Wie verändert maschinelles Lernen die Welt?
Veröffentlicht: 2019-12-02
Haben Sie schon einmal von der berühmten Bier-und-Windel-Theorie gehört ?
Walmart, der weltgrößte Einzelhändler, hat diese Theorie „angeblich“ entwickelt, um die Korrelation zwischen den Produkten zu verstehen und Muster zu erkennen.
Männer in der Altersgruppe der 30- bis 40-Jährigen, die freitags zwischen 17 und 19 Uhr Windeln gekauft haben, haben in der Regel Bier auf ihren Lastwagen. Diese Theorie motivierte die Lebensmittelgeschäfte, neben Windeln auch Bierkaräter zu halten, wodurch der Verkauf beider Artikel geometrisch gesteigert wurde.
Nun, wie funktioniert diese Theorie? Nach einer langen Woche harter Arbeit werden Männer aus der Arbeiterklasse müde. Neben ihren täglichen Aufgaben besteht ihr Wochenende oft darin, Windeln für ihre Babys zu kaufen und sich selbst ein Bier aus dem angrenzenden Gang zu holen.
Dies ist ein perfektes Beispiel für eine Korrelation. Diese Theorie erklärt, wie große Supermarktketten Produkte assoziieren. Korrelation kann ein wichtiger Bestandteil beim Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen sein.
Maschinelles Lernen ist alles, was eine Aufgabe erleichtert. Wir sprechen nicht nur von den großen Aufgaben, sondern auch vom manuellen Kolorieren von Schwarz-Weiß-Bildern und dem manuellen Finden von jemandem in sozialen Medien. Stellen Sie sich nun eine Maschine vor, die die Aufgabe selbst versteht und sich mit den neuen, aktuellen und vergangenen Anforderungen weiterentwickelt.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI (Künstliche Intelligenz). Es ist die Wissenschaft, einen Algorithmus zu erstellen, der selbst lernen kann. Es funktioniert, indem es Muster aus den Daten erkennt, anstatt eine spezifische Programmierung anzuwenden. Einmal entworfen, erfordert es keine manuelle Bedienung. Maschinelles Lernen ist intelligent genug, um selbst zu lernen. Es findet Muster aus den Originaldaten und sagt zukünftige Muster mithilfe statistischer Analysen voraus.
Zum besseren Verständnis hier einige Beispiele:
1) Siri, Alexa und Google Assistant sind einige der bekanntesten Beispiele für maschinelles Lernen. Sie sind virtuelle Sprachassistenten, sie helfen bei der Suche nach Informationen, wenn sie per Sprache gefragt werden, und alles, was Sie tun müssen, ist, sie zu aktivieren. Einige weitere Beispiele für integrierte virtuelle Sprachassistenten sind:
- Amazon Echo
- Samsung Bixby
- Google Allo
2) Bilderkennung
Die Bilderkennung ist eines der häufigsten Beispiele für maschinelles Lernen. Es ist die Fähigkeit, Objekte, Orte, Personen usw. zu identifizieren. Menschen teilen große Datenmengen über Apps, soziale Medien, Websites usw. und Facebook ist in der Lage, eine Gesichtserkennung mit einer Genauigkeit von 98 % durchzuführen, wodurch Datenmengen gefährdet werden . Es gibt viele Kontroversen darüber, wie sich die Bilderkennung auf die Privatsphäre und Sicherheit auf der ganzen Welt auswirken wird.
Maschinelles Lernen: Warum ist es wichtig?
Traditionell haben Data Scientists fertige Modelle gebaut , um Erkenntnisse zu gewinnen, anstatt Computer dafür zu trainieren. Dies scheint derzeit ein unmöglicher Ansatz zu sein, da Daten reichlich vorhanden und heterogen sind. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel, da es eine enorme Datenmenge geschickt aufschlüsselt und intelligente Algorithmen vorschlägt, um sinnvolle Lösungen bereitzustellen.
Google verarbeitet 20 Petabyte (1 Petabyte = 10^15 Bytes) an Daten pro Tag. Der Suchmaschinengigant verfügt über ein Rechenzentrum, in dem alle gecrawlten Informationen aufgezeichnet werden. Sie erinnern sich vielleicht nicht mehr daran, was Sie vor 2 Jahren bei Google gesucht haben, aber Google tut es. Es ist wie eine riesige Bibliothek, in der Milliarden von Büchern verfügbar sind, die fast alle Daten auf dem Planeten abdecken.
