Як машыннае навучанне ўжываецца ў свеце навукі?
Машыннае навучанне (ML) уяўляе сабой трансфармацыйны падыход у свеце навукі, прынцыпова змяняючы тое, як праводзяцца навуковыя даследаванні, аналізуюцца даныя і робяцца адкрыцці. Па сваёй сутнасці, машыннае навучанне прадугледжвае выкарыстанне алгарытмаў і статыстычных мадэляў, якія дазваляюць кампутарам выконваць задачы без відавочных інструкцый, абапіраючыся замест гэтага на шаблоны і вывад. Гэтая парадыгма асабліва магутная ў навуковай сферы, дзе складанасць і аб'ём даных часта перавышаюць магчымасці традыцыйных аналітычных метадаў.
У галіне навуковых даследаванняў машыннае навучанне прымяняецца ў розных дысцыплінах, кожная з якіх карыстаецца сваімі унікальнымі магчымасцямі. Адзін з асноўных спосабаў выкарыстання машыннага навучання - аналіз даных і распазнаванне вобразаў. Навуковыя даныя, атрыманыя з геномных паслядоўнасцей, астранамічных назіранняў або кліматычных мадэляў, часта шырокія і складаныя. Традыцыйныя метады аналізу даных могуць быць грувасткімі і абмежаванымі ў здольнасці выяўляць тонкія заканамернасці або карэляцыі ў вялікіх наборах даных. Алгарытмы машыннага навучання, такія як нейронавыя сеткі або дрэвы рашэнняў, могуць эфектыўна апрацоўваць гэтыя наборы даных, выяўляючы заканамернасці, якія могуць быць невідавочнымі для даследчыкаў.
Напрыклад, у геноміцы машыннае навучанне выкарыстоўваецца для аналізу паслядоўнасцей ДНК для ідэнтыфікацыі генаў, звязаных з пэўнымі захворваннямі. Такія метады, як навучанне пад наглядам, калі мадэль навучаецца на пазначаных дадзеных, выкарыстоўваюцца для прагназавання генетычнай схільнасці да пэўных захворванняў. Такі падыход не толькі паскарае тэмпы генетычных даследаванняў, але і павышае іх дакладнасць, дазваляючы больш мэтанакіраванае і эфектыўнае лячэнне.
У галіне астраноміі машыннае навучанне дапамагае класіфікаваць і аналізаваць нябесныя целы. Улічваючы велізарны аб'ём даных, якія ствараюцца тэлескопамі і касмічнымі зондамі, астраномы выкарыстоўваюць машыннае навучанне, каб прасейваць гэтыя даныя, ідэнтыфікуючы такія з'явы, як экзапланеты або далёкія галактыкі. Метады некантраляванага навучання, якія не патрабуюць пазначаных набораў даных, асабліва карысныя ў гэтым кантэксце, паколькі яны могуць выяўляць новыя заканамернасці або кластары ў дадзеных, што прыводзіць да новых навуковых ідэй.
Больш за тое, машыннае навучанне здзяйсняе рэвалюцыю ў галіне матэрыялазнаўства праз прагнастычнае мадэляванне. Навучаючы мадэлі на існуючых дадзеных аб уласцівасцях і ўзаемадзеянні матэрыялаў, навукоўцы могуць прагназаваць характарыстыкі новых матэрыялаў да іх сінтэзу. Гэтая здольнасць мае неацэннае значэнне ў пошуку матэрыялаў са спецыфічнымі ўласцівасцямі, такіх як звышправаднікі або фотаэлектрычныя матэрыялы, дзе традыцыйныя метады спроб і памылак былі б надмерна працаёмкімі і дарагімі.
У навуцы аб навакольным асяроддзі машыннае навучанне ўносіць значны ўклад у мадэляванне клімату і аналіз экасістэм. Складанасць кліматычных сістэм з іх вялікай колькасцю ўзаемадзейнічаючых зменных робіць іх ідэальным кандыдатам для прымянення машыннага навучання. Мадэлі, заснаваныя на гістарычных кліматычных дадзеных, могуць прагназаваць будучыя кліматычныя мадэлі, ацэньваць уплыў чалавечай дзейнасці на экасістэмы і накіроўваць палітычныя рашэнні, накіраваныя на змякчэнне змены клімату.
Акрамя таго, машыннае навучанне дапамагае адкрываць і распрацоўваць лекі ў фармацэўтычнай прамысловасці. Працэс адкрыцця новых лекаў традыцыйна доўгі і дарагі, уключаючы скрынінг велізарных бібліятэк хімічных злучэнняў. Алгарытмы машыннага навучання, асабліва тыя, якія выкарыстоўваюць глыбокае навучанне, могуць прагназаваць эфектыўнасць і таксічнасць злучэнняў, значна скарачаючы час і выдаткі, звязаныя з распрацоўкай лекаў. Аналізуючы заканамернасці ў хімічных структурах і біялагічнай актыўнасці, гэтыя мадэлі могуць вызначыць перспектыўных кандыдатаў для далейшых выпрабаванняў.
