttää prosessointiaan ymmärtääkseen ja tulkitakseen sanomamme tekstimuotoon. Siri on suosittu esimerkki!
Suositusalgoritmit
Tällainen koneoppiminen on erittäin tärkeää digitaalisen markkinoinnin toiminnalle nykyään. Suositusmoottori käyttää algoritmeja oppiakseen menneistä tiedoista ja tehdäkseen tehokkaita päätöksiä siitä, mitä tehdä seuraavaksi. Tällaiset tiedot ovat hienoja, jotta voidaan ymmärtää, mikä toimii ja mikä ei. Lisäksi tämä moottori auttaa luomaan virtaviivaisempia ja tehokkaampia strategioita yrityksellesi!
Koneoppimisen haitat ja haasteet
Vaikka koneoppiminen on varmasti yksi aikamme kehittyneimmistä teknologioista, se ei ole idioottivarma ja sisältää haasteita.
Tässä on kolme koneoppimisen pääasiallista haittaa:
Se ei voi saavuttaa ihmistason älykkyyttä
Toisin kuin jotkut saattavat ajatella, koneoppiminen ei pysty saavuttamaan ihmistason älykkyyttä. Data on koneiden liikkeellepaneva voima, ja sen seurauksena sen “älykkyys” on vain yhtä hyvä kuin data, jolla sitä harjoittelet.
Malleja voi olla vaikea kouluttaa
Harjoituskoneet voivat viedä paljon aikaa ja resursseja. Esimerkiksi mallien luomiseen tarvitaan usein suuria tietojoukkoja. Sinun on myös luokiteltava nämä tietojoukot manuaalisesti, mikä voi olla hankalaa ja aikaa vievää.
Se on altis tietoongelmille
Koneoppiminen voi usein johtaa tietoongelmiin. Saatat esimerkiksi kokea ongelmia tietojen laadussa, tietojen merkitsemisessä ja mallin luotettavuudessa, mikä voi vaikuttaa koneoppimisprosessiin.
Haluatko oppia lisää koneoppimisesta?
Jos haluat edelleen oppia koneoppimisen merkityksestä, WebFX voi auttaa. Tiesitkö, että meillä on jopa oma ohjelmisto nimeltä MarketingCloudFX, joka hyödyntää koneoppimista tarjotakseen asiakkaillemme parhaat mahdolliset tulokset?
Se on totta! Jos haluat lisätietoja koneoppimisen määritelmästä ja koneoppimisen sisällyttämisestä nykyiseen markkinointikampanjaasi, soita meille numeroon 800-280-1062, tai ota yhteyttä verkossa!
