Komputer nehate lê belê her roj bi xweş be
Di şertên herî hêsan de, perwerdehiya makîneyê (ML) bernameyên makîneyan (komputer) e ku ew dikare bi karanîna danûstendinê (agahdariya) daneyên serbixwe, bêyî ku taybetmendiya taybetmendî ji pêşveçûna mirovahiyê mirovan pêk tîne.
Machining Machine 101
Termê "hînkirina materyal" di sala 1959 de ji aliyê Arthur Samuel ve, pîşesaziya artêşial (AI) û komputerê komputerê ye. Perwerdehiya Materyal, wekî encamek, şirketek Înformatial e. Bingeha Samûuel bû ku modela komunê ya dema ku di binê çepê de û pêdivî ye ku pirtûkên ku hîn bibin.
Li ber, ew komputerên dixwest ku tiştên ku di nav wan de bêtir agahdariya agahdariya agahdariyê de bêyî xwe tiştek çêbikin. Piştre, wî fikir, komputer dê ne tenê karên xwe bistînin lê dibe ku di dawiyê de biryar bikin ku kîjan karên ku kar dikin û dema ku. Çima? Ji ber ku komputer dikarin hewceyên mirovên mirovên ku hewceyê li her deverê kêm bikin kêm bikin.
Çawa Karkerên Xwendina Çawa
Fêrbûna fizîkî bi rêya bikaranîna algorîtm û daneyên xebatê dike. An algorithm yek ji rêberdanên an rêbazan e ku rêbazek bernameyek an bernameyek çawa çawa kar dike. Algorîtmayên ku di ML ve tê bikaranîn, daneyên danûstandin, hûrgelan nas dikin, û analîz bikar bînin ku ew daneyên ku bi bernameyên xwe bi xwe re veguherînin û kar dike ku karên xwe tije bikin.
ML algorîtmayên nimûneyên rêbaz, darên biryara grafîk, pêvajoya zimanî ya sirûştî, û torên neuralî (bi navê xwe) navê danûstandinên danûstandinên xweser bikin ku biryar û çalakiyê pêk bikin. Dema ku ML dikare mijareke zehmet e, Mirovek Mamosteyê Google ji hêla xwenîşandanên çawa ML kar dike.
Forma herî hêzê ya ku hînbûna bikaranîna makîneyê îro tê bikaranîn, tê gotin hînbûna kûr , avahiyek mathematîk çêbikin ku navê torê neuralî, li gorî dahatûra daneyên pirfireh. Nîşanên neûr têne avêtin algorithm in ML û AI piştî şopên nervê di nav mizgefta mirov û sîstema nermûsê de pêvajoya pêvajoya pêvajoyê de têne model kirin.
Muxaberatên Artificial vs. Vebijêrk Teknîkî û Dîneya Daxistinê
Ji bo çêtirîn pêwendiya di navbera AI, ML, û kîneya danûstandinan de fêm dikin, ew e ku ji bo şêweya cuda ya sermayên cuda ve bifikire. AI herî mezin e. ML çermê sîtekek piçûk e û di bin anî ya AI-ê de ye. Daneyên danûstandinên piçûk e ku herî biçûk e û di binê ML-ê de derbas dibe.
- AI e ku şirketek computerê ye ku armanca bernameyek bernameya bernameyên karanîn di "bêhtir" û "human-like" de rêbazên karûbar û tecrûbeyên karûbarên karanîna paqijkirina hûrgelan a ku pêdivî ye.
- ML kategoriya ku di bin rêbazên bernameyan de (computer) ji bo fêrbûna daneyên danûstandinên danûstendinê, bi awayekî otomatîkî ve çêbikin (fêrkirina agahdarî an jî mînakên pêwîst) tête kategoriya kompaniyê ya AI-ê ye.
- Daneyên danûstandinên daneyên daneyên daneyên, ML, AI, û agahiyên gelemperî yên ji bo nimûneyên lêgerîn, çavdêriyê dikin, dabeşkirina afirandina, pirsgirêkan nas dikin, û analîzên daneyên danûstandinên berfireh pêşkêş dikin.
Çi tiştên Çixwirîn Dibe Dike (û Berî Dibe)
Kapasîteya ji bo komputerên ku pirfireh agahdariya di çarçoveyên duyemîn de bi karanîna ML-ê çêtirîn pîşesaz dike ku dema dem û rastiyê girîng in.
