Меню Закрыть

Преимущества и недостатки машинного обучения

Машинное обучение – это технология, которая за последние пару лет значительно увеличила свою популярность. Огромное количество компаний со всего мира быстро осваивают эту технологию и применяют полученные знания в различных целях. В результате инженеры машинного обучения пользуются большим спросом. Хотя есть несколько очевидных плюсов, у него есть некоторые минусы. В этой статье вы узнаете о некоторых преимуществах и недостатках машинного обучения.

И, кстати, если нет возможности оплатить курсы машинного обучения, то всегда можно взять деньги под авто. Компания «Здесь Легко» дает займы под залог авто и при этом клиент продолжает пользоваться своим автомобилем, что очень удобно.

Преимущества машинного обучения

1. Непрерывное улучшение.
Алгоритмы машинного обучения способны учиться на данных, которые мы предоставляем. По мере поступления новых данных точность и эффективность модели для принятия решений улучшаются с последующим обучением. Такие гиганты, как Amazon, Walmart и т. д. ежедневно собирают огромное количество новых данных. Точность поиска сопутствующих товаров или механизма рекомендаций улучшается благодаря огромному количеству доступных данных обучения.

2. Автоматизация процессов.
Очень мощная способность машинного обучения – это его способность автоматизировать различные задачи. Это высвобождает много времени для разработчиков, чтобы использовать свое время для более продуктивного использования. Например, в повседневной жизни компании часто используют анализ настроений в социальных сетях и чат-ботов. В тот момент, когда создается отрицательный твит, связанный с продуктом или услугой компании, чат-бот мгновенно отвечает, как служба поддержки первого уровня. Машинное обучение меняет мир благодаря своей автоматизации практически во всем, что только можно придумать.

3. Определение тенденций и моделей.
Все люди, заинтересованные в технологии машинного обучения, хорошо осведомлены о том, как различные алгоритмы контролируемого, неконтролируемого и усиленного обучения могут использоваться для различных задач классификации и регрессии. Мы идентифицируем различные тенденции и модели с огромным количеством данных, используя эту технологию. Например, Amazon анализирует модели покупок и тенденции поиска своих клиентов и прогнозирует продукты для них, используя алгоритмы машинного обучения.

Читайте также:  Пять причин обучаться онлайн

4. Широкий спектр применения.
Сегодня машинное обучение используется в любой отрасли, например, от обороны до образования. Компании генерируют прибыль, сокращают расходы, автоматизируют, предсказывают будущее, анализируют тенденции и закономерности на основе прошлых данных и многое другое. Такие приложения, как GPS-слежение за трафиком, фильтрация спама в электронной почте, прогнозирование текста, проверка и исправление орфографии и т.д., широко используются в наши дни.

Недостатки машинного обучения

1. Получение данных.
Одним из наиболее болезненных моментов в области науки о данных и машинного обучения является сбор данных. Также бывает так, что, когда компании собирают данные из опросов, они могут содержать большой объем поддельных и неверных данных. Эти причины делают сбор данных огромным недостатком.

2. Подверженность ошибкам.
Данные, которые компании вводят в модели в качестве обучающих данных, должны быть чистыми и точными для решения проблемы, которую они решают. Вследствие того, что с помощью машинного обучения легко автоматизировать процессы, иногда бывает так, что промежуточные данные неверны. Это может привести к неверным результатам или ошибкам.

3. Выбор алгоритма.
Задача машинного обучения может реализовывать различные алгоритмы для поиска решения. Это ручная и утомительная задача – запускать модели с разными алгоритмами и определять наиболее точный алгоритм на основе результатов. Это недостаток.

Рекомендуем к прочтению

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

*

code

Adblock
detector