Maskinlæring

Maskinlæring og datamaskiner

Maskinlæring viser til observasjonene om hvordan datamaskiner er i stand til å lære nye ting og samle kunnskap gjennom erfaring. Læring av maskiner regnes som et underfelt av kunstig intelligens.

Maskinlæring representerer et veldig spennende nytt felt og studier. Dette fordi rommet for vekst er ekstremt betydelig og potensialet for ytterligere forgrening er svært høyt.

Maskinlæring kan for eksempel ta utgangspunkt i at en datamaskin lærer seg ett eller annet.

Målet med maskinlæring

Målet med maskinlæring er å muliggjøre full autonomi av datamaskiner for at de skal kunne skaffe seg og behandle informasjon uten noen innganger utenfra.

Maskinlæring søker primært å fjerne menneskelige innspill fra informasjonsinnsamlingsprosessen så mye som mulig. Dette for å skape en alternativ rute for å samle inn og meningsfullt behandle informasjon til mennesker.

Å tilby et slikt alternativ antas av mange å gi mange fordeler for økonomien og samfunnet for øvrig. Dette gjelder spesielt når det gjelder innsamling av informasjon.

Databehandling: En systematisk tilnærming til alt

Data mining er et av de nyeste fagfagene og har blitt muliggjort ved innføring av maskinlæring i masseskala. Datavitenskapens felt søker å samle så mye informasjon som mulig for å få mest mulig mening av det.

For å utføre dette i stor skala, trenger datamaskiner å ha en viss grad av uavhengig evne til autonomt å samle relevant informasjon. Dette krever igjen en viss grad av teknologisk raffinement.

Maskinlæring er en evne som kommer ut av dette høyere raffinementet. Læring av maskiner vil gjøre det mulig for datamaskiner å vite hvilke informasjonskilder som skal lagres og hvilke som burde kastes.

Denne prosessen med å sortere ut informasjon basert på relevans vil nødvendigvis måtte bestemmes av datamaskinene selv for å produsere datainnsamlingsskalaene som er nødvendige for å utføre riktige statistiske evalueringer.

Fordeler og utfordringer ved å lære maskiner

Maskinlæring, som de fleste andre ting, er et tveegget sverd. Det har mange potensielle fordeler for menneskeheten så vel som mange potensielle fallgruver.

Både ulemper og ulemper er i stor grad knyttet til selve arten av maskinlæring. Hvorvidt den ene har forrang fremfor den andre er i stor grad avhengig av handlingene vi som art tar for å utnytte kraften til maskinlæring.

Potensielle fordeler

Ved å automatisere innsamlingen av informasjon og til og med behandlingen, muliggjør maskinlæring innsamling og behandling av virkelig fjellrike datamengder.

Dessuten frigjør dette også mange mennesker fra gjentatte jobber som samler inn disse dataene og åpner muligheter for tolkning av disse dataene. Dette er en høyere verdiøkende jobb som øker levestandarden samtidig som den øker effektiviteten.

Potensielle mangler ved maskinlæring

De potensielle manglene ved maskinlæring kommer stort sett fra potensialet for at denne kraften kan misbrukes. Mange mennesker er med rette bekymret for potensialet for at denne teknologien kan brukes uetisk.

For eksempel krever maskinlæring ganske ofte innsamling av masseinformasjon. Denne informasjonen inkluderer personlig demografisk informasjon som mange anser for å være privat.

Data gruvearbeidere kan enten be om denne informasjonen, eller de kan krenke folks privatliv og samle den mot deres ønsker. Dette er den største potensielle mangelen som krever god dømmekraft og etikk for å sikre at negative bivirkninger minimeres.

Legg igjen en kommentar