Es gibt Software auf dem Markt, die tägliche Zeitpläne verfolgen und Ihnen bei Ihren täglichen Aufgaben wie der Buchung eines Taxis, dem Einschalten der Klimaanlage vor dem Heimkommen oder dem Einschalten der Kaffeemaschine am Morgen helfen kann.
Unabhängig davon, ob wir wollen oder nicht, hinterlassen wir jedes Mal, wenn wir eine einfache Aufgabe ausführen, ein Verhaltensmuster; Diese Muster werden von Algorithmen entschlüsselt, um unsere Bedürfnisse zu verstehen und effiziente Alternativen zu grundlegenden Standardprozessen zu finden.
Sind künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning dasselbe?
Nein sind sie nicht. Sie können sie sich als eine Menge vorstellen, die ineinander verschachtelt ist. Der einfachste Weg, dies zu verstehen, besteht darin, sie in konzentrischen Kreisen zu visualisieren. Deep Learning ist die Teilmenge des maschinellen Lernens, die auch die Teilmenge der künstlichen Intelligenz ist.
Schauen wir uns an, wie sie sich voneinander unterscheiden.
Künstliche Intelligenz – Laut John McCarthy ist Künstliche Intelligenz ist der Prozess der Schaffung einer Maschine, einer robotergesteuerten Computermaschine oder eines Produkts, das intelligent wie ein Mensch denkt. Künstliche Intelligenz ist die Kombination der beiden Wörter „Künstlich“ und „Intelligenz“, wobei „künstlich“ unnatürlich oder von Menschen geschaffen bedeutet und „Intelligenz“ die Fähigkeit zu denken und zu verstehen bedeutet.
Einige wichtige Punkte zur künstlichen Intelligenz:
- Das Hauptmotiv ist die Erhöhung der Erfolgschancen.
- Es ist ein Programm, das die ganze intelligente Arbeit erledigt.
- KI kann komplexe Probleme lösen.
- Es entwickelt ein „menschenähnliches“ System, um auf der Grundlage der Umstände zu reagieren.
Maschinelles Lernen – Wie oben definiert, ist maschinelles Lernen die Wissenschaft der Erstellung eines Algorithmus, der selbstständig lernen kann. Es ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz.
Einige wichtige Punkte zum maschinellen Lernen:
- Primäres Ziel ist es, die Genauigkeit zu erhöhen.
- Es studiert die Daten und lernt daraus.
- Es erfährt auch von verarbeiteten Informationen.
- Es gilt für eine Lösung, ob sie optimal ist oder nicht.
Deep Learning – Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Es leitet Muster aus den bereitgestellten Daten ab und hilft dabei, Lösungen daraus zu extrahieren. Es ist in der Lage, aus unstrukturierten oder unbeschrifteten Daten zu lernen, was Jahrzehnte dauern kann, um die Muster zu entdecken.
Einige wichtige Punkte zu Deep Learning:
- Das primäre Ziel ist es, Muster in den gegebenen Daten zu entdecken.
- Es beobachtet Muster und sagt daraus Vorhersagen.
- Verwendet eine mehrstufige Dimension künstlicher neuronaler Systeme, um das Verfahren des maschinellen Lernens abzuschließen.
