Πώς λειτουργεί η Μηχανική Μάθηση;

Σε αυτήν την εποχή, η μηχανική μάθηση είναι σημαντική. μεγάλοΗ μηχανική εκμάθηση βοηθά στη διαχείριση των επιχειρηματικών λειτουργιών και στην κατανόηση των συμπεριφορών των πελατών. Βοηθά επίσης στην ανάπτυξη νέων προϊόντων. Η μηχανική μάθηση (ML) είναι μια από τις κύριες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης.

Συνίσταται στην εκπαίδευση ενός αλγόριθμου για την αναγνώριση επαναλαμβανόμενων μοτίβων μέσα σε μια βάση μάθησης. Αυτή η εκπαίδευση έχει ως αποτέλεσμα ένα μοντέλο υπολογιστή που έχει σχεδιαστεί για να κάνει προβλέψεις (αναγνώριση ήχου, εικόνας κ.λπ.) ή να αυτοματοποιεί εργασίες (απάντηση σε ερώτηση, αυτοματοποίηση οδήγησης οχήματος κ.λπ.).

Όλες οι μεγάλες εταιρείες στρέφονται στη μηχανική μάθηση. Εταιρείες όπως η Amazon, το Facebook και η Google θέτουν ως προτεραιότητα τη μηχανική εκμάθηση. Ας δούμε πώς λειτουργεί η μηχανική εκμάθηση.

Τι είναι η μηχανική μάθηση;

Υπάρχουν πολλοί ορισμοί, αλλά θα σας τους δώσω με απλά λόγια. Η μηχανική μάθηση είναι μια μορφή τεχνητής νοημοσύνης. Η Τεχνητή Νοημοσύνη διδάσκει στους υπολογιστές να μαθαίνουν από την εμπειρία του παρελθόντος, όπως κάνει ένας άνθρωπος.

Μέσω αυτής της διαδικασίας, ο υπολογιστής μπορεί να βελτιωθεί εντοπίζοντας τα μοτίβα του και εξερευνώντας τα δεδομένα. Ωστόσο, απαιτεί ελάχιστη ανθρώπινη συμμετοχή για κάποια κωδικοποίηση.

Υπήρχαν τόσα πολλά πειράματα στα αρχικά στάδια. Υπήρχαν μερικές θεωρίες σχετικά με τα δεδομένα και τη μάθηση και πώς ο υπολογιστής τα αναγνωρίζει όλα.

Αλλά στον σημερινό κόσμο, η μηχανική μάθηση γίνεται πιο περίπλοκη. Αλλά πρέπει επίσης να γνωρίζετε αυτές τις βασικές εμπειρίες.

Cπώς λειτουργεί η μηχανική μάθηση;

Η μηχανική μάθηση υπάρχει εδώ και πολύ καιρό. Ωστόσο, ο αλγόριθμος γίνεται όλο και πιο περίπλοκος μέρα με τη μέρα. Η πρόσφατη εξέλιξη είναι να εφαρμοστούν αυτά τα δεδομένα πιο γρήγορα και αποτελεσματικά.

Οι εφαρμογές είναι δύσκολες. Ένας απόφοιτος που μπορεί να κάνει όλα αυτά τα πράγματα με εξελιγμένο τρόπο είναι ένα βήμα μπροστά από άλλους προγραμματιστές. Οι μεγάλες εταιρείες χρειάζονται αυτούς τους προγραμματιστές για να παραμείνουν μπροστά από τους ανταγωνιστές τους.

Δεν υπάρχει καμία εργασία που να μην μπορεί να επιτευχθεί με τη μηχανική εκμάθηση. Με τη βοήθεια της μηχανικής μάθησης, μπορούν να δημιουργηθούν συγκεκριμένα πρότυπα. Και στο μέλλον, θα λειτουργεί αυτόματα με ελάχιστη αλληλεπίδραση.