У дадатак да гэтых прыкладанняў, машыннае навучанне таксама спрыяе павышэнню навуковага эксперыментавання праз аўтаматызацыю распрацоўкі і аналізу эксперыментаў. У лабараторыях рабатызаваныя сістэмы, абсталяваныя алгарытмамі машыннага навучання, могуць праводзіць эксперыменты, аналізаваць вынікі і нават адаптаваць эксперыментальныя параметры ў рэжыме рэальнага часу на аснове вынікаў. Гэты ўзровень аўтаматызацыі не толькі павышае эфектыўнасць навуковых даследаванняў, але таксама дазваляе вывучаць больш складаныя эксперыментальныя планы, якімі даследчыкам было б немагчыма кіраваць уручную.
Машыннае навучанне не пазбаўлена праблем у навуковай сферы. Адной з істотных праблем з'яўляецца магчымасць інтэрпрэтацыі мадэляў машыннага навучання, асабліва тых, якія ўключаюць глыбокае навучанне. Нягледзячы на тое, што гэтыя мадэлі вельмі эфектыўныя ў распазнаванні вобразаў, працэсы прыняцця рашэнняў у іх часта непразрыстыя, што ўскладняе навукоўцам зразумець, як прыходзяць да высноў. Гэты недахоп празрыстасці можа быць праблематычным у тых галінах, дзе разуменне асноўных механізмаў гэтак жа важна, як і самі вынікі.
Яшчэ адна праблема - гэта якасць і даступнасць даных. Для эфектыўнага функцыянавання мадэляў машыннага навучання патрабуецца вялікая колькасць высакаякасных даных. У некаторых навуковых галінах даныя могуць быць недастатковымі, няпоўнымі або падвяргацца прадузятасці, што можа негатыўна паўплываць на прадукцыйнасць і надзейнасць праграм машыннага навучання. Рашэнне гэтых праблем патрабуе ўважлівага курыравання даных, распрацоўкі надзейных алгарытмаў, здольных апрацоўваць недасканалыя даныя, і наладжвання міждысцыплінарнага супрацоўніцтва для забеспячэння паспяховай інтэграцыі машыннага навучання ў навуковыя даследаванні.
Нягледзячы на гэтыя праблемы, патэнцыял машыннага навучання для прасоўвання навуковых ведаў велізарны. Паколькі вылічальная магутнасць працягвае расці, а алгарытмы машыннага навучання становяцца ўсё больш дасканалымі, іх прымяненне ў навуцы, верагодна, будзе пашырацца. Інтэграцыя машыннага навучання з іншымі тэхналогіямі, такімі як квантавыя вылічэнні і Інтэрнэт рэчаў (IoT), абяцае адкрыць новыя рубяжы ў навуковых даследаваннях, дазваляючы адкрыцці, якія раней былі неймавернымі.
Машыннае навучанне - гэта магутны інструмент, які змяняе ландшафт навуковых даследаванняў. Яго здольнасць аналізаваць велізарныя наборы даных, выяўляць заканамернасці і рабіць прагнозы неацэнная ў шырокім дыяпазоне навуковых дысцыплін. Нягледзячы на тое, што праблемы застаюцца, пастаяннае развіццё і прымяненне тэхналогій машыннага навучання абяцаюць будучыню навукі, прапаноўваючы новыя ідэі і рашэнні для некаторых з найбольш актуальных пытанняў нашага часу.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Якія паказчыкі ацэнкі прадукцыйнасці мадэлі?
- Што такое лінейная рэгрэсія?
- Ці можна аб'яднаць розныя мадэлі ML і стварыць майстар ІІ?
- Якія алгарытмы найбольш часта выкарыстоўваюцца ў машынным навучанні?
- Як стварыць версію мадэлі?
- Як прымяніць 7 этапаў ML у кантэксце прыкладу?
- Як машыннае навучанне можна прымяніць да даных аб дазволах на будаўніцтва?
- Чаму AutoML Tables былі спынены і што іх замяняе?
- У чым заключаецца задача інтэрпрэтацыі дудлаў, намаляваных гульцамі, у кантэксце ІІ?
- Калі ў матэрыялах для чытання гаворыцца пра «выбар правільнага алгарытму», ці азначае гэта, што практычна ўсе магчымыя алгарытмы ўжо існуюць? Як мы ведаем, што алгарытм з'яўляецца "правільным" для канкрэтнай праблемы?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning