L'apprendimentu automaticu hè statu unu di i più grandi progressi in a storia di l'informatica è hè oramai vistu cum'è capace di ghjucà un rolu impurtante in u campu di i grandi dati è l'analitica. L'analisi di grande dati hè una sfida enorme da una prospettiva d'impresa. Per esempiu, attività cume capisce u grande numeru di diversi formati di dati, analizà a preparazione di dati è filtrà i dati ridundanti ponu esse intensivi in risorse. U reclutamentu di specialisti in scienziati di dati hè una pruposta cara è micca un mezu per finisce per ogni impresa. I sperti credenu chì l'apprendimentu automaticu pò automatizà assai di i compiti associati à l'analitica - sia di routine sia cumplessa. L'apprendimentu automatizatu automatizatu pò liberà risorse significative chì puderanu esse aduprate per un travagliu più cumplessu è innovativu. L'apprendimentu machine sembra muvendusi in sta direzzione sempre.
Automazione in u cuntestu di tecnulugia di l'infurmazione
In IT, l'automatizazione hè a cunnessione di diversi sistemi è software, chì li permette di fà cumpetenze specifiche senza alcuna intervenzione umana. In TI, i sistemi automatizati ponu fà travagli simplici è cumplessi. Un esempiu di un travagliu simplice pò esse l'integrazione di e forme cù PDF è l'invio di documenti à u destinatariu currettu, mentre chì furnisce backup fora di u situ puderia esse un esempiu di un travagliu cumplessu.
Per fà u vostru travagliu currettamente, avete bisognu di prugrammà o dà istruzioni chiare à u sistema automatizatu. Ogni volta chì un sistema automatizatu hè necessariu per mudificà a portata di u so travagliu, u prugramma o l'istruzzione deve esse aggiornatu da qualcunu. Ancu se u sistema automatizatu hè efficace in u so travagliu, l'errori ponu accade per una varietà di motivi. Quandu si verificanu errori, a causa radice deve esse identificata è corretta. Chjaramente, per fà u so travagliu, un sistema automatizatu dipende cumpletamente da l'omu. Più hè cumplessa a natura di u travagliu, più alta hè a probabilità di errori è prublemi.
Un esempiu cumunu di automazione in l'industria IT hè l'automatizazione di test di interfacce utente basate nantu à u web. I casi di prova sò inseriti in u script di automazione è l'interfaccia di l'utente hè testata in stu modu. (Per più infurmazione nantu à l'applicazione pratica di l'apprendimentu automaticu, vedi Machine Learning è Hadoop in Rilevazione di Frode di Prussima Generazione.)
L'argumentu à favore di l'automatizazione hè chì esegue attività di routine è ripetibili è libera i salariati per fà compiti più cumplessi è creativi. Tuttavia, si argumenta ancu chì l'automatizazione hà esclusu un gran numeru di compiti o roli svolti prima da l'omu. Avà, cù l'apprendimentu machine entrendu in vari settori, l'automatizazione pò aghjunghje una nova dimensione.
L'avvene di l'apprendimentu automatizatu?
L'essenza di l'apprendimentu machine hè a capacità di un sistema di imparà continuamente da i dati è evoluzione senza l'interventu umanu. L'apprendimentu automaticu hè capace di agisce cum'è un cervellu umanu. Per esempiu, i motori di raccomandazione in i siti di e-commerce ponu valutà e preferenze è i gusti unici di un utilizatore è furnisce raccomandazioni nantu à i prudutti è i servizii più adatti da sceglie. Vista questa capacità, l'apprendimentu automaticu hè vistu cum'è ideale per automatizà e cumpetenze cumplesse associate à i grandi dati è l'analitica. Hà superatu e limitazioni maiò di i sistemi automatizati tradiziunali chì ùn permettenu micca l'intervenzione umana di modu regulare. Ci sò più studii di casi chì dimostranu a capacità di l'apprendimentu automaticu per eseguisce attività cumplette di analisi di dati, chì seranu discusse più tardi in stu documentu.
Cum'è digià nutatu, l'analisi di i grandi dati hè una pruposta sfida per l'imprese, chì pò esse parzialmente delegata à i sistemi di apprendimentu machine. Da una prospettiva d'impresa, questu pò portà parechji vantaghji cum'è a liberazione di risorse di scienza di dati per attività più creative è critiche di missione, carichi di travagliu più alti, menu tempu per compie attività è efficienza in termini di costi.
