תהליכי חיזוי באמצעות Machine Learning (למידת מכונה) מיושמים כיום במערכות רבות ומאפשרים ליצור מערכות חיזוי יעילים ומהפכניים.

יכולתה של מערכת ללמוד ולהתפתח ככל שהיא מעבדת כמות גדולה יותר של נתונים, מאפשרת באמצעות אלגוריתמים מתקדמים
לזהות דפוסים וכתוצאה מכך, לחזות תהליכים באופן מדויק יותר ויותר בחלוף הזמן.

לתכונה זו המגיעה עם Machine Learning יתרונות רבים ומגוונים אשר הופכים את הטכנולוגיה הזו לאחת מהמבטיחות ביותר לשנים הקרובות.

היכן נעשה כיום שימוש ב-Machine Learning?

ככל שכמות הנתונים הדורשת עיבוד גודלת, כך עולה הצורך בפתרונות שיאפשרו לעבד אותו ביעילות ובמהירות רבה יותר.

היכולת של מערכות Machine Learning ללמוד מניסיון ולזהות דפוסים, מאפשרת לייעד פתרון לבעיות רבות בתחום ואף לשמש ככלי חיזוי יעיל וחשוב. 

בתעשיית הרכב

Machine Learning מהווה חלק מרכזי בטכנולוגיית הרכבים האוטונומיים, אמצעי הבטיחות המתקדמים, בעולם התעופה ואפילו מאפשרת לרכב “ללמוד” מתי הוא זקוק לפעולות תחזוקה ותיקונים.

המערכת אוספת נתונים באופן תדיר, לומדת את התהליכים המתרחשים בסביבתה ומשפרת את תהליך קבלת ההחלטות שלה.

מערכות רכב המיישמות למידת מכונה יוכלו להעריך תרחישים צפויים ולאפשר שימוש בטוח, יעיל וחסכוני יותר ברכבים.

פתרונות זיהוי ואבטחה

טכנולוגית זיהוי עצמים, זיהוי פנים ומערכת רבות העושות שימוש בחיישנים, משתכללות ומתקדמות הודות ליישום Machine Learning. הלימוד המתמשך של המערכת אודות אלמנטים חזותיים והיכולת לצמצם לרזולוציות קטנות יותר ויותר את הקטגוריות השונות, מאפשר זיהוי מדויק ויעיל יותר.

בתחום הפיננסים

זהו כנראה אחד התחומים בהם השימוש בכלי חיזוי הוא הנדרש ביותר. מערכות למידת מכונה מעבדות כמות אדירה של נתונים בתחום הסחר, ההשקעות, דירוגי אשראי ומגוון תחומים אחרים ומאפשרות ליצור תחזיות להמשך ההתנהלות ולבניית מודלים ארוכי טווח.

איך עובדת טכנולוגיית הלמידה המאפשרת הקמת מערכת חיזוי?

בוודאי שאלת את עצמך במהלך קריאת השורות האחרונות “איך זה בעצם אפשרי בכלל”?

התהליך המאפשר Machine Learning ברמה כה גבוהה לא התפתח יש מאין, הוא תוצר של פיתוחים שהלכו והעמיקו. ישנן שתי טכניקות עיקריות בפיתוח אלגוריתמים ללמידת מכונה.

רגרסיה

טכניקה זו לומדת תהליכים מתמשכים. כלומר, כאן הדפוס עצמו ידוע לנו, אך אנו מעוניינים לדעת מה מאפיין אותו וכיצד סביר להניח שהתהליך יתפתח.

זוהי טכניקה המתאימה לבניית אלגוריתמים שישמשו לכלי חיזוי לתנודות בשוק, לשינויים בתנאים סביבתיים או בשיעורי צריכת אנרגיה, למשל.

פילוח

זוהי טכניקה המתאימה יותר לזיהוי דפוסים בקבוצות נתונים גדולות אשר על פניו לא ניתן לזהות בהן דפוס. שימוש בטכניקה זו יתאים, למשל, לזיהוי מוקדי התקהלויות, לטכנולוגיות זיהוי עצמים, או בתחום הביוכימיה. 

אין סוף לאפשרויות

על אף שאנו רק מתחילים לגלות את היקף השימושים שמאפשרת הטכנולוגיה הזו, אין ספק שמדובר בלא פחות ממהפכה.

כבר היום, ניתן לבנות כלי חיזוי איכותיים מאוד וליישם יעילות חסרת תקדים בטווח אדיר של תחומי תעשייה, מחקר וניהול.

The post פיתוח מערכת חיזוי בעזרת MACHINE LEARNING appeared first on קורל טכנולוגיות.