Kaip mašininis mokymasis pritaikomas mokslo pasaulyje?
Mašinų mokymasis (ML) yra transformuojantis požiūris į mokslo pasaulį, iš esmės keičiantis tai, kaip atliekami moksliniai tyrimai, analizuojami duomenys ir daromi atradimai. Iš esmės mašininis mokymasis apima algoritmų ir statistinių modelių naudojimą, kurie leidžia kompiuteriams atlikti užduotis be aiškių nurodymų, pasikliaujant modeliais ir išvadomis. Ši paradigma ypač galinga mokslo srityje, kur duomenų sudėtingumas ir apimtis dažnai viršija tradicinių analizės metodų galimybes.
Mokslinių tyrimų srityje mašininis mokymasis taikomas įvairiose disciplinose, kurių kiekviena turi naudos iš savo unikalių galimybių. Vienas iš pagrindinių mašininio mokymosi panaudojimo būdų yra duomenų analizė ir modelių atpažinimas. Moksliniai duomenys, gauti iš genominių sekų, astronominių stebėjimų ar klimato modelių, dažnai yra didžiuliai ir sudėtingi. Tradiciniai duomenų analizės metodai gali būti sudėtingi ir riboti dėl jų galimybės aptikti subtilius modelius arba koreliacijas dideliuose duomenų rinkiniuose. Mašininio mokymosi algoritmai, tokie kaip neuroniniai tinklai ar sprendimų medžiai, gali efektyviai apdoroti šiuos duomenų rinkinius, nustatydami modelius, kurie gali būti neaiškūs žmonių tyrinėtojams.
Pavyzdžiui, genomikoje mašininis mokymasis naudojamas analizuoti DNR sekas, siekiant nustatyti genus, susijusius su konkrečiomis ligomis. Tokios technikos kaip prižiūrimas mokymasis, kai modelis mokomas remiantis pažymėtais duomenimis, yra naudojami genetiniam polinkiui į tam tikras sąlygas numatyti. Šis metodas ne tik paspartina genetinių tyrimų tempą, bet ir padidina jų tikslumą, todėl gydymas yra tikslingesnis ir veiksmingesnis.
Astronomijos srityje mašininis mokymasis padeda klasifikuoti ir analizuoti dangaus kūnus. Atsižvelgiant į didžiulį teleskopų ir kosminių zondų sugeneruotų duomenų kiekį, astronomai naudoja mašininį mokymąsi, kad galėtų atsijoti šiuos duomenis, identifikuodami tokius reiškinius kaip egzoplanetos ar tolimos galaktikos. Neprižiūrimi mokymosi metodai, kuriems nereikia žymėtų duomenų rinkinių, yra ypač naudingi šiame kontekste, nes jie gali atrasti naujus duomenų modelius ar grupes, todėl galima gauti naujų mokslinių įžvalgų.
Be to, mašininis mokymasis per nuspėjamąjį modeliavimą keičia medžiagų mokslo sritį. Mokydamiesi esamų duomenų apie medžiagų savybes ir sąveiką modelius, mokslininkai gali numatyti naujų medžiagų savybes prieš jas susintetinant. Ši galimybė yra neįkainojama ieškant medžiagų, turinčių specifinių savybių, pavyzdžiui, superlaidininkų ar fotovoltinių medžiagų, kur tradiciniai bandymų ir klaidų metodai būtų pernelyg daug laiko ir brangūs.
Aplinkos moksle mašininis mokymasis labai prisideda prie klimato modeliavimo ir ekosistemų analizės. Klimato sistemų sudėtingumas ir daugybė tarpusavyje sąveikaujančių kintamųjų daro juos idealiu kandidatu į mašininio mokymosi programas. Modeliai, parengti remiantis istoriniais klimato duomenimis, gali numatyti būsimus klimato modelius, įvertinti žmogaus veiklos poveikį ekosistemoms ir vadovautis politiniais sprendimais, kuriais siekiama sušvelninti klimato kaitą.
Be to, mašininis mokymasis yra labai svarbus vaistų atradimui ir plėtrai farmacijos pramonėje. Naujų vaistų atradimo procesas tradiciškai yra ilgas ir brangus, apimantis didžiulių cheminių junginių bibliotekų patikrinimą. Mašininio mokymosi algoritmai, ypač naudojantys gilųjį mokymąsi, gali numatyti junginių veiksmingumą ir toksiškumą, žymiai sumažindami laiką ir išlaidas, susijusias su vaistų kūrimu. Analizuodami cheminių struktūrų ir biologinio aktyvumo modelius, šie modeliai gali nustatyti perspektyvius kandidatus tolesniam bandymui.