Casu di studiu
In 2015, i ricercatori di u MIT anu cuminciatu à travaglià nantu à un strumentu di scienza di dati chì pò creà mudelli predittivi di dati da grandi quantità di dati grezzi aduprendu una tecnica chjamata algoritmi di sintesi di funzioni profonde. I scienziati dicenu chì l'algoritmu pò combinà e migliori caratteristiche di l'apprendimentu machine. À sente i scienziati, l'anu testata in trè set di dati diversi è stanu allargendu e prove per includerne di più. In un documentu da esse presentatu à a Cunferenza Internaziunale di Scienze è Analitiche di i Dati, i circadori James Max Kanter è Kalyan Veeramachaneni anu dettu: "Usendu un prucessu di sintonizazione automatizatu, uttimizemu u percorsu sanu senza implicazione umana, chì li permette di generalizà à diversi set di dati".
Fighjemu a cumplessità di u compitu: l'algoritmu hà ciò chì hè cunnisciutu cum'è capacità di autorejustamentu, cù l'aiutu di quali intuizioni o valori ponu esse ottenuti o estratti da dati grezzi (cum'è età o sessu), dopu à quali dati predittivi mudelli ponu esse creati. L'algoritmu usa funzioni matematiche cumplesse è una teoria di probabilità chjamata Copula Gaussiana. Hè dunque faciule di capisce u livellu di cumplessità chì l'algoritmu pò gestisce. Sta tecnica hà ancu vintu premii in cuncorsi.
L'apprendimentu automaticu puderia rimpiazzà i duveri
Si discute intornu à u mondu chì l'apprendimentu automaticu puderia rimpiazzà parechji travagli perchè svolge attività cù l'efficienza di u cervellu umanu. In realtà, ci hè qualchì preoccupazione chì l'apprendimentu automaticu rimpiazzerà i scienziati in i dati, è pare chì ci sia una basa per tale preoccupazione.
Per l'utilizatore mediu chì ùn hà micca capacità di analisi di dati, ma hà gradi variabili di bisogni analitici in a so vita d'ogni ghjornu, ùn hè micca fattibile aduprà computer chì ponu analizà enormi volumi di dati è furnisce dati di analisi. Tuttavia, e tecniche di Trattamentu di a Lingua Naturale (NLP) ponu superà sta limitazione insegnendu à l'urdinatori à accettà è trattà a lingua umana naturale. In questu modu, l'utente mediu ùn hà micca bisognu di funzioni analitiche sofisticate o abilità.
IBM crede chì a necessità di scienziati in dati pò esse minimizata o eliminata per mezu di u so pruduttu, a Piattaforma di Analisi di Lingua Naturale Watson. D'appressu à Marc Atschuller, vicepresidentu di l'analitica è di l'intelligenza cummerciale di Watson, "Cù un sistema cugnitivu cum'è Watson, basta à pone a vostra dumanda - o sè ùn avete micca una dumanda, basta à caricare i vostri dati è Watson pò fighjà è inferisce ciò chì pudete vulete sapè. »
Cunclusione
L'automatizazione hè u prossimu passu logicu in l'apprendimentu machine è sperimentemu dighjà l'effetti in a nostra vita d'ogni ghjornu - siti di cummerciu elettronicu, suggerimenti d'amichi Facebook, suggerimenti di rete LinkedIn è classificazioni di ricerca Airbnb. In cunsiderazione di l'esempii dati, ùn ci hè dubbitu chì questu pò esse attribuitu à a qualità di a produzzione prodotta da i sistemi automatizati di apprendimentu automaticu. Per tutte e so qualità è benefici, l'idea di l'apprendimentu automaticu chì provoca una disoccupazione enorme sembra un pocu una reazione eccessiva. E macchine anu rimpiazzatu l'umani in parechje parte di a nostra vita dapoi decennii, ma l'omu si sò evoluti è adattati per stà pertinenti in l'industria. Sicondu a vista, l'apprendimentu machine per tutta a so interruzzione hè solu un'altra onda chì a ghjente si adatterà.
Tempu di posta: Aug-03-2021