Einfluss des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen ist die Technologie der nächsten Stufe, bei der Maschine auf menschliches Wissen trifft, das für die Veränderung unseres Lebens von großer Bedeutung ist. Werfen wir einen Blick auf verschiedene Bereiche des täglichen Lebens, die von Machine Learning betroffen sind:
- Heim
Vor 15 Jahren hätten wir nie darüber nachgedacht, wie komfortabel die Kommunikation der Zukunft sein wird. Aber jetzt können wir in Sekundenschnelle mit jedem auf der ganzen Welt kommunizieren, und irgendwo verlassen wir uns alle darauf. Wir verlassen uns so sehr auf Computer für Kommunikation, Navigation, Informationsbeschaffung usw. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel und hilft uns bei unseren täglichen Aktivitäten. - Gesundheitspflege
Der Prozess des Gesundheitsmanagements beginnt, wie auch die Planung der öffentlichen Gesundheitsversorgung, mit der Einordnung anhand der Historie. Dies hilft bei der Untersuchung, Untersuchung und Überwachung, um ein zukünftiges Ergebnis zu erzielen. Diese Annahmen helfen dabei, die Bedürfnisse in den Bereichen zu ermitteln, in denen dies am dringendsten erforderlich ist. - Transport
Wir kennen bereits die jüngsten Fortschritte wie selbstfahrende Autos oder Teslas neue halbautonome Lastwagen, bei denen KI den Transport auf eine andere Ebene gebracht hat. Beobachter analysieren die Daten, um Entscheidungen angemessen vorherzusagen, wie z. B. öffentliche Sicherheit, Unterstützung beim Verkehrsmanagement oder Details zu Straftaten in Echtzeit. Es hilft auch, die Wege für Fußgänger und Radfahrer zu finden, was zu einer sinkenden Zahl von Verkehrsunfällen führt. - Ausbildung
Früher gab es nur eine Lernmethode zwischen Lehrer und Schülern. Aber mit der Hinzufügung des maschinellen Lernens haben viele Institutionen begonnen, es zu nutzen, indem sie die Interaktion zwischen Lehrern und Schülern maximieren und die Effizienz steigern, indem sie geeignete Zeitpläne für sie erstellen. Es half auch, die Schüler herauszufordern, indem es adaptives Lernen ermöglichte und personalisiertes Lernen nutzte, um jedem Schüler individuelle Aufmerksamkeit zu schenken.
Machine Learning als SEO-Partner
Sind Sie sich nicht sicher, wie Machine Learning und SEO Hand in Hand gehen können?
Lass uns erforschen.
Jede Suchmaschine lernt, die Dinge besser zu betrachten, um bessere Ergebnisse zu liefern.
Ein angemessenes Beispiel dafür, wie maschinelles Lernen die Welt der SEO verändert, ist die Filterung von E-Mails, die jetzt durchgeführt wird, was ziemlich bedeutsam ist. Die Erfolgsquote von Google beim Herausfiltern von Spam beträgt 99,9 % auf subtile Weise. Dieser Prozess des maschinellen Lernens wurde von Google übernommen, um Spam speziell in TensorFlow zu beseitigen. Dieser gesamte Prozess findet nun schon seit Jahren statt.
Daneben setzt Google auch künstliche Intelligenz mit regelbasierten Filtern ein, die in der Lage sind, offensichtlichen Spam zu blockieren. Diese Muster werden von den Websites erkannt, auf die diese Spams verlinkt sind, von den Arten unerwünschter Links, die sie erhalten, usw.
Maschinelles Lernen wirkt sich auch auf die SEO von Inhalten aus. Mal sehen wie:
Seit 10 Jahren arbeitet Google an dem Problem – Phrasen zuordnen und ein Ergebnis auswerfen. Um dieses Problem zu beheben, führten sie im September 2016 ein maschinelles Lernsystem namens Google Neural Machine Translation System (GNMT) ein. Dies erreicht Effizienz beim Verstehen des Satzes, indem es kodiert und dann dekodiert wird, um die erforderlichen Ergebnisse anzuzeigen.
Maschinelles Lernen: Warum es für die Zukunft wichtig ist
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden bald keinen Stein mehr auf dem anderen lassen. In einigen Jahren würde sich die Art und Weise, wie Menschen arbeiten, erheblich verändern. Abhängigkeiten würden eher von Computern als von Menschen bestehen. Die meisten Arbeitsenergien würden durch Computer automatisiert.
Sie könnten denken, dass diese Entwicklung des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz zu einem weltweiten Verlust von Arbeitsplätzen führen könnte. Aber das ist nicht wahr.
Laut BBC übernimmt maschinelles Lernen, damit Routine- und sich wiederholende Aufgaben schnell und effizient von den von Menschen geschriebenen Algorithmen erledigt werden können. Dies kann sich auf den Arbeitsmarkt auswirken, aber sie können Jobs annehmen, die komplexere und weniger routinemäßige Fähigkeiten erfordern.
Eine Studie von Mckinsey legt nahe, dass KI & ML bis 2030 30 % der weltweiten Arbeitskräfte ersetzen würden.
Trotz dieser Befürchtungen hat jede technologische Revolution letztendlich dazu geführt, dass mehr Arbeitsplätze geschaffen als vernichtet wurden.