Как работи машинното обучение?

В тази ера машинното обучение е важно. Лмашинното обучение помага при управлението на бизнес операциите и разбирането на поведението на клиентите. Също така помага при разработването на нови продукти. Машинното обучение (ML) е една от основните технологии за изкуствен интелект.

Състои се от обучение на алгоритъм за разпознаване на повтарящи се модели в учебна база. Това обучение води до компютърен модел, предназначен да прави прогнози (разпознаване на звук, изображение и т.н.) или автоматизиране на задачи (отговор на въпрос, автоматизиране на управлението на превозно средство и т.н.).

Всички големи компании се обръщат към машинното обучение. Компании като Amazon, Facebook и Google превръщат машинното обучение в приоритет. Нека видим как работи машинното обучение.

Какво е машинно обучение?

Има много определения, но аз ще ви ги дам с прости думи. Машинното обучение е форма на изкуствен интелект. Изкуственият интелект учи компютрите да се учат от минал опит, както прави човек.

Чрез този процес компютърът може да се подобри, като идентифицира своите модели и изследва данните. Въпреки това изисква минимално човешко участие за известно кодиране.

Имаше толкова много експерименти в ранните етапи. Имаше няколко теории за данните и обучението и как компютърът ги разпознава.

Но в днешния свят машинното обучение става все по-сложно. Но вие също трябва да знаете тези основни преживявания.

Cкак работи машинното обучение?

Машинното обучение съществува от дълго време. Алгоритъмът обаче става все по-сложен от ден на ден. Неотдавнашното развитие е тези данни да се прилагат по-бързо и по-ефективно.

Приложенията са трудни. Възпитаник, който може да прави всички тези неща по сложен начин, е една крачка пред другите програмисти. Големите компании се нуждаят от тези програмисти, за да изпреварят своите конкуренти.

Няма задача, която да не може да бъде изпълнена с машинно обучение. С помощта на машинно обучение могат да се установят определени модели. И в бъдеще ще работи автоматично с минимално взаимодействие.

След пристигането на машинното обучение, компаниите трансформират своите процеси, които преди са били управлявани от хора. Има няколко примера.

• Присъствайте на обаждания на клиенти
• Преглед на автобиографията
• Разпознаване на изображения
• Гласово разпознаване
• Медицинска диагноза
• Статистически арбитраж
• Прогностичен анализ
• Екстракция.

Машинното обучение използва две техники

Има две основни техники, използвани от машинното обучение. Те са следните.

Учене под наблюдение-

При тази техника AI събира предишните данни. Той също така помага за събиране и създаване на резултат от внедряването на машинно обучение. Просто казано, контролираното обучение е начинът, по който ние, хората, научаваме неща.

Ние правим нещо грешно и правим правилното нещо, след като сме го научили и анализирали. Това е същият начин, по който компютърът научава различни неща.

Ние, хората, предоставяме различни данни на компютрите. Така наричаме комплекта за обучение.

Учене без надзор –

Тази техника помага да се намерят неизвестни модели на данни и след това помага да се намерят грешки. Алгоритъмът обикновено се опитва да разбере присъщата структура с немаркирани примери. Има две различни задачи в неконтролираното машинно обучение.

Групиране

При това обучение хората първо се опитват да съберат точки от данни. След това ги превърнете в клъстери. И накрая, той се опитва да ги направи подобни един на друг, но различни от другите клъстери. Полезно е за сегментиране на пазара.

Намаляване на размера

Този модел е по-ефективен при обучение. Тази техника позволява подобни атрибути да бъдат групирани заедно за по-добър опит и тълкуване.

Използване на машинно обучение

Днес има хиляди приложения на машинно обучение. От въвеждане на данни до сложни оценки на риска, машинното обучение прави всичко. Светът върви към автоматизирани неща. например, обичаме автопилотите в колите.

Има толкова много функции за обслужване на клиенти и обслужване на клиенти, че машината

Чиракуването помага да се управлява и да се направи добра кариера.

Гласовото разпознаване от Google и Amazon също е приложение на машинно обучение. Има голям брой вътрешни приложения, които позволяват на организацията да засили своите процеси, което също помага за намаляване на ръчното натоварване.

Едно от най-полезните неща, които прави машинното обучение, е намирането на грешки. Понякога, когато разглеждаме сложни модели или анализи, човешкото око не може да забележи грешки, но компютърът може да ги открие.

Машинното обучение също така прави възможно предлагането на перфектно качество на услугата, ефективни услуги и иновативни продукти. Това освобождава човешките работници да правят това. Тези технологии са обработка на естествен език, дълбоко обучение, компютърно зрение и машинно обучение.

Човешкото същество може да бъде добро в организирането на електронни таблици или идентифицирането на модели. Но не може да анализира и изследва големи набори от данни.

Алгоритъмът на AI може да идентифицира и изследва големи данни и да ги анализира бързо. Без машинно обучение, не е възможно.

Каква е разликата между машинното обучение и изкуствения интелект?

Изкуственият интелект има за цел да симулира човешкия ум. Оттам нататък машинното обучение е само един от инструментите за постигане на тази цел.

Тя позволява на машината да поглъща примери според целите, които трябва да бъдат постигнати, например изображения или видеоклипове за разпознаване на пешеходна пътека в случай на автономна кола.

Но тази техника има своите граници. Не позволява да се извършват сложни разсъждения. Следователно е необходимо да го съчетаем с други методи, за да преминем към AI, достоен за това име.

Със сигурност много мощни по отношение на обучението, невронните мрежи обаче не са надеждни допълнения и в някои случаи могат да доведат до пристрастни или нелогични резултати (например: самоуправляваща се кола, която се движи по грешен път).

Оттук и интересът към комбиниране на задълбочено обучение с други методи, например символичен AI, базиран на предварително дефинирани бизнес правила, кодът на магистралата в нашия пример, който ще бъде инжектиран в мрежата, за да прецизира своите разсъждения.

Най-добрият език за програмиране за машинно обучение

Най-ефективните програмни езици за машинно обучение са Python и R. Специалистите по данни са запознати с тези два езика. Но има и други езици за машинно обучение.

Различните проекти изискват различни езици. AI инструментите са софтуерни библиотеки за изпълнение на задачи. Според GitHub най-добрият език за програмиране за машинно обучение е Python.

Python може да се използва за анализ на данни и копаене. Освен това ви позволява да разработвате различни модели и алгоритми за машинно обучение. Python позволява групиране, класификация, регресия и намаляване на размерността. Общността Python е важени той е относително лесен за научаване Python.

в заключение

Машинното обучение е важно, защото дава на бизнеса представа за тенденциите в поведението на клиентите и бизнес оперативните модели, като същевременно поддържа разработването на нови продукти.

Много от днешните водещи компании, като Facebook, Google и Uber, правят машинното обучение централно място в своите операции. Машинното обучение се превърна във важен конкурентен фактор за много компании.

Ако искате да научите повече за машинното обучение. Започнете да изучавате Python и с времето ще станете професионалист. Чувствайте се свободни да коментирате, ако има нещо, което не разбирате.