Giunsa Pagtrabaho ang Machine Learning?

Niini nga panahon, ang pagkat-on sa makina hinungdanon. LAng pagkat-on sa makina makatabang sa pagdumala sa mga operasyon sa negosyo ug pagsabut sa pamatasan sa kustomer. Nakatabang usab kini sa pagpalambo sa mga bag-ong produkto. Ang pagkat-on sa makina (ML) usa sa mga nag-unang teknolohiya sa artificial intelligence.

Naglangkob kini sa pagbansay sa usa ka algorithm aron mahibal-an ang nagbalikbalik nga mga pattern sa sulod sa usa ka base sa pagkat-on. Kini nga pagbansay nagresulta sa usa ka modelo sa kompyuter nga gidesinyo sa paghimo og mga panagna (pag-ila sa usa ka tingog, usa ka hulagway, ug uban pa) o pag-automate sa mga buluhaton (pagtubag sa usa ka pangutana, pag-automate sa pagdrayb sa usa ka sakyanan, ug uban pa).

Ang tanan nga dagkong mga kompanya mibalik sa pagkat-on sa makina. Ang mga kompanya sama sa Amazon, Facebook, ug Google naghimo sa machine learning nga usa ka prayoridad. Atong tan-awon kung giunsa ang pagkat-on sa makina.

Unsa ang pagkat-on sa makina?

Adunay daghang mga kahulugan, apan ihatag ko kini kanimo sa yano nga mga pulong. Ang pagkat-on sa makina usa ka porma sa artificial intelligence. Ang Artipisyal nga Kaalam nagtudlo sa mga kompyuter sa pagkat-on gikan sa nangaging kasinatian, sama sa gibuhat sa tawo.

Pinaagi niini nga proseso, ang kompyuter makapauswag sa kaugalingon pinaagi sa pag-ila sa mga sumbanan niini ug pagsuhid sa datos. Bisan pa, kini nanginahanglan gamay nga pag-apil sa tawo alang sa pipila nga coding.

Adunay daghang mga eksperimento sa unang mga yugto. Adunay pipila ka mga teorya bahin sa datos ug pagkat-on ug kung giunsa ang kompyuter makaila sa tanan.

Apan sa kalibutan karon, ang pagkat-on sa makina labi ka komplikado. Apan kinahanglan nimo usab nga mahibal-an kining sukaranan nga mga kasinatian.

Ckamusta ang pagkat-on sa makina?

Ang pagkat-on sa makina dugay na nga naglungtad. Bisan pa, ang algorithm nahimong labi ka komplikado adlaw-adlaw. Ang bag-o nga kalamboan mao ang pagpadapat niini nga datos nga mas paspas ug episyente.

Lisod ang mga aplikasyon. Ang usa ka gradwado nga makahimo sa tanan niini nga mga butang sa usa ka sopistikado nga paagi usa ka lakang sa unahan sa ubang mga programmer. Ang mga dagkong kompanya nanginahanglan niini nga mga programmer nga mag-una sa ilang mga kakompetensya.

Walay buluhaton nga dili mahimo sa pagkat-on sa makina. Sa tabang sa pagkat-on sa makina, mahimong matukod ang piho nga mga sumbanan. Ug sa umaabot, awtomatiko kini nga molihok nga adunay gamay nga interaksyon.

Pagkahuman sa pag-abut sa pagkat-on sa makina, gibag-o sa mga kompanya ang ilang mga proseso, nga kaniadto gidumala sa mga tawo. Adunay pipila ka mga pananglitan.

• Pagtambong sa mga tawag sa kustomer
• Pagrepaso sa curriculum vitae
• Pag-ila sa imahe
• Pag-ila sa sinultihan
• Medical diagnosis
• Estadistika nga arbitrage
• Panagna nga pagtuki
• Pagkuha.

Ang pagkat-on sa makina naggamit ug duha ka teknik

Adunay duha ka nag-unang mga teknik nga gigamit sa pagkat-on sa makina. Sila mao ang mosunod.

Gibantayan nga pagkat-on-

Sa kini nga teknik, gikolekta sa AI ang miaging datos. Nakatabang usab kini sa pagkolekta ug paghimo sa output sa pag-deploy sa pagkat-on sa makina. Sa yanong pagkasulti, ang gidumala nga pagkat-on mao ang paagi nga kita mga tawo makakat-on sa mga butang.

Nagbuhat kita og usa ka butang nga sayop ug nagbuhat sa husto nga butang human sa pagkat-on ug pag-analisar niini. Parehas kini nga paagi nga ang kompyuter nakakat-on sa lainlaing mga butang.

Kitang mga tawo naghatag ug lainlaing datos sa mga kompyuter. Mao na among tawag ang set sa pagbansay.

Dili mabantayan nga pagkat-on -

Kini nga teknik makatabang sa pagpangita sa wala mailhi nga mga sumbanan sa datos, ug dayon makatabang sa pagpangita sa mga sayup. Ang algorithm sa kasagaran naningkamot sa pagsabut sa kinaiyanhon nga istruktura nga adunay wala'y label nga mga pananglitan. Adunay duha ka lain-laing mga buluhaton sa unsupervised machine learning.

Paggrupo

Niini nga pagkat-on, ang mga tawo una nga naningkamot sa pagkolekta sa mga punto sa datos. Dayon himoa kini nga mga pungpong. Ug sa katapusan, kini naningkamot sa paghimo kanila nga managsama sa usag usa apan lahi sa ubang mga pungpong. Kini mapuslanon alang sa pagbahinbahin sa merkado.

Pagkunhod sa gidak-on

Kini nga modelo mas epektibo sa pagbansay. Kini nga teknik nagtugot sa susama nga mga hiyas nga mapundok alang sa mas maayo nga kasinatian ug paghubad.

