Kako radi mašinsko učenje?

U ovoj eri, mašinsko učenje je važno. Lmašinsko učenje pomaže u upravljanju poslovnim operacijama i razumijevanju ponašanja kupaca. Također pomaže u razvoju novih proizvoda. Mašinsko učenje (ML) je jedna od glavnih tehnologija umjetne inteligencije.

Sastoji se od obuke algoritma za prepoznavanje ponavljajućih obrazaca unutar baze učenja. Ova obuka rezultira kompjuterskim modelom dizajniranim za predviđanje (prepoznavanje zvuka, slike, itd.) ili automatizaciju zadataka (odgovaranje na pitanje, automatiziranje vožnje vozila, itd.).

Sve velike kompanije okreću se mašinskom učenju. Kompanije poput Amazona, Facebooka i Googlea stavljaju mašinsko učenje kao prioritet. Hajde da vidimo kako funkcioniše mašinsko učenje.

Šta je mašinsko učenje?

Postoji mnogo definicija, ali ja ću vam ih dati jednostavnim riječima. Mašinsko učenje je oblik umjetne inteligencije. Umjetna inteligencija uči kompjutere da uče iz prošlih iskustava, kao što to čini čovjek.

Kroz ovaj proces, računar se može poboljšati identifikacijom svojih obrazaca i istraživanjem podataka. Međutim, za neko kodiranje je potrebno minimalno učešće ljudi.

Bilo je toliko eksperimenata u ranim fazama. Postojalo je nekoliko teorija o podacima i učenju i kako ih kompjuter sve prepoznaje.

Ali u današnjem svijetu, mašinsko učenje postaje sve složenije. Ali morate znati i ova osnovna iskustva.

Ckako radi mašinsko učenje?

Mašinsko učenje postoji već dugo vremena. Međutim, algoritam postaje sve složeniji iz dana u dan. Najnoviji razvoj je brža i efikasnija primjena ovih podataka.

Prijave su teške. Diplomirani student koji sve ove stvari može raditi na sofisticiran način je korak ispred ostalih programera. Velikim kompanijama su potrebni ovi programeri da bi bili ispred svojih konkurenata.

Ne postoji zadatak koji se ne može postići mašinskim učenjem. Uz pomoć mašinskog učenja mogu se uspostaviti određeni obrasci. I u budućnosti će raditi automatski uz minimalnu interakciju.

Nakon dolaska mašinskog učenja, kompanije transformišu svoje procese, kojima su ranije upravljali ljudi. Postoji nekoliko primjera.

• Prisustvujte pozivima kupaca
• Pregled biografije
• Prepoznavanje slike
• Prepoznavanje govora
• Medicinska dijagnoza
• Statistička arbitraža
• Prediktivna analiza
• Vađenje.

Mašinsko učenje koristi dvije tehnike

Postoje dvije glavne tehnike koje koristi mašinsko učenje. Oni su sljedeći.

Učenje pod nadzorom-

U ovoj tehnici, AI prikuplja prethodne podatke. Također pomaže u prikupljanju i proizvodnji rezultata implementacije strojnog učenja. Jednostavno rečeno, učenje pod nadzorom je način na koji mi ljudi učimo stvari.

Činimo nešto pogrešno i činimo pravu stvar nakon što to naučimo i analiziramo. To je isti način na koji kompjuter uči različite stvari.

Mi ljudi dajemo razne podatke kompjuterima. To mi zovemo set za obuku.

Učenje bez nadzora –

Ova tehnika pomaže u pronalaženju nepoznatih obrazaca podataka, a zatim pomaže u pronalaženju grešaka. Algoritam općenito pokušava razumjeti inherentnu strukturu s neoznačenim primjerima. Postoje dva različita zadatka u nenadziranom mašinskom učenju.

Grupiranje

U ovom učenju, ljudi prvo pokušavaju prikupiti podatke. Zatim ih pretvorite u grozdove. I konačno, pokušava ih učiniti sličnima jedni drugima, ali različitim od drugih klastera. Koristan je za segmentaciju tržišta.

Smanjenje veličine

Ovaj model je efikasniji u obuci. Ova tehnika omogućava da se slični atributi grupišu zajedno radi boljeg iskustva i interpretacije.

