Com funciona l'aprenentatge automàtic?

En aquesta època, l'aprenentatge automàtic és important. LL'aprenentatge automàtic ajuda a gestionar les operacions empresarials i a comprendre els comportaments dels clients. També ajuda en el desenvolupament de nous productes. L'aprenentatge automàtic (ML) és una de les principals tecnologies d'intel·ligència artificial.

Consisteix a entrenar un algorisme per reconèixer patrons recurrents dins d'una base d'aprenentatge. Aquesta formació dóna com a resultat un model informàtic dissenyat per fer prediccions (reconèixer un so, una imatge, etc.) o automatitzar tasques (respondre una pregunta, automatitzar la conducció d'un vehicle, etc.).

Totes les grans empreses estan recorrent a l'aprenentatge automàtic. Empreses com Amazon, Facebook i Google estan fent de l'aprenentatge automàtic una prioritat. Vegem com funciona l'aprenentatge automàtic.

Què és l'aprenentatge automàtic?

Hi ha moltes definicions, però us les donaré amb paraules senzilles. L'aprenentatge automàtic és una forma d'intel·ligència artificial. La intel·ligència artificial ensenya als ordinadors a aprendre de l'experiència passada, com ho fa un humà.

Mitjançant aquest procés, l'ordinador pot millorar-se identificant els seus patrons i explorant les dades. Tanmateix, requereix una implicació humana mínima per a alguna codificació.

Hi va haver tants experiments en les primeres etapes. Hi havia algunes teories sobre les dades i l'aprenentatge i com l'ordinador les reconeix totes.

Però en el món actual, l'aprenentatge automàtic és cada cop més complex. Però també cal conèixer aquestes experiències bàsiques.

CCom funciona l'aprenentatge automàtic?

L'aprenentatge automàtic fa molt de temps que existeix. Tanmateix, l'algoritme és cada dia més complex. El desenvolupament recent és aplicar aquestes dades de manera més ràpida i eficient.

Les aplicacions són difícils. Un graduat que pot fer totes aquestes coses d'una manera sofisticada està un pas per davant dels altres programadors. Les grans empreses necessiten aquests programadors per mantenir-se per davant dels seus competidors.

No hi ha cap tasca que no es pugui realitzar amb l'aprenentatge automàtic. Amb l'ajuda de l'aprenentatge automàtic, es poden establir patrons definits. I en el futur, funcionarà automàticament amb una interacció mínima.

Després de l'arribada de l'aprenentatge automàtic, les empreses estan transformant els seus processos, que abans eren gestionats per humans. Hi ha uns quants exemples.

• Atendre les trucades dels clients
• Revisió del currículum vitae
• Reconeixement d'imatges
• Reconeixement de veu
• Diagnòstic mèdic
• Arbitratge estadístic
• Anàlisi predictiva
• Extracció.

L'aprenentatge automàtic utilitza dues tècniques

Hi ha dues tècniques principals utilitzades per l'aprenentatge automàtic. Són els següents.

Aprenentatge supervisat-

En aquesta tècnica, la IA recull les dades anteriors. També ajuda a recopilar i produir la sortida del desplegament d'aprenentatge automàtic. En poques paraules, l'aprenentatge supervisat és com els humans aprenem les coses.

Fem alguna cosa malament i fem el correcte després d'aprendre-la i analitzar-la. És de la mateixa manera que l'ordinador aprèn coses diferents.

Els humans proporcionem diverses dades als ordinadors. Així és el que anomenem el conjunt de formació.

Aprenentatge no supervisat -

Aquesta tècnica ajuda a trobar patrons de dades desconeguts i, a continuació, ajuda a trobar errors. L'algorisme generalment intenta entendre l'estructura inherent amb exemples sense etiquetar. Hi ha dues tasques diferents en l'aprenentatge automàtic no supervisat.

Agrupació

En aquest aprenentatge, els humans primer intenten recollir punts de dades. Després convertiu-los en grups. I, finalment, s'intenta fer-los semblants entre ells però diferents dels altres clústers. És útil per a la segmentació del mercat.

Reducció de mida

Aquest model és més efectiu en l'entrenament. Aquesta tècnica permet agrupar atributs similars per a una millor experiència i interpretació.

