מהי למידת מכונה ולמה זה יכול לקחת את העבודה שלך

2024 מְחַבֵּר: Malcolm Clapton | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-17 03:56

אלגוריתמים חדשים מאפשרים למחשבים לפתור בעיות שבעבר היו אפשריות רק לבני אדם. מצד אחד, זה יביא לנו יתרונות גדולים, מצד שני, אתגרים חדשים לכל אחד מאיתנו. כדי למנוע מהתקדמות לתפוס אותך בהפתעה, היו עירניים וצפו במצב.

עד לאחרונה, מתכנתים נאלצו לכתוב הוראות מורכבות ומדויקות מאוד אפילו כדי לאפשר למחשבים לבצע את המשימות הפשוטות ביותר.

שפות תמיד התפתחו, אבל ההתקדמות המשמעותית ביותר בתחום זה הייתה הפישוט של העבודה עם קוד. כעת לא ניתן לתכנת מחשבים כמו קודם, אלא להגדיר אותם בצורה כזו שהם לומדים בעצמם.

תהליך זה, הנקרא למידת מכונה, מבטיח להיות פריצת דרך טכנולוגית של ממש ויכול להשפיע על כל אחד, ללא קשר לתחום הפעילות שלו. לכן, יהיה שימושי עבור כל אחד מאיתנו להבין את הנושא.

מהי למידת מכונה

למידת מכונה מבטלת את הצורך של מתכנת להסביר בפירוט למחשב בדיוק איך לפתור בעיה. במקום זאת, מלמדים את המחשב למצוא פתרון בעצמו. בעיקרו של דבר, למידת מכונה היא יישום מורכב מאוד של סטטיסטיקה כדי למצוא דפוסים בנתונים וליצור מהם תחזיות.

ההיסטוריה של למידת מכונה מתחילה בשנות ה-50, כאשר מדעני מחשב הצליחו ללמד מחשבים לשחק דמקה. מאז, יחד עם כוח המחשוב, המורכבות של התבניות והתחזיות שהמחשב יכול לזהות וליצור, והבעיות שהוא יכול לפתור, גדלה.

האלגוריתם משיג תחילה קבוצה של נתוני אימון ולאחר מכן משתמש בו לעיבוד בקשות. לדוגמה, אתה יכול לטעון כמה תמונות לרכב שלך עם תיאורים של תוכנן, כגון "תמונה זו מציגה חתול" ו"תמונה זו אין חתול". אם לאחר מכן יוסיף תמונות חדשות למחשב, הוא יתחיל לזהות תמונות עם חתולים בעצמו.

האלגוריתם ממשיך להשתפר. תוצאות הזיהוי הנכונות והשגויות נכנסות למאגר, ועם כל תמונה מעובדת התוכנית הופכת לחכמה יותר ומתמודדת טוב יותר עם המשימה. בעצם, זו למידה.

מדוע למידת מכונה חשובה

כעת ניתן ליישם מכונות בבטחה באזורים שבעבר נחשבו נגישים רק לבני אדם. בעוד שהטכנולוגיה עדיין רחוקה מלהיות אידיאלית, השורה התחתונה היא שהמחשבים משתפרים כל הזמן. בתיאוריה, הם יכולים להתפתח ללא הגבלה. זהו הרעיון המרכזי של למידת מכונה.

המכונות לומדות לראות תמונות ולסווג אותן, כמו בדוגמה המצולמת לעיל. הם יכולים לזהות טקסט ומספרים בתמונות אלה, כמו גם אנשים ומקומות. יתרה מכך, מחשבים לא רק מזהים את המילים הכתובות, אלא גם לוקחים בחשבון את ההקשר של השימוש בהן, כולל גוונים חיוביים ושליליים של רגשות.

בין היתר, מכונות יכולות להקשיב לנו ולהגיב. עוזרים וירטואליים בסמארטפונים שלנו - בין אם זה סירי, קורטנה או גוגל עכשיו - מגלמים פריצות דרך בעיבוד שפה טבעית וממשיכים להתפתח.

בנוסף, מחשבים לומדים לכתוב. אלגוריתמי למידת מכונה כבר מייצרים מאמרי חדשות. הם יכולים לכתוב על פיננסים ואפילו ספורט.

פונקציות כאלה יכולות לשנות את כל הפעילויות על סמך הזנת נתונים וסיווג שהיו אפשריים בעבר רק לבני אדם. אם מחשב יכול לזהות תמונה, מסמך, קובץ או אובייקט אחר ולתאר אותם במדויק, זה פותח הזדמנויות רבות לאוטומציה.

כיצד משתמשים בלימוד מכונה כיום

אלגוריתמי למידת מכונה כבר מסוגלים להרשים.

