Mašininis mokymasis
Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto šaka, kurioje sistemos duomenyse atpažįsta dėsningumus ir jais remiasi priimdamos prognozes ar sprendimus, o ne seka aiškiai užprogramuotomis taisyklėmis.
Naudojant mašininį mokymąsi, modelis apmokomas su istoriniais duomenimis, o ne kiekvienai situacijai rašomos žingsnis po žingsnio taisyklės. Modelis apmokymo duomenyse aptinka statistinius ryšius ir dėsningumus bei juos išsaugo kaip vidinius parametrus. Vėliau šiais išmoktais dėsningumais jis remiasi prognozuodamas naujus, anksčiau nematytus duomenis. Kuo daugiau aktualių, švarių duomenų turima, tuo patikimesni paprastai būna rezultatai.
Iš esmės yra trys metodai: prižiūrimasis mokymasis, kai modelis apmokomas su pažymėtais pavyzdžiais; neprižiūrimasis mokymasis, kai jis pats aptinka struktūrą nepažymėtuose duomenyse; ir mokymasis su pastiprinimu, kai sistema mokosi per bandymus, klaidas ir grįžtamąjį ryšį. Dažni metodai svyruoja nuo paprastų sprendimų medžių ir tiesinių modelių iki sudėtingų neuroninių tinklų. Kuris metodas tinka geriausiai, priklauso nuo duomenų tipo, konkrečios užduoties ir to, kiek skaidrumo turi turėti rezultatai.
Įmonėse mašininis mokymasis dažnai taikomas ten, kur susikaupia dideli duomenų kiekiai, o dėsningumai tampa per sudėtingi, kad juos galėtų sekti žmonės, pavyzdžiui, prognozuojant paklausą, įrangos gedimus ar kokybės nukrypimus. Tačiau apmokytas modelis nėra fiksuotas taisyklių rinkinys; jį reikia reguliariai tikrinti ir pakartotinai apmokyti, keičiantis procesams ir sąlygoms. Taip pat svarbu, kad rezultatų kokybė tiesiogiai priklauso nuo pagrindinių duomenų kokybės ir reprezentatyvumo.
Praktinis pavyzdys
Metalo gaminių įmonė 18 mėnesių renka trijų frezavimo staklių jutiklių duomenis, įskaitant vibraciją, temperatūrą ir srovės suvartojimą. Šiais duomenimis kartu su užfiksuotais gedimų įrašais apmokomas mašininio mokymosi modelis, kuris išmoksta atpažinti dėsningumus, dažniausiai pasireiškiančius maždaug 48 valandas prieš guolio gedimą. Vietoj ankstesnio fiksuoto priežiūros grafiko kas 400 darbo valandų, komanda dabar gauna tikslinius įspėjimus, per pirmus metus neplanuotas prastovas sumažindama maždaug 30 procentų.
Kaip Leanshift padeda
Mašininis mokymasis atskleidžia duomenų dėsningumus, kurie kitaip liktų paslėpti procese, taip nuolatiniam tobulėjimui suteikdamas papildomą įžvalgų šaltinį. Jis nepakeičia ėjimo į gembą ir tiesioginio stebėjimo; jis veikia kartu su tuo: ten, kur Kaizen aštrina jūsų akį, mašininis mokymasis pasikartojančius dėsningumus padaro matomus dideliuose duomenų kiekiuose. Galiausiai tikslas – šias įžvalgas paversti geresniais sprendimais ir padėti daugiau žmonių ceche patiems pastebėti ir vykdyti tobulinimus.
Daznai uzduodami klausimai
Ar mašininiam mokymuisi visada reikia didelių duomenų kiekių?
Nebūtinai. Kai kurie metodai gerai veikia ir su mažesniais, bet švariais, reprezentatyviais duomenų rinkiniais, nors didesnis kiekis paprastai pagerina patikimumą.
Ar mašininis mokymasis yra tas pats, kas dirbtinis intelektas?
Ne, mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto posritis. DI yra platesnė sąvoka, o mašininis mokymasis apibūdina konkretų metodą, leidžiantį sistemoms mokytis iš duomenų.
Kaip sužinoti, ar modelis iš tikrųjų patikimas?
Jis testuojamas su duomenimis, kurie nebuvo naudoti apmokymui, ir jo prognozavimo tikslumas nuolat stebimas, nes realūs procesai keičiasi.