Ang machine learning ay isang proseso na nagbibigay-daan sa mga computer system na matuto mula sa data at mga karanasan. Isa itong subset ng artificial intelligence (AI) na nagbibigay-daan sa mga computer na matutunan kung paano gawin ang mga bagay nang mag-isa sa pamamagitan ng pagproseso ng data at pagkilala sa mga pattern. Salamat sa machine learning, nakakagawa na kami ngayon ng mga system na maaaring mapabuti sa paglipas ng panahon, na ginagawang mas tumpak at mahusay ang mga ito.
Sa blog post na ito, kami ay tuklasin ano ang machine learning, mga aplikasyon at benepisyo nito, pati na rin ang ilang halimbawa kung paano ito ginagamit ngayon.
Ito ay isang kaakit-akit na larangan ng pag-aaral na may potensyal na baguhin ang paraan ng ating pamumuhay at pagtatrabaho. Sa madaling salita, ang machine learning ay isang proseso kung saan natututo ang mga computer mula sa data, nang hindi tahasang nakaprograma. Ginagawa nitong isang hindi kapani-paniwalang makapangyarihang tool para sa paglutas ng mga kumplikadong problema at pagpapabuti ng ating pang-unawa sa mundo sa paligid natin.
Imahe Credits: https://commons.wikimedia.org/
Bagama't ito ay tila isang bagay mula sa isang science fiction na pelikula, ang machine learning ay ginagamit na sa ilang napakapraktikal na paraan. Magbasa pa para matuto pa tungkol sa kung ano ang machine learning, kung paano ito gumagana, at ilan sa mga application nito.
Ang pag-aaral ng makina ay isang termino na maaaring narinig mo kamakailan, ngunit ano ito, talaga? Ang machine learning ay ang aplikasyon ng mga algorithm ng artificial intelligence (AI) upang mahulaan ang mga resulta mula sa data. Sa madaling salita, pinahihintulutan tayo ng machine learning na gamitin ang ating mga computer para matuto para sa kanilang sarili—nagpapaliwanag ng mga kumplikadong pattern at gumagawa ng mga hula na kung hindi man ay imposible. Ginagawa nitong lubhang kapaki-pakinabang ang machine learning para sa pagsusuri ng malalaking set ng data at pagkuha ng mga naaaksyunan na insight.
Ang machine learning ay isang proseso ng programming mga computer upang matuto mula sa data nang hindi tahasang nakaprograma. Isa itong subset ng artificial intelligence (AI) at naging isa sa pinakamahalagang tool sa data science. Maaaring gamitin ang mga machine learning algorithm para awtomatikong pahusayin ang mga modelo at hula sa pamamagitan ng adaptive na pagsasaayos ng mga parameter ng mga ito, salamat sa feedback na nakuha mula sa karanasan sa data. Ginagawa silang isang mahalagang tool para sa pagharap sa malalaki at kumplikadong mga dataset.
Habang nagiging mas mahusay ang mga algorithm sa pag-aaral ng machine sa pag-unawa sa data, nagagawa rin nilang tumukoy ng mga pattern at relasyon na hinding-hindi mahahanap ng mga tao. Ginagawa nitong mabisang tool ang machine learning para sa paglutas ng mga problema at paggawa ng mga desisyon sa mahihirap na sitwasyon.
Ano ang machine learning?
Ang machine learning ay isang subset ng artificial intelligence na tumatalakay sa paggawa ng mga algorithm na maaaring matuto mula sa at gumawa ng mga hula sa data. Ang ganitong uri ng algorithm ay nagagawang awtomatikong mapabuti ang ibinigay na higit pang data. Pangunahing ginagamit ang machine learning sa tatlong magkakaibang paraan: pinangangasiwaang pag-aaral, hindi pinangangasiwaang pag-aaral, at reinforcement na pag-aaral.
Ang pinangangasiwaang pag-aaral ay kung saan binibigyan ang algorithm ng isang set ng data ng pagsasanay, at ang gustong resulta, upang matutunan nitong makagawa ng parehong mga resulta. Ang unsupervised learning ay kung saan binibigyan ng data ang algorithm ngunit hindi sinasabi kung ano ang gagawin dito, kaya kailangan nitong maghanap ng mga pattern at gumawa ng mga hula mismo. Ang reinforcement learning ay kung saan binibigyan ang algorithm ng isang hanay ng mga panuntunan at pagkatapos ay kailangang matutunan sa pamamagitan ng pagsubok at error kung ano ang pinakamahusay na gumagana upang makamit ang isang layunin.
