Машинное обучение — это метод обучения компьютеров делать прогнозы или предпринимать действия на основе данных, без явного программирования для этого. Оно позволяет компьютерам учиться на собственном опыте и со временем улучшать свою производительность при выполнении конкретной задачи.
Представьте, что вы художник, пытающийся создать портрет человека. Вы начинаете с чистого холста и набора красок, но не уверены, как смешивать цвета, чтобы получить нужные оттенки. Вы могли бы попробовать различные комбинации цветов и посмотреть, как они смотрятся на холсте, но это отнимет много времени и может привести к разочарованию.
С помощью машинного обучения вы могли бы предоставить компьютеру набор портретов, которые уже были созданы другими художниками. Набор данных также иногда называют моделью данных.
Что такое модель данных?
Модели данных поддерживают большую часть ИИ / ML, которые мы знаем сегодня.
Модель данных организует элементы данных и стандартизирует то, как они соотносятся друг с другом и со свойствами объектов реального мира. Это означает сопоставление чисел или классификаций с важными функциями. В нашем примере художника, создающего портрет, это будет означать, что модель данных заполнена различными примерами портретов, которые затем компьютер может прочитать, чтобы понять различные общие черты лица / профиля. Вот более подробное определение из Википедии:
Термин «модель данных» может относиться к двум разным, но тесно связанным понятиям. Иногда это относится к абстрактной формализации объектов и взаимосвязей, обнаруженных в конкретной прикладной области: например, клиентов, продуктов и заказов, обнаруженных в производственной организации. В других случаях это относится к набору концепций, используемых при определении таких формализаций: например, таких концепций, как сущности, атрибуты, отношения или таблицы. Таким образом, «модель данных” банковского приложения может быть определена с использованием сущности-отношения “модель данных». В этой статье этот термин используется в обоих смыслах.
Теперь возвращаемся к нашему примеру с портретами. Затем компьютер может проанализировать набор данных (модель данных), определить закономерности в используемых цветах и мазках кисти и создать свой собственный портрет на основе того, что он узнал из набора данных. Со временем, по мере того как компьютер будет получать все больше и больше примеров портретов, его способность создавать портреты, которые будут точными и эстетически приятными, улучшится.
Таким образом, машинное обучение позволяет компьютерам извлекать уроки из данных и делать прогнозы или предпринимать действия, аналогичные тому, что сделал бы человек, без явных указаний, как это сделать. Это может быть полезно в широком спектре областей, от искусства и дизайна до финансов и здравоохранения.
Назовите несколько популярных языков машинного обучения?
Несколько популярных языков программирования для машинного обучения включают Python, R, Java, C ++ и MATLAB. Python пользуется популярностью среди специалистов по машинному обучению из-за его удобного синтаксиса и множества библиотек с открытым исходным кодом и фреймворков, поддерживающих машинное обучение, таких как TensorFlow и PyTorch. R популярен среди статистиков и специалистов по обработке данных и хорошо подходит для визуализации данных и статистического анализа. Java и C ++ — языки программирования общего назначения, которые часто используются для создания крупномасштабных систем машинного обучения. MATLAB — это проприетарный язык программирования, популярный в академических кругах и промышленности благодаря своим специализированным инструментам и библиотекам для математических и научных вычислений.
Как вы, вероятно, можете судить по языкам программирования, машинное обучение имеет много общего с данными и статистическим анализом. Все это работает путем обработки больших наборов данных и последующего получения все более точных результатов / ответов или решений.
Итак, как машинное обучение повлияет на креативы?
Машинное обучение потенциально может влиять на креативы несколькими способами. Его можно использовать для создания нового контента, такого как музыка, искусство и литература, путем анализа существующих работ и выявления шаблонов и тенденций. Например, алгоритм машинного обучения может быть обучен на наборе данных песен определенного исполнителя, а затем генерировать свои собственные оригинальные песни в том же стиле.
Машинное обучение также можно использовать для улучшения самого творческого процесса. Например, его можно использовать для помощи в выборе цвета и композиции в искусстве или для того, чтобы помочь писателям придумать новые идеи и улучшить рассказывание историй.
Кроме того, машинное обучение можно использовать для автоматизации определенных задач, которые отнимают много времени или повторяются, освобождая креативщиков, чтобы они могли сосредоточиться на более творческих аспектах своей работы. Например, машинное обучение можно использовать для автоматического редактирования фотографий или видео или для расшифровки аудиозаписей.
В целом, хотя машинное обучение не может полностью заменить человеческое творчество, оно обладает потенциалом дополнять и совершенствовать творческий процесс, позволяя креативщикам создавать более инновационные и высококачественные работы.
Каковы некоторые недостатки машинного обучения?
У использования машинного обучения есть несколько потенциальных недостатков. Первое, что приходит на ум и напрямую влияет на креативы, — это потенциальные проблемы с авторским правом. Northwestern более подробно рассматривает эту идею в своем исследовательском документе, Проблемы с авторским правом для ИИ и сервисов глубокого обучения: сравнение законодательства США, Южной Кореи и Японии.
Еще одна потенциальная проблема заключается в том, что алгоритмы, используемые в машинном обучении, могут быть сложными для понимания и интерпретации, особенно для пользователей, не имеющих технического образования. Это может затруднить понимание того, как алгоритм принимает решения, а также отладку и улучшение системы, если она работает не так, как ожидалось.
Еще одним потенциальным недостатком является то, что алгоритмы машинного обучения могут быть предвзятыми либо из-за данных, на которых они обучаются, либо из-за конструкции самого алгоритма. Например, если система машинного обучения обучается на необъективном наборе данных, она может научиться принимать несправедливые или дискриминационные решения. Аналогичным образом, если алгоритм разработан таким образом, чтобы учитывать предубеждения человека, он может давать необъективные результаты.
Кроме того, использование машинного обучения может вызывать этические проблемы. Например, его можно использовать для автоматизации процессов принятия решений, таких как одобрение кредита или подбор персонала, что может иметь значительные последствия для отдельных лиц. Это может вызвать вопросы об ответственности и прозрачности систем машинного обучения, а также о возможности злоупотреблений.
Наконец, использование машинного обучения может привести к потере рабочих мест в определенных отраслях, поскольку задачи, которые ранее выполнялись людьми, автоматизируются. Это может иметь негативные экономические последствия и может потребовать переподготовки и поддержки работников, которых вытесняют системы машинного обучения.
Заключение
Хотя у машинного обучения есть много недостатков, вызывающих беспокойство, положительные стороны чрезвычайно многообещающи. Пока исследователи и программисты могут находить способы сбалансировать технологические достижения с системой сдержек и противовесов для защиты людей, я считаю, что машинное обучение может стать одним из следующих больших рубежей в Интернете.
Что вы думаете? Оставляйте свои комментарии о ML, искусственном интеллекте и других интересных новых технологиях ниже. Мы хотели бы услышать ваши мнения как креативщиков сообщества!