Korištenje mašinskog učenja

Danas postoji hiljadu aplikacija mašinskog učenja. Od unosa podataka do složenih procjena rizika, mašinsko učenje čini sve. Svijet se kreće ka automatiziranim stvarima. Na primjer, volimo autopilote u automobilima.

Postoji toliko mnogo funkcija za korisničku podršku i korisničku podršku da mašina

Šegrtovanje pomaže u upravljanju i stvaranju dobre karijere.

Prepoznavanje glasa od Google-a i Amazona također je primjena mašinskog učenja. Postoji veliki broj internih aplikacija koje omogućavaju organizaciji da pojača svoje procese, što takođe pomaže da se smanji ručno opterećenje.

Jedna od najkorisnijih stvari koje mašinsko učenje radi je pronalaženje grešaka. Ponekad kada gledamo složene obrasce ili analize, ljudsko oko ne može uočiti greške, ali ih kompjuter može otkriti.

Mašinsko učenje također omogućava ponuditi savršenu kvalitetu usluge, efikasne usluge i inovativne proizvode. Oslobađa ljudske radnike da to urade. Te tehnologije su obrada prirodnog jezika, duboko učenje, kompjuterski vid i mašinsko učenje.

Ljudsko biće može biti dobro u organiziranju proračunskih tablica ili identificiranju obrazaca. Ali ne može analizirati i ispitati velike skupove podataka.

AI algoritam može identificirati i ispitati velike podatke i brzo ih analizirati. Bez mašinskog učenja, nije moguće.

Koja je razlika između mašinskog učenja i veštačke inteligencije?

Vještačka inteligencija ima za cilj da simulira ljudski um. Odatle, mašinsko učenje je samo jedan od alata za postizanje ovog cilja.

Omogućuje mašini da unese primjere u skladu sa ciljevima koji se žele postići, na primjer slike ili video zapise za prepoznavanje pješačkog prelaza u slučaju autonomnog automobila.

Ali ova tehnika ima svoje granice. Ne dozvoljava da se sprovede složeno rasuđivanje. Stoga ga je potrebno upariti s drugim metodama kako bi se krenulo prema AI vrijednom imena.

Zasigurno vrlo moćne u smislu učenja, neuronske mreže, međutim, nisu pouzdana dopuna i mogu u nekim slučajevima dovesti do pristranih ili nelogičnih rezultata (na primer: auto koji se samostalno vozi u kružnom toku u pogrešnom smjeru).

Otuda i interes za kombinovanjem dubokog učenja sa drugim metodama, simboličkom veštačkom inteligencijom na primer zasnovanom na unapred definisanim poslovnim pravilima, kodom autoputa u našem primeru, koji će biti ubačen u mrežu kako bi se poboljšalo svoje rezonovanje.

Najbolji programski jezik za mašinsko učenje

Najefikasniji programski jezici za mašinsko učenje su Python i R. Naučnici za podatke su upoznati sa ova dva jezika. Ali postoje i drugi jezici za mašinsko učenje.

Različiti projekti zahtijevaju različite jezike. AI alati su softverske biblioteke za obavljanje zadataka. Prema GitHubu, najbolji programski jezik za mašinsko učenje je Python.

Python se može koristiti za analizu podataka i rudarenje. Takođe vam omogućava da razvijete različite modele i algoritme mašinskog učenja. Python omogućava grupisanje, klasifikaciju, regresiju i smanjenje dimenzionalnosti. Zajednica Python je važani on je relativno lako naučiti Python

U zaključku

Strojno učenje je važno jer daje poduzećima uvid u trendove ponašanja kupaca i poslovne modele poslovanja, dok istovremeno podržava razvoj novih proizvoda.

Mnoge od vodećih kompanija današnjice, kao što su Facebook, Google i Uber, stavljaju mašinsko učenje na centralno mesto u svom poslovanju. Mašinsko učenje je postalo važan konkurentski diferencijator za mnoge kompanije.

Ako želite saznati više o mašinskom učenju. Počnite učiti Python i vremenom ćete postati profesionalac. Slobodno komentirajte ako nešto ne razumijete.