Wie funktioniert maschinelles Lernen?

In dieser Zeit ist maschinelles Lernen wichtig. LMaschinelles Lernen hilft bei der Verwaltung von Geschäftsabläufen und dem Verständnis des Kundenverhaltens. Es hilft auch bei der Entwicklung neuer Produkte. Maschinelles Lernen (ML) ist eine der wichtigsten Technologien der künstlichen Intelligenz.

Es besteht darin, einen Algorithmus zu trainieren, wiederkehrende Muster innerhalb einer Lernbasis zu erkennen. Dieses Training führt zu einem Computermodell, das entwickelt wurde, um Vorhersagen zu treffen (einen Ton, ein Bild erkennen usw.) oder Aufgaben zu automatisieren (eine Frage beantworten, das Fahren eines Fahrzeugs automatisieren usw.).

Alle großen Unternehmen setzen auf maschinelles Lernen. Unternehmen wie Amazon, Facebook und Google machen maschinelles Lernen zu einer Priorität. Mal sehen, wie maschinelles Lernen funktioniert.

Was ist maschinelles Lernen?

Es gibt viele Definitionen, aber ich werde sie Ihnen in einfachen Worten geben. Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz. Künstliche Intelligenz bringt Computern bei, aus vergangenen Erfahrungen zu lernen, wie es ein Mensch tut.

Durch diesen Prozess kann sich der Computer verbessern, indem er seine Muster erkennt und die Daten untersucht. Für einige Codierungen ist jedoch nur eine minimale menschliche Beteiligung erforderlich.

Es gab so viele Experimente in den frühen Stadien. Es gab ein paar Theorien über Daten und Lernen und wie der Computer sie alle erkennt.

Aber in der heutigen Welt wird maschinelles Lernen immer komplexer. Aber auch diese Grunderfahrungen muss man kennen.

CWie funktioniert maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen gibt es schon lange. Allerdings wird der Algorithmus von Tag zu Tag komplexer. Die jüngste Entwicklung besteht darin, diese Daten schneller und effizienter anzuwenden.

Bewerbungen sind schwierig. Ein Absolvent, der all diese Dinge auf raffinierte Weise erledigen kann, ist anderen Programmierern einen Schritt voraus. Große Unternehmen brauchen diese Programmierer, um ihren Konkurrenten einen Schritt voraus zu sein.

Es gibt keine Aufgabe, die nicht mit maschinellem Lernen gelöst werden kann. Mithilfe von maschinellem Lernen lassen sich eindeutige Muster ermitteln. Und in Zukunft wird es automatisch mit minimaler Interaktion funktionieren.

Mit der Einführung des maschinellen Lernens transformieren Unternehmen ihre Prozesse, die zuvor von Menschen gesteuert wurden. Es gibt einige Beispiele.

• Nehmen Sie an Kundenanrufen teil
• Überprüfung des Lebenslaufs
• Bilderkennung
• Spracherkennung
• Medizinische Diagnose
• Statistische Arbitrage
• Vorausschauende Analyse
• Extraktion.

Maschinelles Lernen verwendet zwei Techniken

Es gibt zwei Haupttechniken, die beim maschinellen Lernen verwendet werden. Sie sind die folgenden.

Überwachtes Lernen-

Bei dieser Technik sammelt die KI die vorherigen Daten. Es hilft auch beim Sammeln und Produzieren der Ausgabe der Bereitstellung von maschinellem Lernen. Einfach gesagt, überwachtes Lernen ist, wie wir Menschen Dinge lernen.

Wir machen etwas falsch und tun das Richtige, nachdem wir es gelernt und analysiert haben. Auf die gleiche Weise lernt der Computer verschiedene Dinge.

Wir Menschen stellen Computern verschiedene Daten zur Verfügung. Das nennen wir das Trainingsset.

Unbeaufsichtigtes Lernen -

Diese Technik hilft, unbekannte Datenmuster zu finden, und hilft dann, Fehler zu finden. Der Algorithmus versucht im Allgemeinen, die inhärente Struktur mit unbeschrifteten Beispielen zu verstehen. Beim unüberwachten maschinellen Lernen gibt es zwei verschiedene Aufgaben.

Gruppierung

Bei diesem Lernen versuchen Menschen zunächst, Datenpunkte zu sammeln. Verwandle sie dann in Cluster. Und schließlich versucht es, sie einander ähnlich zu machen, sich aber von anderen Clustern zu unterscheiden. Es ist nützlich für die Marktsegmentierung.

Größenreduzierung

Dieses Modell ist effektiver im Training. Diese Technik ermöglicht es, ähnliche Attribute für eine bessere Erfahrung und Interpretation zusammenzufassen.