Ang machine learning ay isang mahusay na tool na magagamit para sa iba't ibang gawain, tulad ng pagkilala sa mukha, pagtukoy ng bagay, at kahit na paghula tungkol sa hinaharap.
Paano gumagana ang machine learning?
Ang machine learning ay isang subset ng artipisyal katalinuhan na tumatalakay sa paglikha at pag-aaral ng mga algorithm na maaaring matuto mula sa at gumawa ng mga hula sa data. Ang mga algorithm na ito ay ginagamit upang bumuo ng mga modelo na maaaring makilala ang mga pattern, gumawa ng mga desisyon, at magsagawa ng iba pang mga gawain.Ang algorithm ay dapat pagkatapos ay matutong maghanap ng mga pattern at ugnayan sa data upang makagawa ng mga hula. Ang mga algorithm ng reinforcement learning ay sinanay sa pamamagitan ng pagbibigay ng feedback sa katumpakan ng kanilang mga hula. Nagagawa ng algorithm na ayusin ang mga hula nito batay sa feedback na ito upang mapabuti ang pangkalahatang katumpakan nito.
Maaaring gamitin ang mga algorithm ng machine learning para sa iba't ibang gawain, kabilang ang pag-uuri, regression, hula, at pag-optimize. Ginagamit ang mga algorithm ng pag-uuri upang magtalaga ng mga label sa mga punto ng data. Ang mga regression algorithm ay ginagamit upang mahulaan ang mga halaga batay sa nakaraang data. Ang mga algorithm ng hula ay ginagamit upang mahulaan ang mga kaganapan sa hinaharap. Ginagamit ang mga algorithm ng pag-optimize upang mahanap ang pinakamahusay na solusyon sa isang problema.
Mga Paraan sa Pag-aaral ng Machine-
Ang mga pamamaraan sa pag-aaral ng machine ay isang hanay ng mga tool na maaaring magamit upang awtomatikong makita ang mga pattern sa data at gumawa ng mga hula. Nakabatay ang mga pamamaraang ito sa mga algorithm na natututo mula sa data, at maaaring ilapat ang mga ito sa iba't ibang gawain gaya ng pag-uuri, regression, at clustering. Mayroong maraming iba't ibang mga algorithm sa pag-aaral ng machine, at bawat isa ay may sariling mga kalakasan at kahinaan. Upang mapili ang pinakamahusay na algorithm para sa isang partikular na gawain, mahalagang maunawaan ang iba't ibang uri ng mga algorithm at kung paano gumagana ang mga ito.
Ginagamit ang mga algorithm ng pinangangasiwaang pag-aaral upang matuto mula sa may label na data. Nangangahulugan ito na ang algorithm ay binibigyan ng isang hanay ng mga halimbawa ng pagsasanay, na ang bawat isa ay may kilalang label (gaya ng "positibo" o "negatibo"). Natututo ang algorithm na hulaan ang mga label ng mga bagong halimbawa. Maaaring gamitin ang pinangangasiwaang pag-aaral para sa mga gawain tulad ng pag-uuri at regression.
Ginagamit ang mga unsupervised learning algorithm para matuto mula sa walang label na data. Nangangahulugan ito na ang algorithm ay binibigyan ng isang hanay ng mga halimbawa ng pagsasanay, ngunit ang bawat halimbawa ay hindi nilagyan ng label.
Mga hamon ng machine learning-
Bagama't nagpakita ng napakalaking pangako ang machine learning sa mga nakalipas na taon, marami pa ring hamon na kailangang harapin bago ito tunay na makamit ang potensyal nito. Ang isa sa mga pinakamalaking hamon ay ang pagharap sa tinatawag na "sumpa ng dimensionality." Ito ay tumutukoy sa katotohanang habang ang bilang ng mga feature (mga dimensyon) sa isang dataset ay tumataas, ang dami ng data na kailangan para sanayin ang isang modelo ay epektibong tumataas. Ito ay maaaring maging napakahirap na bumuo ng mga modelo na maaaring mag-generalize nang maayos sa bagong data.
Ang isa pang hamon ay ang "cold start" na problema. Nangyayari ito kapag sinubukan mong bumuo ng isang modelo mula sa simula sa isang bagong dataset na walang paunang kaalaman tungkol sa data. Ito ay maaaring maging napakahirap, dahil ang modelo ay walang nakaraang karanasan upang ibase ang mga hula nito. Ito ay maaaring humantong sa hindi magandang resulta, o kahit na kumpletong pagkabigo.
