Hvordan fungerer Machine Learning?

I denne æra er maskinlæring vigtig. Lmaskinlæring hjælper med at styre forretningsdrift og forstå kundeadfærd. Det hjælper også med udviklingen af ​​nye produkter. Machine learning (ML) er en af ​​de vigtigste teknologier inden for kunstig intelligens.

Det består i at træne en algoritme til at genkende tilbagevendende mønstre inden for en læringsbase. Denne træning resulterer i en computermodel designet til at lave forudsigelser (genkende en lyd, et billede osv.) eller automatisere opgaver (besvar et spørgsmål, automatisere kørsel i et køretøj osv.).

Alle større virksomheder henvender sig til maskinlæring. Virksomheder som Amazon, Facebook og Google gør maskinlæring til en prioritet. Lad os se, hvordan maskinlæring fungerer.

Hvad er machine learning?

Der er mange definitioner, men jeg vil give dig dem i enkle ord. Machine learning er en form for kunstig intelligens. Kunstig intelligens lærer computere at lære af tidligere erfaringer, ligesom et menneske gør.

Gennem denne proces kan computeren forbedre sig selv ved at identificere dens mønstre og udforske dataene. Det kræver dog minimal menneskelig involvering for noget kodning.

Der var så mange eksperimenter i de tidlige stadier. Der var et par teorier om data og læring, og hvordan computeren genkender dem alle.

Men i dagens verden bliver maskinlæring mere kompleks. Men du skal også kende disse grundlæggende erfaringer.

Chvordan virker maskinlæring?

Machine learning har eksisteret i lang tid. Algoritmen bliver dog mere kompleks dag for dag. Den seneste udvikling er at anvende disse data hurtigere og mere effektivt.

Ansøgninger er vanskelige. En kandidat, der kan gøre alle disse ting på en sofistikeret måde, er et skridt foran andre programmører. Store virksomheder har brug for disse programmører for at være foran deres konkurrenter.

Der er ingen opgave, der ikke kan udføres med maskinlæring. Ved hjælp af maskinlæring kan der etableres bestemte mønstre. Og i fremtiden vil det fungere automatisk med minimal interaktion.

Efter ankomsten af ​​maskinlæring transformerer virksomheder deres processer, som tidligere blev styret af mennesker. Der er et par eksempler.

• Deltage i kundeopkald
• Gennemgang af curriculum vitae
• Billedgenkendelse
• Tale genkendelse
• Medicinsk diagnose
• Statistisk arbitrage
• Prædiktiv analyse
• Udvinding.

Maskinlæring bruger to teknikker

Der er to hovedteknikker, der bruges til maskinlæring. De er følgende.

Superviseret læring-

I denne teknik indsamler AI de tidligere data. Det hjælper også med at indsamle og producere output fra maskinlæringsimplementering. Kort sagt er overvåget læring, hvordan vi mennesker lærer ting.

Vi gør noget forkert og gør det rigtige efter at have lært og analyseret det. Det er på samme måde, som computeren lærer forskellige ting.

Vi mennesker leverer forskellige data til computere. Det er det, vi kalder træningssættet.

Uovervåget læring -

Denne teknik hjælper med at finde ukendte datamønstre og hjælper derefter med at finde fejl. Algoritmen forsøger generelt at forstå den iboende struktur med umærkede eksempler. Der er to forskellige opgaver i uovervåget maskinlæring.

Gruppering

I denne læring forsøger mennesker først at indsamle datapunkter. Vend dem derefter til klynger. Og endelig forsøger den at få dem til at ligne hinanden, men forskellige fra andre klynger. Det er nyttigt til markedssegmentering.

Størrelsesreduktion

Denne model er mere effektiv til træning. Denne teknik gør det muligt at gruppere lignende egenskaber for bedre oplevelse og fortolkning.

Brug af maskinlæring

Der er tusinde anvendelser af maskinlæring i disse dage. Fra dataindtastning til komplekse risikovurderinger klarer maskinlæring det hele. Verden bevæger sig mod automatiserede ting. For eksempel, vi elsker autopiloter i biler.

Der er så mange kundeservice og kundeservice funktioner, at maskinen

Lærlingeuddannelsen hjælper med at styre og skabe en god karrierevej.

Stemmegenkendelse fra Google og Amazon er også en applikation til maskinlæring. Der er et stort antal interne applikationer, der giver en organisation mulighed for at booste sine processer, hvilket også er med til at reducere den manuelle arbejdsbyrde.

En af de mest nyttige ting, maskinlæring gør, er at finde fejl. Nogle gange, når man ser på komplekse mønstre eller analyser, kan det menneskelige øje ikke opdage fejl, men computeren kan opdage dem.

Maskinlæring gør det også muligt at tilbyde perfekt servicekvalitet, effektive tjenester og innovative produkter. Det frigør de menneskelige arbejdere til at gøre dette. Disse teknologier er naturlig sprogbehandling, deep learning, computer vision og machine learning.

Et menneske kan være godt til at organisere regneark eller identificere mønstre. Men den kan ikke analysere og undersøge store datasæt.

AI-algoritmen kan identificere og undersøge big data og analysere dem hurtigt. Uden maskinlæring, det er ikke muligt.

Hvad er forskellen mellem maskinlæring og kunstig intelligens?

Kunstig intelligens har til formål at simulere det menneskelige sind. Derfra er maskinlæring kun et af værktøjerne til at nå dette mål.

Det giver maskinen mulighed for at indtage eksempler i henhold til mål, der skal nås, for eksempel billeder eller videoer for at genkende et fodgængerfelt i tilfælde af en selvkørende bil.

Men denne teknik har sine begrænsninger. Det tillader ikke, at komplekse ræsonnementer udføres. Det er derfor nødvendigt at koble det sammen med andre metoder for at bevæge sig mod en AI, der er værdig til navnet.

Neurale netværk er bestemt meget stærke med hensyn til læring, men er ikke pålidelige komplementer og kan i nogle tilfælde føre til partiske eller ulogiske resultater (eksempel: en selvkørende bil, der kører en rundkørsel den forkerte vej).

Derfor interessen for at kombinere dyb læring med andre metoder, en symbolsk AI for eksempel baseret på foruddefinerede forretningsregler, motorvejskoden i vores eksempel, som vil blive injiceret i netværket for at forfine dens ræsonnement.

Bedste programmeringssprog til maskinlæring

De mest effektive programmeringssprog til maskinlæring er Python og R. Dataforskere kender disse to sprog. Men der er også andre sprog til maskinlæring.

Forskellige projekter kræver forskellige sprog. AI-værktøjer er softwarebiblioteker til at udføre opgaver. Ifølge GitHub er det bedste programmeringssprog til maskinlæring Python.

Python kan bruges til dataanalyse og minedrift. Det giver dig også mulighed for at udvikle forskellige maskinlæringsmodeller og algoritmer. Python giver mulighed for clustering, klassificering, regression og dimensionalitetsreduktion. Samfundet Python er vigtigtog det er han relativt let at lære Python.

afslutningsvis

Maskinlæring er vigtigt, fordi det giver virksomheder indsigt i tendenser i kundeadfærd og forretningsmodeller, samtidig med at det understøtter udvikling af nye produkter.

Mange af nutidens førende virksomheder, såsom Facebook, Google og Uber, gør maskinlæring centralt i deres operationer. Machine learning er blevet en vigtig konkurrencemæssig differentiator for mange virksomheder.

Hvis du vil vide mere om machine learning. Begynd at lære Python, og med tiden vil du blive en professionel. Kommenter gerne hvis der er noget du ikke forstår.