Mithilfe von maschinellem Lernen

Heutzutage gibt es tausend Anwendungen des maschinellen Lernens. Von der Dateneingabe bis hin zu komplexen Risikobewertungen erledigt maschinelles Lernen alles. Die Welt bewegt sich in Richtung automatisierter Dinge. Beispielsweise , wir lieben Autopiloten in Autos.

Es gibt so viele Kundendienst- und Kundendienstfunktionen, dass die Maschine

Die Ausbildung hilft, einen guten Karriereweg zu bewältigen und zu finden.

Auch die Spracherkennung von Google und Amazon ist eine Anwendung des maschinellen Lernens. Es gibt eine große Anzahl interner Anwendungen, die es einem Unternehmen ermöglichen, seine Prozesse zu beschleunigen, was auch dazu beiträgt, den manuellen Arbeitsaufwand zu reduzieren.

Eines der nützlichsten Dinge, die maschinelles Lernen tut, ist das Finden von Fehlern. Manchmal kann das menschliche Auge beim Betrachten komplexer Muster oder Analysen Fehler nicht erkennen, aber der Computer kann sie erkennen.

Machine Learning ermöglicht es auch, perfekte Servicequalität, effiziente Services und innovative Produkte anzubieten. Es befreit die menschlichen Arbeiter, dies zu tun. Diese Technologien sind die Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning, Computer Vision und maschinelles Lernen.

Ein Mensch kann gut darin sein, Tabellenkalkulationen zu organisieren oder Muster zu erkennen. Aber es kann keine großen Datenmengen analysieren und untersuchen.

Der KI-Algorithmus kann Big Data identifizieren, untersuchen und schnell analysieren. Ohne maschinelles Lernen das ist nicht möglich.

Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz?

Künstliche Intelligenz zielt darauf ab, den menschlichen Geist zu simulieren. Von daher ist maschinelles Lernen nur eines der Werkzeuge, um dieses Ziel zu erreichen.

Es ermöglicht der Maschine, Beispiele entsprechend den zu erreichenden Zielen aufzunehmen, beispielsweise Bilder oder Videos, um im Fall eines autonomen Autos einen Fußgängerüberweg zu erkennen.

Aber diese Technik hat ihre Grenzen. Es erlaubt keine komplexe Argumentation. Es ist daher notwendig, es mit anderen Methoden zu koppeln, um zu einer KI zu gelangen, die diesen Namen verdient.

Neuronale Netze sind sicherlich sehr lernfähig, aber keine zuverlässigen Ergänzungen und können in einigen Fällen zu voreingenommenen oder unlogischen Ergebnissen führen (exemple: ein selbstfahrendes Auto, das einen Kreisverkehr in die falsche Richtung nimmt).

Daher das Interesse, Deep Learning mit anderen Methoden zu kombinieren, beispielsweise einer symbolischen KI, die auf vordefinierten Geschäftsregeln basiert, der Straßenverkehrsordnung in unserem Beispiel, die in das Netzwerk eingeschleust wird, um seine Argumentation zu verfeinern.

Beste Programmiersprache für maschinelles Lernen

Die effektivsten Programmiersprachen für maschinelles Lernen sind Python und R. Data Scientists sind mit diesen beiden Sprachen vertraut. Aber es gibt auch andere Sprachen für maschinelles Lernen.

Unterschiedliche Projekte erfordern unterschiedliche Sprachen. KI-Tools sind Softwarebibliotheken zur Ausführung von Aufgaben. Laut GitHub ist Python die beste Programmiersprache für maschinelles Lernen.

Python kann zur Datenanalyse und zum Mining verwendet werden. Außerdem können Sie damit verschiedene Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen entwickeln. Python ermöglicht Clustering, Klassifizierung, Regression und Dimensionsreduzierung. Die Gemeinde Python ist wichtig, und er ist relativ leicht zu erlernen Python.

Abschließend

Maschinelles Lernen ist wichtig, weil es Unternehmen Einblicke in Trends im Kundenverhalten und Geschäftsmodelle gibt und gleichzeitig die Entwicklung neuer Produkte unterstützt.

Viele der heute führenden Unternehmen wie Facebook, Google und Uber machen maschinelles Lernen zu einem zentralen Bestandteil ihrer Geschäftstätigkeit. Maschinelles Lernen ist für viele Unternehmen zu einem wichtigen Unterscheidungsmerkmal im Wettbewerb geworden.

Wenn Sie mehr über maschinelles Lernen erfahren möchten. Fangen Sie an, Python zu lernen, und mit der Zeit werden Sie ein Profi. Fühlen Sie sich frei zu kommentieren, wenn Sie etwas nicht verstehen.