Cuprins:
Învățarea mașină a fost unul dintre cele mai mari progrese în istoria informaticii și acum se crede că este capabil să își asume roluri semnificative în domeniul datelor mari și analitice. Analiza datelor mari reprezintă o provocare uriașă din perspectiva întreprinderilor. De exemplu, activități precum sensul unor volume uriașe de formate de date variate, pregătirea datelor pentru analize și filtrarea datelor redundante pot consuma o mulțime de resurse. Angajarea oamenilor de știință și a specialiștilor în date este o propunere scumpă și nu în mijlocul fiecărei companii. Experții consideră că învățarea mașină este capabilă să automatizeze multe sarcini legate de analiză - atât de rutină, cât și complexă. Automatizarea învățării automate poate elibera o mulțime de resurse care pot fi utilizate în locuri de muncă mai complexe și inovatoare. Se pare că învățarea mașinii s-a îndreptat în această direcție. (Pentru a afla mai multe despre utilizarea învățării automate, consultați Promisiunile și capcanele învățării automate.)
Automatizarea în contextul tehnologiei informației
În contextul IT, automatizarea este legarea sistemelor și software-ului disparate, astfel încât acestea să poată face lucrări specifice fără nicio intervenție umană. În industria IT, sistemele automatizate pot efectua atât lucrări simple, cât și complexe. Un exemplu de lucrare simplă ar putea fi integrarea unui formular cu un PDF și trimiterea documentului destinatarului corect, în timp ce furnizarea unei copii de rezervă în afara site-ului ar putea fi un exemplu de lucrare complexă.
Pentru a-și face treaba, un sistem automat trebuie programat sau dat instrucțiuni explicite. De fiecare dată când un sistem automat este obligat să modifice sfera lucrărilor sale, programul sau setul de instrucțiuni trebuie să fie actualizate de o ființă umană. În timp ce sistemele automatizate sunt eficiente la locul de muncă, pot apărea erori din diferite motive. Când apar erori, trebuie identificată și corectată cauza rădăcină. Evident, pentru a-și face treaba, sistemele automatizate depind în totalitate de ființele umane. Cu cât natura locului de muncă este mai complexă, cu atât este mai mare probabilitatea erorilor și a problemelor.