Sa wakas, ang isa pang hamon na kinakaharap ng machine learning ay ang isyu ng "ingay ng label." Ito ay tumutukoy sa katotohanan na sa maraming real-world na dataset, ang mga label (classification) ay hindi palaging tumpak. Ito ay maaaring humantong sa mga modelong hindi matatag at sobra sa ingay sa data, sa halip na sa aktwal na signal.
Mga kaso ng paggamit ng real-world machine learning-
Ang pagtuklas ng panloloko ay isa sa mga pinakakaraniwang binabanggit na kaso ng paggamit ng machine learning. Ang mga institusyong pampinansyal ay gumagamit ng machine learning para makakita ng panloloko sa loob ng maraming taon. Ang layunin ng pagtuklas ng panloloko ay tukuyin ang mga mapanlinlang na transaksyon bago sila maproseso.
Maaaring gamitin ang machine learning para matukoy ang mga pattern sa data na nagpapahiwatig ng panloloko. Halimbawa, ang isang mapanlinlang na transaksyon ay maaaring may ilang partikular na katangian na iba sa mga lehitimong transaksyon. Sa pamamagitan ng pagsasanay sa modelo ng machine learning sa nakaraang data, posibleng matukoy ang mga pattern na ito at i-flag ang mga transaksyon sa hinaharap na tumutugma sa mga ito bilang potensyal na mapanlinlang.
Ang mga Recommender system ay isa pang karaniwang aplikasyon ng machine learning. Ginagamit ang mga Recommender system upang magmungkahi ng mga item sa mga user batay sa kanilang nakaraang gawi. Halimbawa, ang isang recommender system ay maaaring magmungkahi ng mga bagong produkto sa mga customer batay sa mga item na binili nila sa nakaraan.
Ang mga system ng tagapagrekomenda ay karaniwang gumagamit ng mga collaborative na algorithm sa pag-filter. Ang collaborative na pag-filter ay isang paraan ng paggawa ng mga hula tungkol sa mga interes ng isang user batay sa mga interes ng ibang mga user. Ang ideya ay kung ang dalawang user ay may magkatulad na interes, mas malamang na maging interesado sila sa parehong mga item.
Maaaring gamitin ang mga collaborative na pag-filter na algorithm para maghanap ng mga pattern sa data na nagsasaad kung aling mga item ang malamang na interesado sa isang user. Ang mga pattern na ito ay maaaring gamitin upang gumawa ng mga rekomendasyon sa user.
Ang computer vision ay isa pang lugar kung saan higit na ginagamit ang machine learning. Ginagamit ang mga algorithm ng computer vision upang awtomatikong magproseso at magsuri ng mga larawan. Halimbawa, maaaring gamitin ang computer vision upang matukoy ang mga bagay sa mga imahe o upang kunin ang teksto mula sa mga larawan.
Konklusyon- Ano ang Machine Learning? Paano gumagana ang Machine Learning?
Sa madaling salita, ang machine learning ay ang kakayahan ng mga computer na matuto nang hindi tahasang nakaprograma. Ang teknolohiyang ito ay malawakang ginagamit sa online na marketing at maaaring maging lubhang kapaki-pakinabang sa pag-optimize ng iyong mga kampanya para sa mas mahusay na pagganap. Sa kaibuturan nito, umaasa ang machine learning sa mga algorithm na "natututo" sa pamamagitan ng pag-tweak ng sarili nilang code batay sa data na natatanggap nila. Kung mas maraming data ang naa-access ng mga algorithm na ito, magiging mas mahusay ang mga ito sa pagsasagawa ng mga partikular na gawain.
Gaya ng maiisip mo, ang teknolohiyang ito ay may walang katapusang mga potensyal na aplikasyon, kaya naman nagiging napakasikat nito sa mga negosyo sa lahat ng laki.
Basahin din ang:
- Libreng Pagsubok ng Jasper AI
- Jasper AI Coupon Code
- LeadPages kumpara sa Instapage
- Leadpages vs Unbounce
- Pinakamahusay na AI Writers, Content Writing Software
- Pinakamahusay na AI Copywriting Tools
- Pinakamahusay na Mga Tool sa AI para I-automate ang Iyong Mga Ad sa Facebook
- Pagpepresyo ng Content Studio
- Pagsusuri ng Jasper AI
- Ano Ang Pinakamahusay na Mga Tool sa Pag-ikot ng Artikulo
