Redactor: Andreea Ioniță
Grafician: Diana Gherghina
Tehnoredactor: Călina Burciu
Abilitatea noastră de a învăța și de a deveni mai buni în ceea ce facem, indică faptul că suntem oameni. Când ne naștem nu știm aproape nimic și nu ne putem descurca singuri. În scurt timp, învățăm și devenim mai capabili în fiecare zi. Același lucru îl pot face și calculatoarele.
După cum bine știți, calculatoarele sunt excelente la stocarea, organizarea și prelucrarea unor volume foarte mari de date. Aceasta funcție este foarte avantajoasă pentru website-uri sau pentru clinici medicale, de exemplu, unde sunt mulți clienți, deci multe date de stocat. Dar cum ar fi dacă am vrea să folosim calculatoarele nu doar pentru a procesa și afișa date, dar și pentru a putea lua decizii pentru ele?
Aici intervine Machine Learning-ul (ML).
Deci ce este ML? Acesta reprezintă algoritmi care oferă calculatoarelor capacitatea de a învăța pe baza datelor și apoi de a face predicții și de a lua decizii în legătură cu ele.
Chiar dacă sunt foarte folositori, probabil nu am descrie acești algoritmi ca fiind “inteligenți” în felul în care ne gândim la inteligența umană. Așa că, deși termenii sunt deseori confundați, informaticienii ar spune că Machine Learning-ul este un set de tehnici care aparține obiectivului ambițios al Inteligenței Artificiale.
Și atunci cum funcționează? Să zicem că ai nevoie de un calculator care să facă diferența dintre o poză cu un câine și o poză cu o pisică. Poți începe prin a-i arăta poze și spunându-i care sunt câini și care sunt pisici. Un calculator programat să învețe o să caute modele statistice în datele introduse care îi vor permite să recunoască un câine sau o pisică în viitor. Cel care identifică aceste modele și stabilește algoritmul după care vor fi sortate datele în viitor este calculatorul, nu programatorul.
Machine Learning-ul este deja aplicat în toată lumea. El reprezintă tehnologia din spatele recunoașterii faciale, recunoașterii text-to-speech, a filtrelor de spam din căsuța de de inbox, a recomandărilor pentru cumpărăturile online, din spatele detectării fraudelor cardurilor de credit și multe altele.
La Universitatea Oxford, cercetătorii de Machine Learning combină statistici pentru a construi algoritmi care pot rezolva probleme mai complexe, în mod eficient, folosind mai puțină putere de calcul.
De la rapoarte medicale, la rețelele de socializare, potențialul Machine Learning-ului de a transforma lumea este cu adevărat uluitor. Aici putem vorbi chiar și de roboți și efectul lor asupra umanității, dar vom lasa acest subiect pentru un viitor articol...
留言