Medecision משתמשת בהם כדי לחשב גורמי סיכון למחלות שונות בקהילות גדולות. לדוגמה, האלגוריתם זיהה שמונה משתנים שניתן להשתמש בהם כדי להסיק האם חולה עם סוכרת זקוק לאשפוז או לא.

לאחר חיפוש המוצר הנכון בחנויות מקוונות, ייתכן שתבחין שאתה רואה פרסום עבור מוצר זה באינטרנט במשך זמן רב. ההתאמה האישית השיווקית הזו היא רק קצה הקרחון. חברות יכולות לשלוח באופן אוטומטי מיילים, קופונים, הצעות ולהציג המלצות המותאמות לכל לקוח בנפרד. כל זה דוחף בעדינות יותר את הצרכן לקנות.

עיבוד שפה טבעית משמש בדרכים רבות ושונות. כך למשל, בעזרתה מוחלפים עובדים בשירותי תמיכה על מנת לספק במהירות את המידע הדרוש למשתמשים. בנוסף, אלגוריתמים כאלה עוזרים לעורכי דין לפענח תיעוד מורכב.

IBM סקר לאחרונה. ראשי חברות רכב. 74% מהם מצפים שמכוניות חכמות יופיעו על הכבישים עד 2025.

מכוניות כאלה יקבלו מידע על הבעלים וסביבתם באמצעות האינטרנט של הדברים. בהתבסס על נתונים אלה, הם יוכלו לשנות את הטמפרטורה, השמע, מיקום הכיסא והגדרות אחרות באופן אוטומטי. מכוניות חכמות גם יפתרו בעיות צצות בעצמן, יסעו באופן עצמאי וימליצו על סמך תנאי התנועה והכביש.

למה לצפות מלמידת מכונה בעתיד

האפשרויות שלמידת מכונה פותחת לנו בעתיד הן כמעט אינסופיות. הנה כמה דוגמאות מרשימות.

• מערכת בריאות מותאמת אישית המעניקה למטופלים טיפול רפואי מותאם אישית המבוסס על הקוד הגנטי ואורח חייהם.
• תוכנת אבטחה המזהה התקפות האקרים ותוכנות זדוניות ברמת הדיוק הגבוהה ביותר.
• מערכות אבטחה ממוחשבות לשדות תעופה, אצטדיונים ומיקומים דומים המזהים איומים פוטנציאליים.
• מכוניות בנהיגה עצמית שמתמצאות בחלל ממזערות את מספר הפקקים והתאונות.
• מערכות מתקדמות נגד הונאה שיכולות לאבטח כסף בחשבונות שלנו.
• מתרגמים אוניברסליים שיאפשרו לנו לקבל תרגום מדויק ומהיר באמצעות סמארטפונים ומכשירים חכמים נוספים.

למה כדאי להיזהר מלמידת מכונה

בעוד שרבים יחוו את ההזדמנויות הללו עם הופעת הטכנולוגיות החדשות, רובם לא ירצו להבין איך הכל עובד מבפנים. אבל מוטב שכולנו נישאר ערניים. ואכן, לצד כל היתרונות, התקדמות נוספת תביא לתוצאות מוחשיות על שוק העבודה.

למידת מכונה, המבוססת על כמות הנתונים ההולכת וגדלה שכמעט כל אדם על פני כדור הארץ, תחליף מקצוע לחלוטין. כמובן שהחידושים הללו יפשטו את עבודתם של אנשים רבים, אבל יהיו גם כאלה שיישללו מעבודתם. אלגוריתמים כבר מגיבים למיילים, מפרשים תמונות רפואיות, עוזרים בליטיגציה, מנתחים נתונים וכו'.

מכונות לומדות מהניסיון שלהן, כך שמתכנתים כבר לא צריכים לכתוב קוד עבור כל מצב חריג. יכולת למידה זו, יחד עם התקדמות ברובוטיקה וטכנולוגיה ניידת, יאפשרו למחשבים להתמודד עם משימות מורכבות טוב יותר מאי פעם.

אבל מה יקרה לבני אדם כאשר מכונות יעקפו אותם?

לפי. הפורום הכלכלי העולמי, מחשבים ורובוטים יתפסו את חמשת מיליון המשרות שבני אדם מחזיקים כעת בחמש השנים הקרובות.

לפיכך, עלינו לפקוח עין כיצד למידת מכונה משנה את זרימת העבודה. זה לא משנה מי אתה: עורך דין, חובש, עובד תמיכה, נהג משאית או כל אחד אחר. שינוי יכול להשפיע על כולם.

הדרך הטובה ביותר להימנע מהפתעה לא נעימה כאשר מחשבים מתחילים לעבוד היא לחשוב באופן יזום ולהתכונן.