Qu'est-ce que l'apprentissage de la machine et pourquoi il peut vous priver de travail

Jusqu'à une date récente, les programmeurs devaient écrire des instructions complexes et très précises, même pour les ordinateurs pour effectuer les tâches les plus simples.

langues programmation toujours développé, mais le plus important était de réalisation simplifier le travail avec le code dans ce domaine. Maintenant, les ordinateurs ne peuvent pas être programmés comme avant, et d'ajuster de sorte qu'ils se formés.

Ce processus, appelé apprentissage machine, promet d'être une véritable percée technologique, et peut affecter tout le monde, quelle que soit la portée de ses activités. Par conséquent, pour comprendre le sujet serait utile pour chacun d'entre nous.

Qu'est-ce que l'apprentissage de la machine

l'apprentissage de la machine libère le programmeur d'avoir à expliquer en détail l'ordinateur, comment résoudre le problème. Au lieu de cela, l'ordinateur apprend à trouver une solution sur leur propre. En fait, l'apprentissage de la machine - c'est une application très complète de statistiques pour trouver des modèles dans les données, et sur la base les prévisions nécessaires.

L'histoire de l'apprentissage de la machine a commencé dans les années 1950, alors que l'informatique a réussi à enseigner un ordinateur aux contrôleurs de jeu. Depuis lors, ainsi que la puissance de calcul était complexité croissante des lois et des prédictions que l'ordinateur est capable de reconnaître et de la portée, et les problèmes qu'elle peut résoudre.

Tout d'abord l'algorithme obtient un ensemble de données de formation, et les utilise pour traiter les demandes. Par exemple, vous pouvez charger dans la voiture quelques photos avec une description de leur contenu, tels que « dans cette photo montre un chat » et « sur cette photo il n'y a pas de chat. » Si vous ajoutez ensuite le nouvel ordinateur d'image, il va commencer à identifier des images avec des chats déjà.

L'algorithme continue d'améliorer. les résultats de la reconnaissance vrai et faux entrent dans la base de données, et traitées avec tous les logiciels de photo devient plus intelligent et mieux et mieux faire face à la tâche. Essentiellement, c'est la formation.

Pourquoi l'apprentissage de la machine - ce qui est important

Maintenant, la machine peut être utilisée en toute sécurité dans les zones qui ont déjà été disponibles qu'à la personne. Bien que la technologie est encore loin d'être idéale, le fait que les ordinateurs sont en constante amélioration. En théorie, ils peuvent croître indéfiniment. Telle est l'idée principale de l'apprentissage de la machine.

Machine apprendre à voir les images et les classer, comme dans l'exemple ci-dessus avec la photo. Ils peuvent reconnaître le texte et les chiffres dans ces images, ainsi que des personnes et des lieux. Et les ordinateurs ne sont pas seulement des mots écrits révèlent, mais prennent également en compte le contexte de leur utilisation, y compris des nuances positives et négatives des émotions.

Entre autres choses, la machine peut nous écouter et de répondre. Les assistants virtuels dans nos smartphones - que ce soit Siri, Cortana et Google Now - incarnent les innovations dans le traitement de la machine du langage naturel, et continuer à se développer.

En outre, les ordinateurs apprennent à écrire. algorithmes d'apprentissage machine ont généré des articles de presse. Ils peuvent écrire au sujet de la finance et du sport même.

Ces fonctions peuvent changer toutes sortes d'activités, basées sur l'introduction et la classification des données qui étaient auparavant uniquement par l'homme. Si l'ordinateur peut reconnaître une image, un document, un fichier ou un autre objet, et décrire avec précision, il ouvre des possibilités d'automatisation.

L'apprentissage de la machine est utilisée aujourd'hui

algorithmes d'apprentissage de la machine sont déjà en mesure d'impressionner.

société Medecision les utilise pour calculer les facteurs de risque de diverses maladies dans les grandes colonies de peuplement. Par exemple, l'algorithme a identifié huit variables qui peuvent être utilisées pour conclure un besoin diabétiques d'être hospitalisés ou non.