Utilitzant l'aprenentatge automàtic

Actualment hi ha mil aplicacions d'aprenentatge automàtic. Des de l'entrada de dades fins a avaluacions complexes de riscos, l'aprenentatge automàtic ho fa tot. El món avança cap a coses automatitzades. Per exemple, ens encanten els pilots automàtics als cotxes.

Hi ha tantes funcions d'atenció al client i servei al client que la màquina

L'aprenentatge ajuda a gestionar i fer una bona trajectòria professional.

El reconeixement de veu de Google i Amazon també és una aplicació d'aprenentatge automàtic. Hi ha un gran nombre d'aplicacions internes que permeten a una organització potenciar els seus processos, la qual cosa també ajuda a reduir la càrrega de treball manual.

Una de les coses més útils que fa l'aprenentatge automàtic és trobar errors. De vegades, quan mira patrons o anàlisis complexos, l'ull humà no pot detectar errors, però l'ordinador pot detectar-los.

L'aprenentatge automàtic també permet oferir una qualitat de servei perfecta, serveis eficients i productes innovadors. Allibera els treballadors humans per fer-ho. Aquestes tecnologies són el processament del llenguatge natural, l'aprenentatge profund, la visió per ordinador i l'aprenentatge automàtic.

Un ésser humà pot ser bo per organitzar fulls de càlcul o identificar patrons. Però no pot analitzar i examinar grans conjunts de dades.

L'algoritme d'IA pot identificar i examinar grans dades i analitzar-les ràpidament. Sense aprenentatge automàtic, no és possible.

Quina diferència hi ha entre l'aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial?

La intel·ligència artificial té com a objectiu simular la ment humana. A partir d'aquí, l'aprenentatge automàtic és només una de les eines per aconseguir aquest objectiu.

Permet que la màquina ingereixi exemples segons els objectius a assolir, per exemple imatges o vídeos per reconèixer un pas de vianants en el cas d'un cotxe autònom.

Però aquesta tècnica té els seus límits. No permet fer raonaments complexos. Per tant, cal acoblar-lo amb altres mètodes per avançar cap a una IA digna d'aquest nom.

Certament, molt potents pel que fa a l'aprenentatge, les xarxes neuronals no són, però, un complement fiable i, en alguns casos, poden conduir a resultats esbiaixats o il·lògics (exemple: un cotxe autònom agafant una rotonda pel camí equivocat).

D'aquí l'interès per combinar l'aprenentatge profund amb altres mètodes, una IA simbòlica per exemple basada en regles empresarials predefinides, el codi de la carretera del nostre exemple, que s'injectarà a la xarxa per afinar el seu raonament.

Millor llenguatge de programació per a l'aprenentatge automàtic

Els llenguatges de programació més efectius per a l'aprenentatge automàtic són Python i R. Els científics de dades estan familiaritzats amb aquests dos llenguatges. Però també hi ha altres idiomes per a l'aprenentatge automàtic.

Els diferents projectes requereixen diferents idiomes. Les eines d'IA són biblioteques de programari per realitzar tasques. Segons GitHub, el millor llenguatge de programació per a l'aprenentatge automàtic és Python.

Python es pot utilitzar per a l'anàlisi de dades i la mineria. També us permet desenvolupar diferents models i algorismes d'aprenentatge automàtic. Python permet l'agrupació, la classificació, la regressió i la reducció de la dimensionalitat. La comunitat Python és important, i ell és relativament fàcil d'aprendre Python.

en conclusió

L'aprenentatge automàtic és important perquè ofereix a les empreses una visió de les tendències en el comportament dels clients i els models operatius de negoci, alhora que dóna suport al desenvolupament de nous productes.

Moltes de les empreses líders actuals, com Facebook, Google i Uber, estan fent que l'aprenentatge automàtic sigui central per a les seves operacions. L'aprenentatge automàtic s'ha convertit en un important diferenciador competitiu per a moltes empreses.

Si voleu saber més sobre l'aprenentatge automàtic. Comença a aprendre Python i amb el temps et convertiràs en un professional. No dubteu a comentar si hi ha alguna cosa que no entengueu.