Μετά την άφιξη της μηχανικής μάθησης, οι εταιρείες μεταμορφώνουν τις διαδικασίες τους, τις οποίες προηγουμένως διαχειρίζονταν άνθρωποι. Υπάρχουν μερικά παραδείγματα.

• Παρακολουθήστε τις κλήσεις πελατών
• Ανασκόπηση βιογραφικού
• Αναγνώριση εικόνας
• Αναγνώρισης ομιλίας
• Ιατρική διάγνωση
• Στατιστικό αρμπιτράζ
• Προγνωστική ανάλυση
• Εξαγωγή.

Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιεί δύο τεχνικές

Υπάρχουν δύο κύριες τεχνικές που χρησιμοποιούνται από τη μηχανική μάθηση. Είναι οι εξής.

Επίβλεψη μάθησης-

Σε αυτήν την τεχνική, το AI συλλέγει τα προηγούμενα δεδομένα. Βοηθά επίσης στη συλλογή και παραγωγή του αποτελέσματος της ανάπτυξης μηχανικής μάθησης. Με απλά λόγια, η εποπτευόμενη μάθηση είναι ο τρόπος με τον οποίο εμείς οι άνθρωποι μαθαίνουμε πράγματα.

Κάνουμε κάτι λάθος και κάνουμε το σωστό αφού το μάθουμε και το αναλύσουμε. Είναι με τον ίδιο τρόπο που ο υπολογιστής μαθαίνει διαφορετικά πράγματα.

Εμείς οι άνθρωποι παρέχουμε διάφορα δεδομένα στους υπολογιστές. Έτσι λέμε το σετ εκπαίδευσης.

Εκμάθηση χωρίς επίβλεψη –

Αυτή η τεχνική βοηθά στην εύρεση άγνωστων μοτίβων δεδομένων και, στη συνέχεια, βοηθά στην εύρεση σφαλμάτων. Ο αλγόριθμος γενικά προσπαθεί να κατανοήσει την εγγενή δομή με παραδείγματα χωρίς ετικέτα. Υπάρχουν δύο διαφορετικές εργασίες στη μη εποπτευόμενη μηχανική εκμάθηση.

Ομαδοποίηση

Σε αυτή τη μάθηση, οι άνθρωποι προσπαθούν πρώτα να συλλέξουν σημεία δεδομένων. Στη συνέχεια, μετατρέψτε τα σε ομάδες. Και τέλος, προσπαθεί να τα κάνει παρόμοια μεταξύ τους αλλά διαφορετικά από άλλα συμπλέγματα. Είναι χρήσιμο για την κατάτμηση της αγοράς.

Μείωση μεγέθους

Αυτό το μοντέλο είναι πιο αποτελεσματικό στην εκπαίδευση. Αυτή η τεχνική επιτρέπει την ομαδοποίηση παρόμοιων χαρακτηριστικών για καλύτερη εμπειρία και ερμηνεία.

Χρήση μηχανικής μάθησης

Υπάρχουν χιλιάδες εφαρμογές μηχανικής μάθησης αυτές τις μέρες. Από την εισαγωγή δεδομένων έως τις πολύπλοκες αξιολογήσεις κινδύνου, η μηχανική μάθηση τα κάνει όλα. Ο κόσμος οδεύει προς αυτοματοποιημένα πράγματα. για παράδειγμα, αγαπάμε τους αυτόματους πιλότους στα αυτοκίνητα.

Υπάρχουν τόσες πολλές λειτουργίες εξυπηρέτησης πελατών και εξυπηρέτησης πελατών που το μηχάνημα

Η μαθητεία βοηθά στη διαχείριση και τη δημιουργία μιας καλής επαγγελματικής πορείας.

Η αναγνώριση φωνής από την Google και το Amazon είναι επίσης μια εφαρμογή μηχανικής εκμάθησης. Υπάρχει ένας μεγάλος αριθμός εσωτερικών εφαρμογών που επιτρέπουν σε έναν οργανισμό να ενισχύσει τις διαδικασίες του, γεγονός που συμβάλλει επίσης στη μείωση του μη αυτόματου φόρτου εργασίας.