Après avoir cherché le bon produit dans la boutique en ligne, vous remarquerez peut-être que vous pouvez voir sur la publicité sur Internet de ce produit depuis longtemps. Une telle personnalisation marketing est que la pointe de l'iceberg. Les entreprises peuvent automatiquement envoyer des e-mails, des coupons, des offres et des recommandations d'affichage sur mesure pour chaque client individuellement. Tout cela est pousse plus précisément le consommateur à acheter.

traitement du langage naturel sont différentes applications dans de nombreux domaines. Par exemple, il peut aider à remplacer les employés des services de soutien à émettre rapidement les informations nécessaires aux utilisateurs. De plus, ces algorithmes pour aider les avocats à déchiffrer la documentation complexe.

IBM a récemment interviewéAutomobile 2025: Industrie sans frontières. PDG automobiles. 74% d'entre eux attendent l'émergence de machines intelligentes sur la route dès 2025.

Ces véhicules seront obtenir des informations sur le propriétaire et son environnement avec l'aide de Internet des objets. Sur la base de ces données, ils seront en mesure de modifier les réglages de température, audio, position du siège, et les autres réglages automatiquement. Les machines intelligentes aussi résoudre les problèmes eux-mêmes, leurs propres recommandations d'entraînement et de faire, en tenant compte de la circulation et les conditions routières.

À quoi s'attendre à l'avenir de l'apprentissage machine

Les possibilités qui nous sont offertes à l'avenir, l'apprentissage de la machine, sont presque illimitées. Voici quelques exemples impressionnants.

• système de soins de santé personnalisés qui fournit des soins de santé aux patients individuellement, en tenant compte de leur code génétique et le mode de vie.
• programmes de protection qui les pirates calculer avec précision et les logiciels malveillants.
• Les systèmes de sécurité informatisés pour les aéroports, les stades, et d'autres lieux, d'identifier les menaces potentielles.
• voitures autonomes, qui sont orientés dans l'espace, de minimiser le nombre des embouteillages et des accidents sur les routes.
• Protection avancée contre les escroqueries qui peuvent protéger l'argent dans nos comptes.
• traducteur universel qui nous permettra d'obtenir une traduction précise et rapide via les smartphones et autres appareils intelligents.

Pourquoi vous devriez faire attention à l'apprentissage de la machine

Alors que beaucoup de ces caractéristiques se feront sentir avec l'avènement des nouvelles technologies, la majorité ne veut pas comprendre comment cela fonctionne de l'intérieur. Mais nous tous mieux rester alerte. Après tout, avec tous les avantages de nouveaux progrès tangibles entraînera des conséquences pour le marché du travail.

Apprentissage automatique basé sur la quantité sans cesse croissante de données, ce qui génère presque toutes les personnes sur la Terre, va changer la profession. Bien sûr, ces innovations simplifieront le travail de beaucoup de gens, mais il y a aussi ceux qu'ils perdent leur emploi. Une fois les algorithmes ont déjà répondu à la lettre, l'interprétation des images médicales, aide dans les essais, analyser les données, et ainsi de suite.

Apprentissage automatique à partir de leur propre expérience, de sorte que les programmeurs ne sont plus à écrire du code pour chaque situation anormale. Cette capacité d'apprendre, ainsi que le développement de la robotique et les technologies mobiles permettent aux ordinateurs de gérer des tâches complexes mieux que jamais auparavant.

Mais ce qui arrive aux gens quand ils dépassent la machine?

selonL'avenir des emplois. Forum économique mondial, pour les cinq prochaines années, les ordinateurs et les robots prendront cinq millions d'emplois, qui appartiennent maintenant au peuple.

Nous devons donc garder une trace de la façon dont alters d'apprentissage automatique du flux de travail. Peu importe qui vous êtes: avocats, médecins, personnel de soutien, un chauffeur de camion ou quelqu'un d'autre. Les changements peuvent affecter tout le monde.

La meilleure façon d'éviter les mauvaises surprises lorsque les ordinateurs commencent à choisir des emplois - penser et préparer préventivement.