Съдържание:
Машинното обучение беше един от най-големите постижения в историята на компютърните технологии и сега се смята, че е способен да поеме значителни роли в областта на големите данни и анализа. Анализът на големи данни е огромно предизвикателство от гледна точка на бизнеса. Например дейности като осмисляне на огромни обеми от разнообразни формати на данни, подготовка на данни за анализи и филтриране на излишни данни могат да изразходват много ресурси. Наемането на учени и специалисти за данни е скъпо предложение и не е в рамките на средствата на всяка компания. Експертите смятат, че машинното обучение е способно да автоматизира много задачи, свързани с аналитиката - както рутинни, така и сложни. Автоматичното машинно обучение може да освободи много ресурси, които могат да бъдат използвани в по-сложни и иновативни работни места. Изглежда машинното обучение е тръгнало в тази посока. (За да научите повече за използването на машинното обучение, вижте Обещанията и клопки на машинното обучение.)
Автоматизация в контекста на информационните технологии
В контекста на ИТ автоматизацията е свързването на различни системи и софтуер, така че те да могат да вършат конкретни задачи без човешка намеса. В ИТ индустрията автоматизираните системи могат да изпълняват както прости, така и сложни задачи. Пример за опростена работа може да бъде интегриране на формуляр с PDF и изпращане на документа до правилния получател, като същевременно предоставянето на резервно копие отвън може да бъде пример за сложна работа.
За да върши своята работа, трябва да се програмира автоматизирана система или да се дадат изрични инструкции. Всеки път, когато се изисква автоматизирана система, която да променя обхвата на своите задачи, програмата или набор от инструкции трябва да бъдат актуализирани от човек. Макар автоматизираните системи да са ефективни на работните си места, поради различни причини могат да възникнат грешки. Когато възникнат грешки, първопричината трябва да бъде идентифицирана и коригирана. Очевидно е, че за да си вършат работата, автоматизираните системи са изцяло зависими от човешките същества. Колкото по-сложен е характерът на работата, толкова по-голяма е вероятността от грешки и проблеми.
