Naha Pangajaran Mesin Tradisional Masih Relevan?

Dina taun-taun ayeuna, Generative AI parantos nunjukkeun hasil anu ngajangjikeun dina ngarengsekeun tugas AI anu kompleks. Modél AI modern kawas Ngobrol GPT, Bard, Telepon, DALL-E.3, sarta Sam parantos nunjukkeun kamampuan anu luar biasa dina ngarengsekeun masalah multidisipliner sapertos ngawalon patarosan visual, segmentasi, nalar, sareng generasi eusi.

Leuwih ti éta, Multimodal AI téhnik geus mecenghul, sanggup ngolah sababaraha modalitas data, nyaéta, téks, gambar, audio, jeung video sakaligus. Kalayan kamajuan ieu, éta wajar heran: Naha urang nuju ka tungtung diajar mesin tradisional (ML)?

Dina tulisan ieu, urang bakal ningali kaayaan bentang diajar mesin tradisional ngeunaan inovasi AI generatif modern.

Naon ari Pembelajaran Mesin Tradisional? – Naon Watesan na?

Pembelajaran mesin tradisional mangrupikeun istilah anu lega anu nyertakeun rupa-rupa algoritma anu didorong ku statistik. Dua jenis utama algoritma ML tradisional nyaéta diawasan jeung unsupervised. Algoritma ieu dirancang pikeun ngembangkeun model tina susunan data terstruktur.

Algoritma pembelajaran mesin tradisional standar kalebet:

• Algoritma régrési sapertos linier, lasso, sareng ridge.
• K-hartosna Clustering.
• Analisis Komponén Principal (PCA).
• Rojongan Véktor Mesin (SVM).
• Algoritma dumasar tangkal sapertos tangkal kaputusan sareng leuweung acak.
• Modél naekeun sapertos naekeun gradién sareng XGBoost.

Watesan Pembelajaran Mesin Tradisional

ML tradisional ngagaduhan watesan ieu:

1. Skalabilitas kawates: Modél ieu sering peryogi bantosan pikeun skala sareng set data anu ageung sareng rupa-rupa.
2. Praprocessing Data sareng Téknik Fitur: ML Tradisional merlukeun preprocessing éksténsif pikeun transformasi datasets nurutkeun sarat model. Ogé, rékayasa fitur tiasa nyéépkeun waktos sareng meryogikeun sababaraha iterasi pikeun nyandak hubungan anu kompleks antara fitur data.
3. Data Diménsi Luhur sareng Henteu Terstruktur: ML Tradisional bajoang sareng jinis data kompleks sapertos gambar, audio, pidéo, sareng dokumén.
4. Adaptasi kana Data Ghaib: Modél-model ieu tiasa henteu cocog sareng data dunya nyata anu sanés bagian tina aranjeunna data latihan.

Jaringan Neural: Pindah tina Machine Learning ka Deep Learning & Beyond

Model jaringan saraf (NN) jauh leuwih pajeulit batan modél Machine Learning tradisional. NN pangbasajanna - Multi-layer perceptron (MLP) diwangun ku sababaraha neuron disambungkeun babarengan pikeun ngarti informasi sarta ngalakukeun tugas, sarupa jeung kumaha fungsi otak manusa.

Kamajuan dina téknik jaringan saraf parantos janten dasar pikeun transisi tina machine learning ka deep learning. Contona, NN dipaké pikeun tugas visi komputer (deteksi objék jeung segmentation gambar) disebut jaringan saraf konvolusional (CNNs), sapertos AlexNet, ResNet, sarta YOLO.

Kiwari, téknologi AI generatif nyandak téknik jaringan saraf saléngkah, ngamungkinkeun éta unggul dina sababaraha domain AI. Salaku conto, jaringan saraf anu dianggo pikeun tugas ngolah basa alami (sapertos ringkesan téks, ngawalon patarosan, sareng tarjamahan) dikenal salaku trafo. model trafo nonjol ngawengku Bert, GPT-4, sarta T5. Modél ieu nyiptakeun dampak dina industri mimitian ti kasehatan, ritel, pamasaran, ngabiayaanJeung sajabana

Naha Urang Masih Peryogikeun Algoritma Pembelajaran Mesin Tradisional?

Nalika jaringan saraf sareng varian modérenna sapertos trafo parantos nampi seueur perhatian, metode ML tradisional tetep penting. Hayu urang tingali naha aranjeunna masih relevan.

1. Sarat Data Leuwih Basajan

Jaringan saraf nungtut set data ageung pikeun latihan, sedengkeun model ML tiasa ngahontal hasil anu signifikan sareng set data anu langkung alit sareng langkung sederhana. Janten, ML langkung dipikaresep tibatan diajar jero pikeun set data terstruktur anu langkung alit sareng sabalikna.

2. Kesederhanaan jeung Interpretability

Model pembelajaran mesin tradisional diwangun dina luhureun model statistik sareng probabiliti anu langkung sederhana. Salaku conto, garis anu paling pas dina régrési liniér ngadegkeun hubungan input-output ngagunakeun métode kuadrat pangleutikna, operasi statistik.

Nya kitu, tangkal kaputusan ngagunakeun prinsip probabilistik pikeun klasifikasi data. Pamakéan prinsip sapertos nawiskeun interpretasi sareng ngagampangkeun praktisi AI ngartos cara kerja algoritma ML.

Arsitéktur NN modern sapertos trafo sareng modél difusi (biasana dianggo pikeun ngahasilkeun gambar sapertos Difusi Stabil or tengah perjalanan) boga struktur jaringan multi-lapisan kompléks. Ngartos jaringan sapertos kitu peryogi pamahaman konsép matematik canggih. Éta pisan sababna naha maranéhna ogé disebut salaku 'Kotak Hideung.'

3. Kekecapan Sumberdaya

Jaringan saraf modern sapertos Model Basa Besar (LLM) dilatih dina klaster GPU anu mahal pikeun syarat komputasina. Salaku conto, GPT4 dilaporkeun dilatih dina 25000 GPUs Nvidia salami 90 dugi 100 dinten.

Tapi, hardware mahal sareng waktos latihan anu panjang henteu tiasa dilaksanakeun pikeun unggal praktisi atanapi tim AI. Di sisi anu sanés, efisiensi komputasi tina algoritma pembelajaran mesin tradisional ngamungkinkeun para praktisi pikeun ngahontal hasil anu bermakna sanajan nganggo sumber daya anu terbatas.

4. Henteu Sadaya Masalah Peryogi Pangajaran Jero

jero Learning sanes solusi mutlak pikeun sadaya masalah. Aya sababaraha skénario dimana ML langkung saé diajar jero.

Salaku conto, dina diagnosis médis sarta prognosis kalawan data kawates, hiji algoritma ML pikeun deteksi anomali kawas REMED delivers hasil hadé ti learning jero. Nya kitu, learning mesin tradisional signifikan dina skenario kalawan kapasitas komputasi low salaku a solusi fléksibel tur efisien.

Utamina, pamilih model anu pangsaéna pikeun masalah naon waé gumantung kana kabutuhan organisasi atanapi praktisi sareng sifat masalah anu aya.

Pembelajaran Mesin di 2023

Gambar Dihasilkeun Ngagunakeun Leonardo A.I

Dina 2023, pembelajaran mesin tradisional terus mekar sareng bersaing sareng diajar jero sareng AI generatif. Éta gaduh sababaraha kagunaan di industri, khususna nalika ngurus set data terstruktur.

Contona, loba Barang Konsumén anu Pindah Gancang (FMCG) pausahaan nungkulan bulks data tabular ngandelkeun algoritma ML pikeun tugas kritis kawas saran produk pribadi, optimasi harga, manajemén inventory, sarta optimasi ranté suplai.

Saterusna, loba visi jeung modél basa masih dumasar kana téknik tradisional, nawiskeun solusi dina pendekatan hibrida sareng aplikasi anu muncul. Contona, ulikan panganyarna judulna "Naha Urang Sabenerna Peryogi Model Pembelajaran Jero pikeun Ramalan Runtuyan Waktu?” parantos ngabahas kumaha tangkal régrési gradient-boosting (GBRTs) langkung éfisién pikeun ramalan runtuyan waktu tinimbang jaringan saraf jero.

Interprétasi ML tetep pohara berharga kalayan téknik sapertos SHAP (Katerangan aditif Shapley) jeung JERUK NIPIS (Lokal Interpretable Modél-agnostik Katerangan). Téhnik ieu ngajelaskeun modél ML anu kompleks sareng masihan wawasan ngeunaan prediksina, ku kituna ngabantosan praktisi ML ngartos modélna langkung saé.

Tungtungna, pembelajaran mesin tradisional tetep janten solusi anu kuat pikeun rupa-rupa industri anu ngungkulan skalabilitas, pajeulitna data, sareng keterbatasan sumber daya. Algoritma ieu irreplaceable pikeun analisis data jeung modeling prediktif sarta bakal terus jadi bagian tina a arsenal élmuwan data.

Lamun jejer kawas intrik ieu anjeun, ngajalajah Ngahijikeun AI pikeun wawasan salajengna.