Hoe werk masjienleer?

In hierdie era is masjienleer belangrik. Lmasjienleer help met die bestuur van sakebedrywighede en om kliëntegedrag te verstaan. Dit help ook met die ontwikkeling van nuwe produkte. Masjienleer (ML) is een van die belangrikste kunsmatige intelligensie-tegnologieë.

Dit bestaan ​​uit die opleiding van 'n algoritme om herhalende patrone binne 'n leerbasis te herken. Hierdie opleiding lei tot 'n rekenaarmodel wat ontwerp is om voorspellings te maak ('n klank, 'n beeld, ens.) of take te outomatiseer ('n vraag te beantwoord, 'n voertuig te bestuur, ens.).

Alle groot maatskappye wend hulle tot masjienleer. Maatskappye soos Amazon, Facebook en Google maak masjienleer 'n prioriteit. Kom ons kyk hoe masjienleer werk.

Wat is masjienleer?

Daar is baie definisies, maar ek sal dit in eenvoudige woorde aan jou gee. Masjienleer is 'n vorm van kunsmatige intelligensie. Kunsmatige intelligensie leer rekenaars om uit vorige ondervinding te leer, soos 'n mens doen.

Deur hierdie proses kan die rekenaar homself verbeter deur sy patrone te identifiseer en die data te verken. Dit vereis egter minimale menslike betrokkenheid vir sommige kodering.

Daar was soveel eksperimente in die vroeë stadiums. Daar was 'n paar teorieë oor data en leer en hoe die rekenaar hulle almal herken.

Maar in vandag se wêreld word masjienleer meer kompleks. Maar jy moet ook hierdie basiese ervarings ken.

Choe werk masjienleer?

Masjienleer bestaan ​​al lank. Die algoritme word egter dag vir dag meer kompleks. Die onlangse ontwikkeling is om hierdie data vinniger en doeltreffender toe te pas.

Aansoeke is moeilik. 'n Gegradueerde wat al hierdie dinge op 'n gesofistikeerde manier kan doen, is 'n stap voor ander programmeerders. Groot maatskappye het hierdie programmeerders nodig om voor hul mededingers te bly.

Daar is geen taak wat nie met masjienleer uitgevoer kan word nie. Met behulp van masjienleer kan definitiewe patrone vasgestel word. En in die toekoms sal dit outomaties werk met minimale interaksie.

Na die koms van masjienleer transformeer maatskappye hul prosesse, wat voorheen deur mense bestuur is. Daar is 'n paar voorbeelde.

• Woon klantoproepe by
• Curriculum vitae hersiening
• Beeldherkenning
• Spraakherkenning
• Mediese diagnose
• Statistiese arbitrage
• Voorspellende analise
• Onttrekking.

Masjienleer gebruik twee tegnieke

Daar is twee hooftegnieke wat deur masjienleer gebruik word. Hulle is die volgende.

Onder toesig leer-

In hierdie tegniek versamel die KI die vorige data. Dit help ook om die uitset van masjienleer-ontplooiing te versamel en te produseer. Eenvoudig gestel, leer onder toesig is hoe ons mense dinge leer.

Ons doen iets verkeerd en doen die regte ding nadat ons dit geleer en ontleed het. Dit is dieselfde manier waarop die rekenaar verskillende dinge leer.

Ons mense verskaf verskeie data aan rekenaars. Dis wat ons noem die opleidingstel.

Leer sonder toesig –

Hierdie tegniek help om onbekende datapatrone te vind, en help dan om foute te vind. Die algoritme probeer oor die algemeen om die inherente struktuur te verstaan ​​met ongemerkte voorbeelde. Daar is twee verskillende take in masjienleer sonder toesig.

Groepering

In hierdie leer probeer mense eers om datapunte in te samel. Verander hulle dan in trosse. En uiteindelik probeer dit om hulle soortgelyk aan mekaar te maak, maar anders as ander trosse. Dit is nuttig vir marksegmentering.

Grootte verkleining

Hierdie model is meer effektief in opleiding. Hierdie tegniek laat toe om soortgelyke eienskappe saam te groepeer vir beter ervaring en interpretasie.

Gebruik masjienleer

Daar is deesdae 'n duisend toepassings van masjienleer. Van data-invoer tot komplekse risiko-assesserings, masjienleer doen dit alles. Die wêreld beweeg na geoutomatiseerde dinge. Byvoorbeeld, Ons is mal oor autopilots in motors.

Daar is soveel kliëntediens en kliëntediensfunksies dat die masjien

Vakleerlingskap help om 'n goeie loopbaanpad te bestuur en te maak.

Stemherkenning van Google en Amazon is ook 'n toepassing van masjienleer. Daar is 'n groot aantal interne toepassings wat 'n organisasie toelaat om sy prosesse 'n hupstoot te gee, wat ook help om die handwerklading te verminder.

Een van die nuttigste dinge wat masjienleer doen, is om foute te vind. Wanneer daar soms na komplekse patrone of ontledings gekyk word, kan die menslike oog nie foute raaksien nie, maar die rekenaar kan dit opspoor.

Masjienleer maak dit ook moontlik om perfekte kwaliteit diens, doeltreffende dienste en innoverende produkte aan te bied. Dit maak die menslike werkers vry om dit te doen. Hierdie tegnologieë is natuurlike taalverwerking, diep leer, rekenaarvisie en masjienleer.

'n Mens kan goed wees om sigblaaie te organiseer of patrone te identifiseer. Maar dit kan nie groot datastelle ontleed en ondersoek nie.

Die AI-algoritme kan groot data identifiseer en ondersoek en dit vinnig ontleed. Sonder masjienleer, dit is nie moontlik nie.

Wat is die verskil tussen masjienleer en kunsmatige intelligensie?

Kunsmatige intelligensie het ten doel om die menslike verstand te simuleer. Van daar af is masjienleer slegs een van die instrumente om hierdie doelwit te bereik.

Dit laat die masjien toe om voorbeelde in te neem volgens doelwitte wat bereik moet word, byvoorbeeld beelde of video's om 'n voetoorgang in die geval van 'n outonome motor te herken.

Maar hierdie tegniek het sy grense. Dit laat nie toe dat komplekse redenasies uitgevoer word nie. Dit is dus nodig om dit met ander metodes te koppel om na 'n KI te beweeg wat die naam waardig is.

Sekerlik baie kragtig in terme van leer, neurale netwerke is egter nie betroubare komplemente nie en kan in sommige gevalle lei tot bevooroordeelde of onlogiese resultate (voorbeeld: 'n selfbesturende motor wat 'n rotonde op die verkeerde pad ry).

Vandaar die belangstelling om diep leer met ander metodes te kombineer, 'n simboliese KI byvoorbeeld gebaseer op voorafbepaalde besigheidsreëls, die snelwegkode in ons voorbeeld, wat in die netwerk ingespuit sal word om sy redenasie te verfyn.

Beste programmeertaal vir masjienleer

Die doeltreffendste programmeertale vir masjienleer is Python en R. Datawetenskaplikes is vertroud met hierdie twee tale. Maar daar is ook ander tale vir masjienleer.

Verskillende projekte vereis verskillende tale. KI-gereedskap is sagtewarebiblioteke om take uit te voer. Volgens GitHub is Python die beste programmeertaal vir masjienleer.

Python kan gebruik word vir data-analise en mynbou. Dit laat jou ook toe om verskillende masjienleermodelle en algoritmes te ontwikkel. Python maak voorsiening vir groepering, klassifikasie, regressie en vermindering van dimensionaliteit. Die gemeenskap Python is belangrik, en hy is relatief maklik om te leer Python.

Ter afsluiting

Masjienleer is belangrik omdat dit besighede insig gee in neigings in kliëntegedrag en besigheidsbedryfsmodelle, terwyl dit nuwe produkontwikkeling ondersteun.

Baie van vandag se voorste maatskappye, soos Facebook, Google en Uber, maak masjienleer sentraal in hul bedrywighede. Masjienleer het 'n belangrike mededingende differensieerder vir baie maatskappye geword.

As jy meer wil weet oor masjienleer. Begin om Python te leer, en mettertyd sal jy 'n pro word. Voel vry om kommentaar te lewer as daar iets is wat jy nie verstaan ​​nie.