Paggamit sa pagkat-on sa makina

Adunay usa ka libo nga aplikasyon sa pagkat-on sa makina karong mga adlawa. Gikan sa pagsulod sa datos hangtod sa komplikado nga pagtasa sa peligro, ang pagkat-on sa makina ang tanan. Ang kalibutan naglihok padulong sa awtomatiko nga mga butang. Pananglitan, ganahan mi ug autopilot sa mga sakyanan.

Adunay daghang mga serbisyo sa kostumer ug serbisyo sa kostumer nga mga gimbuhaton nga ang makina

Ang pag-aprentis makatabang sa pagdumala ug paghimo og maayong agianan sa karera.

Ang pag-ila sa tingog gikan sa Google ug Amazon usa usab ka aplikasyon sa pagkat-on sa makina. Adunay usa ka dako nga gidaghanon sa mga internal nga aplikasyon nga nagtugot sa usa ka organisasyon sa pagpauswag sa mga proseso niini, nga makatabang usab sa pagpakunhod sa manual workload.

Usa sa labing mapuslanon nga mga butang sa pagkat-on sa makina mao ang pagpangita sa mga sayup. Usahay sa pagtan-aw sa komplikado nga mga sumbanan o pag-analisar, ang mata sa tawo dili makakita sa mga sayup, apan ang kompyuter makamatikod niini.

Ang pagkat-on sa makina nagpaposible usab sa pagtanyag sa hingpit nga kalidad sa serbisyo, episyente nga serbisyo ug mga bag-ong produkto. Ginahilway sini ang tawhanon nga mga manugpangabudlay sa paghimo sini. Kini nga mga teknolohiya mao ang natural nga pagproseso sa pinulongan, lawom nga pagkat-on, panan-awon sa kompyuter ug pagkat-on sa makina.

Ang usa ka tawo mahimong maayo sa pag-organisar sa mga spreadsheet o pag-ila sa mga sumbanan. Apan dili kini maka-analisar ug makasusi sa dagkong mga set sa datos.

Ang AI algorithm mahimong makaila ug makasusi sa dagkong datos ug maka-analisar dayon niini. Kung walay machine learning, dili kini mahimo.

Unsa ang kalainan tali sa pagkat-on sa makina ug artificial intelligence?

Ang artificial intelligence nagtumong sa pagsundog sa hunahuna sa tawo. Gikan didto, ang pagkat-on sa makina usa lamang sa mga himan aron makab-ot kini nga katuyoan.

Gitugotan niini ang makina sa pag-ingest sa mga pananglitan sumala sa mga katuyoan nga makab-ot, pananglitan mga imahe o video aron mailhan ang usa ka pedestrian crossing sa kaso sa usa ka awtonomous nga awto.

Apan kini nga teknik adunay mga limitasyon. Wala kini magtugot nga himuon ang komplikadong pangatarungan. Busa gikinahanglan nga idugtong kini sa ubang mga pamaagi aron mobalhin ngadto sa usa ka AI nga takus sa ngalan.

Tino nga gamhanan kaayo sa mga termino sa pagkat-on, ang mga neural network bisan pa niana dili kasaligan nga mga komplemento ug sa pipila ka mga kaso mahimong mosangpot sa mapihigon o dili makatarunganon nga mga resulta (pananglitan: usa ka awto nga nagmaneho sa kaugalingon nga naglibot sa sayup nga paagi).

Busa ang interes sa paghiusa sa lawom nga pagkat-on uban sa ubang mga pamaagi, usa ka simbolikong AI alang sa panig-ingnan base sa gitakda nang daan nga mga lagda sa negosyo, ang highway code sa atong panig-ingnan, nga i-injected ngadto sa network sa pagpino sa iyang pangatarungan.

Labing maayo nga programming language alang sa pagkat-on sa makina

Ang labing epektibo nga mga programming language alang sa pagkat-on sa makina mao ang Python ug R. Ang mga siyentipiko sa datos pamilyar niining duha ka mga pinulongan. Apan adunay uban pang mga pinulongan alang sa pagkat-on sa makina.

Ang lainlaing mga proyekto nanginahanglan lainlaing mga sinultihan. Ang mga himan sa AI mao ang mga librarya sa software alang sa paghimo sa mga buluhaton. Sumala sa GitHub, ang labing kaayo nga programming language alang sa pagkat-on sa makina mao ang Python.

Ang Python mahimong gamiton alang sa pagtuki sa datos ug pagmina. Gitugotan ka usab niini nga makahimo og lainlaing mga modelo ug algorithm sa pagkat-on sa makina. Gitugotan sa Python ang clustering, classification, regression, ug dimensionality reduction. Ang komunidad Importante ang Python, ug siya mao medyo sayon ​​nga makat-on Python.

Sa konklusyon

Mahinungdanon ang pagkat-on sa makina tungod kay naghatag kini sa mga negosyo og panabut sa mga uso sa pamatasan sa kostumer ug mga modelo sa pag-operate sa negosyo, samtang nagsuporta sa bag-ong pag-uswag sa produkto.

Daghan sa mga nanguna nga kompanya karon, sama sa Facebook, Google, ug Uber, naghimo sa machine learning nga sentro sa ilang mga operasyon. Ang pagkat-on sa makina nahimong usa ka hinungdanon nga kalainan sa kompetisyon alang sa daghang mga kompanya.

Kung gusto nimo mahibal-an ang dugang bahin sa pagkat-on sa makina. Pagsugod sa pagkat-on sa Python, ug sa paglabay sa panahon mahimo ka nga usa ka pro. Feel free to comment kung naay dili masabtan.