Квантовые компьютеры и искусственный интеллект открывают новые возможности и горизонты в научных исследованиях. В этом блоге мы рассмотрим примеры использования машинного обучения для решения сложных задач и определения перспективных направлений в науке.
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение проникают во все сферы нашей жизни. Если вы исследователь, то, возможно, уже сталкивались с этими терминами в научной литературе своей области. Но насколько это все полезно? Стоит ли и вам использовать машинное обучение в своей работе?
В этой статье я опишу несколько случаев, когда машинное обучение может быть полезным для исследований, а также когда оно может оказаться бесполезным, используя примеры из астрономии. Машинное обучение приносит наибольшую пользу для «дата-драйвенных» исследовательских проблем: когда у вас так много данных, что их невозможно изучить вручную. В таких ситуациях машинное обучение может облегчить вашу работу и позволить сосредоточиться на изучении предметной области.
Однако применение машинного обучения не лишено подводных камней и скрытых издержек. Бездумное использование машинного обучения может привести к опасным анализам данных. Например, глубокие нейронные сети могут запоминать данные, что может вызвать непредсказуемое поведение при работе с новыми данными. Многие алгоритмы машинного обучения плохо работают или вообще терпят неудачу, если их применять в новых областях. Машинное обучение также подвержено предвзятостям и эффектам отбора, присущим их тренировочным данным. Ваша экспертиза в специализированной области может помочь вам распознать и избегать этих распространенных подводных камней.