- Derman: Teknolojiya ML-ê di çarçoveya çareseriyê de ji bo qada doktorî pêk tê, di nav dextên doktorên acîl ên ku bi nexweşiyên neonî yên bi nexweşî bi zûtirîn alîkarî alîkariya alîkarî pêk têne kirin. Doktor dikarin lîsteya lîstikên nexweşên nexweş ên li ser bernameyê û ML bikar bînin, lêgerîn dikarin bernameyên terabîteyên ji edebê bijîşk û înternetê re bikin ku lîsteya derfetên derfetên potansîpî û pêşniyarê di dema wextê de hatine pêşniyar kirin.
- Perwerde: ML tê bikaranîn ku amûrên perwerde yên perwerdeyê ku hewceyê hewceyê hewceyê hewceya xwendekarên xwendekaran, wekî wek alîgirên fêrbûnê û pirtûkên elektronîkî yên ku bêtir înplaktîf e. Ev amûrên ML bikar bînin ku fêr bibin ku têgez û karsaziyê xwendekar bi karanîna kurt û tedbîrên kurt têne fêm kirin. Amûrên hûrguman paşniyarên kurt, vîdyoyên din, û materyalên paşniyaz ji bo alîkariya xwendekaran hewceyên pêşniyar û fikrên hîn bibin.
- Otototive: ML jî di qada destpêka erebên xweser ên xweser de jî komeke sereke ye (herweha ajotin-an erebên ereb an otomobîlên xwe kêmkirî). Vê nivîsbarê ku otomobîlên otomobîlên xebatkarên xebata ML di heman demê de di heman demê de hemî ceribandinên rêwîtiyên rastîn û şêweyên ku di rewşên rêwîtiyê de (wekî rêyên kolanan) tê de an asta rêbazan nas dikin û karanîna rêbazên rastîn fêr bibin ku di nav rewşên navnîşan de vedigirin.
Heya ku hûn bêyî vê rastdariyê gelek caran carî ML-ê tête kirin. Hinek ji bo bikaranîna gelemperî ya ML teknolojiya axaftina praktîk ( têketina Samsung ya Bixby , Sery Apple- Siri , û gelek bernameyan-axaftin-ku-nuha standard in PC-ê), ji bo fîlmên spama fîlm, fedakên nûçeyên avahiyê, dagirkerkirina destnîşan dikin pêşniyarên kirînê, û encamên encamên bêhtir yên bandor ên xurt dikin.
ML jî di nav xwarinê Facebookê de tevlihev e. Dema ku hûn dixwazin dixwazin an li ser hevalên hevalê xwe pir caran, li ser dîmenên algorîtm û ML li ser çalakiyên xwe di dema we da ku çend heval û pirtûkan di Nûçeyên we de ji we re bikin.
Ma Çi Mijar Pêwîste Çiqas Pêwîste
Lêbelê, hûrgel hene ku ML dikare çi bikin. Ji bo nimûne, bikaranîna teknolojiya ML di warê pîşesaziyên cuda de ji hêla mirovên ku ji bo pîşesaziya pêdivî ye ku pêdivî ye ku pêdivî ye ku pîşesaziya pêdivî ye. Ji bo nimûne, nimûneya dermana me ya jor, jibo bernameya ML di karûbarên acîl de tê bikaranîn, bi taybetî ji bo dermana mirovî. Ma niha nikare dibe ku ev bernameya rastîn bigirin û rasterast li navenda navxweyî ya veterinaryê bicih bikin. Bi vî awayî veguherîna pispor û pisporê bi bernameyên mirovan ên ku ji bo vîdyoyeke veguhestina vê karê ji bo dermanên veterî an heywanên heywanê hewce dike.
Ew pêdivî ye ku gelek agahdarî û nimûneyên gelemperî hewce dike ku agahdariya ku ew hewce dike ku biryara û karên xwe bidin kirin. Bernameyên ML-ê di navgîniya danûstandin û danûstendinê de bi sembolîzmê û hin celeb têkiliyên di hundurê encamên dane, wekî sedem û bandor.
Lê pêşveçûn, berdewam dibe, ML bêtir teknolojiya bingehîn ku komputerên ku her roj diçin afirandin.