Be šių programų, mašininis mokymasis taip pat skatina mokslinius eksperimentus automatizuodamas eksperimentinį projektavimą ir analizę. Laboratorijose robotų sistemos, aprūpintos mašininio mokymosi algoritmais, gali atlikti eksperimentus, analizuoti rezultatus ir netgi pritaikyti eksperimentinius parametrus realiuoju laiku pagal rezultatus. Toks automatizavimo lygis ne tik padidina mokslinių tyrimų efektyvumą, bet ir leidžia ištirti sudėtingesnius eksperimentinius projektus, kurių žmogaus tyrinėtojams būtų neįmanoma valdyti rankiniu būdu.
Mašininis mokymasis yra ne be iššūkių mokslo srityje. Viena svarbi problema yra mašininio mokymosi modelių, ypač susijusių su giluminiu mokymusi, aiškinamumas. Nors šie modeliai yra labai veiksmingi modelių atpažinimui, jų sprendimų priėmimo procesai dažnai yra neskaidrūs, todėl mokslininkams sunku suprasti, kaip daromos išvados. Šis skaidrumo trūkumas gali būti problemiškas tose srityse, kuriose pagrindinių mechanizmų supratimas yra toks pat svarbus kaip ir patys rezultatai.
Kitas iššūkis – duomenų kokybė ir prieinamumas. Kad mašinų mokymosi modeliai veiktų efektyviai, reikia daug aukštos kokybės duomenų. Kai kuriose mokslo srityse duomenų gali būti nedaug, jie gali būti neišsamūs arba gali būti šališki, o tai gali neigiamai paveikti mašininio mokymosi programų našumą ir patikimumą. Norint išspręsti šiuos iššūkius, reikia kruopštaus duomenų tvarkymo, patikimų algoritmų, galinčių apdoroti netobulus duomenis, kūrimo ir tarpdisciplininio bendradarbiavimo, kad būtų užtikrintas sėkmingas mašininio mokymosi integravimas į mokslinius tyrimus.
Nepaisant šių iššūkių, mašininio mokymosi potencialas tobulinti mokslo žinias yra didžiulis. Kadangi skaičiavimo galia ir toliau auga, o mašininio mokymosi algoritmai tampa vis sudėtingesni, tikėtina, kad jų taikymas moksle dar labiau plėsis. Mašininio mokymosi integravimas su kitomis technologijomis, tokiomis kaip kvantinis kompiuteris ir daiktų internetas (IoT), žada atverti naujas mokslinių tyrimų ribas, leisdamas padaryti atradimus, kurių anksčiau nebuvo galima įsivaizduoti.
Mašininis mokymasis yra galingas įrankis, keičiantis mokslinių tyrimų aplinką. Jo gebėjimas analizuoti didžiulius duomenų rinkinius, nustatyti modelius ir daryti prognozes yra neįkainojamas įvairiose mokslo disciplinose. Nors iššūkių tebėra, nuolatinis mašininio mokymosi technologijų kūrimas ir taikymas duoda daug vilčių mokslo ateičiai, siūlydamas naujų įžvalgų ir sprendimų kai kuriems aktualiausiems mūsų laikų klausimams.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Jei naudoju „Google“ modelį ir moku jį savarankiškai, ar „Google“ išsaugo patobulinimus, padarytus iš mano mokymo duomenų?
- Kaip žinoti, kurį ML modelį naudoti prieš jį mokydamas?
- Kas yra regresijos užduotis?
- Kaip galima pereiti tarp Vertex AI ir AutoML lentelių?
- Ar galima naudoti Kaggle įkelti finansinius duomenis ir atlikti statistinę analizę bei prognozes naudojant ekonometrinius modelius, tokius kaip R kvadratas, ARIMA arba GARCH?
- Ar mašininis mokymasis gali būti naudojamas prognozuojant koronarinės širdies ligos riziką?
- Kokie yra faktiniai pokyčiai dėl „Google Cloud Machine Learning“ prekės ženklo pakeitimo į „Vertex AI“?
- Kokie yra modelio našumo vertinimo metrikai?
- Kas yra tiesinė regresija?
- Ar įmanoma derinti skirtingus ML modelius ir sukurti pagrindinį AI?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning