Як працуе машыннае навучанне?

У гэтую эпоху машыннае навучанне важна. Лмашыннае навучанне дапамагае ў кіраванні бізнес-аперацыямі і разуменні паводзін кліентаў. Гэта таксама дапамагае ў распрацоўцы новых прадуктаў. Машыннае навучанне (ML) - адна з асноўных тэхналогій штучнага інтэлекту.

Ён складаецца з навучання алгарытму распазнавання паўтаральных шаблонаў у навучальнай базе. У выніку гэтага навучання ствараецца камп'ютэрная мадэль, прызначаная для прагназавання (распазнаванне гуку, выявы і г.д.) або аўтаматызацыі задач (адказаць на пытанне, аўтаматызаваць кіраванне транспартным сродкам і г.д.).

Усе буйныя кампаніі звяртаюцца да машыннага навучання. Такія кампаніі, як Amazon, Facebook і Google, робяць машыннае навучанне прыярытэтам. Давайце паглядзім, як працуе машыннае навучанне.

Што такое машыннае навучанне?

Ёсць шмат азначэнняў, але я дам іх вам простымі словамі. Машыннае навучанне - гэта форма штучнага інтэлекту. Штучны інтэлект вучыць кампутары вучыцца на мінулым вопыце, як гэта робіць чалавек.

З дапамогай гэтага працэсу камп'ютар можа палепшыць сябе, выяўляючы свае заканамернасці і даследуючы дадзеныя. Аднак для некаторага кадавання патрабуецца мінімальны ўдзел чалавека.

Было вельмі шмат эксперыментаў на ранніх этапах. Было некалькі тэорый пра дадзеныя і навучанне і пра тое, як камп'ютар распазнае іх усё.

Але ў сучасным свеце машыннае навучанне становіцца ўсё больш складаным. Але вы таксама павінны ведаць гэтыя асноўныя ўражанні.

Cяк працуе машыннае навучанне?

Машыннае навучанне існуе ўжо даўно. Аднак з кожным днём алгарытм становіцца ўсё больш складаным. Нядаўняя распрацоўка - больш хуткае і эфектыўнае прымяненне гэтых даных.

Заяўкі складаныя. Выпускнік, які можа рабіць усе гэтыя рэчы складаным спосабам, на крок наперадзе іншых праграмістаў. Вялікім кампаніям патрэбны гэтыя праграмісты, каб апярэджваць сваіх канкурэнтаў.

Няма такой задачы, якую нельга было б выканаць з дапамогай машыннага навучання. З дапамогай машыннага навучання можна ўсталяваць пэўныя заканамернасці. І ў будучыні ён будзе працаваць аўтаматычна з мінімальным узаемадзеяннем.

Пасля прыходу машыннага навучання кампаніі трансфармуюць свае працэсы, якімі раней кіравалі людзі. Ёсць некалькі прыкладаў.

• Наведвайце званкі кліентаў
• Агляд рэзюмэ
• Распазнаванне малюнкаў
• Распазнаванне маўлення
• Медыцынскі дыягназ
• Статыстычны арбітраж
• Прагнастычны аналіз
• Выманне.

Машыннае навучанне выкарыстоўвае дзве методыкі

Машыннае навучанне выкарыстоўвае дзве асноўныя методыкі. Яны наступныя.

Навучанне пад кантролем -

У гэтай тэхніцы AI збірае папярэднія даныя. Гэта таксама дапамагае збіраць і вырабляць вынікі разгортвання машыннага навучання. Прасцей кажучы, навучанне пад наглядам - ​​гэта тое, як мы, людзі, вучымся рэчам.

Мы робім нешта не так і робім правільна, даведаўшыся і прааналізаваўшы гэта. Гэтак жа, як кампутар вывучае розныя рэчы.

Мы, людзі, даем розныя даныя на кампутары. Так мы называем навучальны набор.

Навучанне без кантролю -

Гэтая тэхніка дапамагае знаходзіць невядомыя шаблоны даных, а затым дапамагае знаходзіць памылкі. Алгарытм звычайна спрабуе зразумець унутраную структуру з дапамогай непазначаных прыкладаў. Машыннае навучанне без нагляду мае дзве розныя задачы.

Групоўка

Падчас гэтага навучання людзі спачатку спрабуюць сабраць кропкі дадзеных. Затым ператварыце іх у гронкі. І, нарэшце, ён спрабуе зрабіць іх падобнымі адзін на аднаго, але адрознымі ад іншых кластараў. Гэта карысна для сегментацыі рынку.

Памяншэнне памераў

Гэтая мадэль больш эфектыўная ў навучанні. Гэты метад дазваляе згрупаваць падобныя атрыбуты для лепшага вопыту і інтэрпрэтацыі.

Выкарыстанне машыннага навучання

Сёння існуе тысяча прыкладанняў машыннага навучання. Машыннае навучанне робіць усё: ад уводу даных да складанай ацэнкі рызыкі. Свет рухаецца да аўтаматызаваных рэчаў. Напрыклад, мы любім аўтапілоты ў аўтамабілях.

Ёсць так шмат функцый абслугоўвання кліентаў і абслугоўвання кліентаў, што машына

Вучніцтва дапамагае кіраваць і зрабіць добрую кар'еру.

Распазнаванне галасы ад Google і Amazon таксама з'яўляецца прымяненнем машыннага навучання. Існуе вялікая колькасць унутраных прыкладанняў, якія дазваляюць арганізацыі актывізаваць свае працэсы, што таксама дапамагае паменшыць ручную нагрузку.

Адна з самых карысных рэчаў машыннага навучання - гэта пошук памылак. Часам пры праглядзе складаных мадэляў або аналізе чалавечае вока не можа заўважыць памылкі, але камп'ютар можа іх выявіць.

Машыннае навучанне таксама дазваляе прапаноўваць ідэальную якасць абслугоўвання, эфектыўныя паслугі і інавацыйныя прадукты. Гэта вызваляе працоўных людзей для гэтага. Гэта тэхналогіі апрацоўкі натуральнай мовы, глыбокага навучання, камп'ютэрнага зроку і машыннага навучання.

Чалавек можа быць добрым у арганізацыі электронных табліц або выяўленні шаблонаў. Але ён не можа аналізаваць і вывучаць вялікія наборы дадзеных.

Алгарытм штучнага інтэлекту можа ідэнтыфікаваць і даследаваць вялікія дадзеныя і хутка іх аналізаваць. Без машыннага навучання, гэта немагчыма.

У чым розніца паміж машынным навучаннем і штучным інтэлектам?

Штучны інтэлект накіраваны на мадэляванне чалавечага розуму. Адсюль машыннае навучанне - толькі адзін з інструментаў для дасягнення гэтай мэты.

Гэта дазваляе машыне глынаць прыклады ў адпаведнасці з мэтамі, якія трэба дасягнуць, напрыклад, выявы або відэа, каб распазнаць пешаходны пераход у выпадку аўтаномнага аўтамабіля.

Але гэтая тэхніка мае свае межы. Гэта не дазваляе весці складаныя развагі. Таму неабходна спалучаць яго з іншымі метадамі, каб рухацца да ІІ, годнага гэтага імя.

Безумоўна, нейронавыя сеткі вельмі магутныя з пункту гледжання навучання, але не з'яўляюцца надзейным дадаткам і ў некаторых выпадках могуць прывесці да неаб'ектыўных або нелагічных вынікаў (прыклад: беспілотны аўтамабіль, які рухаецца ў няправільны бок).

Адсюль цікавасць да спалучэння глыбокага навучання з іншымі метадамі, сімвалічным штучным інтэлектам, напрыклад, заснаваным на загадзя вызначаных бізнес-правілах, кодам дарожнага руху ў нашым прыкладзе, які будзе ўведзены ў сетку для ўдасканалення яго разважанняў.

Лепшая мова праграмавання для машыннага навучання

Найбольш эфектыўныя мовы праграмавання для машыннага навучання - гэта Python і R. Спецыялісты па апрацоўцы дадзеных знаёмыя з гэтымі дзвюма мовамі. Але ёсць і іншыя мовы для машыннага навучання.

Розныя праекты патрабуюць розных моў. Інструменты штучнага інтэлекту - гэта праграмныя бібліятэкі для выканання задач. На думку GitHub, лепшай мовай праграмавання для машыннага навучання з'яўляецца Python.

Python можна выкарыстоўваць для аналізу даных і майнинга. Гэта таксама дазваляе распрацоўваць розныя мадэлі і алгарытмы машыннага навучання. Python дазваляе кластарызацыю, класіфікацыю, рэгрэсію і памяншэнне памернасці. Грамада Python важны, і ён ёсць адносна лёгка навучыцца Пітон.

у заключэнне

Машыннае навучанне важна, таму што яно дае прадпрыемствам зразумець тэндэнцыі ў паводзінах кліентаў і бізнес-мадэлі працы, адначасова падтрымліваючы распрацоўку новых прадуктаў.

Многія з сучасных вядучых кампаній, такіх як Facebook, Google і Uber, робяць машыннае навучанне галоўным у сваёй дзейнасці. Машыннае навучанне стала важным канкурэнтным фактарам для многіх кампаній.

Калі вы хочаце даведацца больш пра машыннае навучанне. Пачніце вывучаць Python, і з часам вы станеце прафесіяналам. Не саромейцеся каментаваць, калі ёсць што-небудзь, што вам незразумела.