Ένα από τα πιο χρήσιμα πράγματα που κάνει η μηχανική εκμάθηση είναι η εύρεση σφαλμάτων. Μερικές φορές, όταν εξετάζουμε πολύπλοκα μοτίβα ή αναλύσεις, το ανθρώπινο μάτι δεν μπορεί να εντοπίσει σφάλματα, αλλά ο υπολογιστής μπορεί να τα εντοπίσει.

Η μηχανική εκμάθηση καθιστά επίσης δυνατή την προσφορά τέλειας ποιότητας υπηρεσιών, αποτελεσματικών υπηρεσιών και καινοτόμων προϊόντων. Απελευθερώνει τους ανθρώπινους εργάτες να το κάνουν αυτό. Αυτές οι τεχνολογίες είναι η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, η βαθιά εκμάθηση, η όραση υπολογιστή και η μηχανική μάθηση.

Ένας άνθρωπος μπορεί να είναι καλός στην οργάνωση υπολογιστικών φύλλων ή στον εντοπισμό προτύπων. Αλλά δεν μπορεί να αναλύσει και να εξετάσει μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Ο αλγόριθμος AI μπορεί να εντοπίσει και να εξετάσει μεγάλα δεδομένα και να τα αναλύσει γρήγορα. Χωρίς μηχανική μάθηση, αυτό δεν είναι δυνατό.

Ποια είναι η διαφορά μεταξύ μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης;

Η τεχνητή νοημοσύνη στοχεύει στην προσομοίωση του ανθρώπινου μυαλού. Από εκεί και πέρα, η μηχανική μάθηση είναι μόνο ένα από τα εργαλεία για την επίτευξη αυτού του στόχου.

Επιτρέπει στο μηχάνημα να απορροφά παραδείγματα σύμφωνα με τους στόχους που πρέπει να επιτευχθούν, για παράδειγμα εικόνες ή βίντεο για να αναγνωρίσει μια διάβαση πεζών στην περίπτωση ενός αυτόνομου αυτοκινήτου.

Αλλά αυτή η τεχνική έχει τα όριά της. Δεν επιτρέπει τη διεξαγωγή σύνθετων συλλογισμών. Ως εκ τούτου, είναι απαραίτητο να το συνδέσουμε με άλλες μεθόδους για να προχωρήσουμε προς μια τεχνητή νοημοσύνη αντάξια του ονόματος.

Σίγουρα πολύ ισχυρά όσον αφορά τη μάθηση, τα νευρωνικά δίκτυα ωστόσο δεν είναι αξιόπιστα συμπληρώματα και μπορούν σε ορισμένες περιπτώσεις να οδηγήσουν σε προκατειλημμένα ή παράλογα αποτελέσματα (παράδειγμα: ένα αυτο-οδηγούμενο αυτοκίνητο που κάνει έναν κυκλικό κόμβο με λάθος τρόπο).

Εξ ου και το ενδιαφέρον για συνδυασμό βαθιάς μάθησης με άλλες μεθόδους, μια συμβολική τεχνητή νοημοσύνη για παράδειγμα που βασίζεται σε προκαθορισμένους επιχειρηματικούς κανόνες, τον κώδικα αυτοκινητοδρόμων στο παράδειγμά μας, ο οποίος θα ενσωματωθεί στο δίκτυο για να βελτιώσει τη συλλογιστική του.

Η καλύτερη γλώσσα προγραμματισμού για μηχανική μάθηση

Οι πιο αποτελεσματικές γλώσσες προγραμματισμού για μηχανική εκμάθηση είναι η Python και η R. Οι επιστήμονες δεδομένων είναι εξοικειωμένοι με αυτές τις δύο γλώσσες. Υπάρχουν όμως και άλλες γλώσσες για μηχανική εκμάθηση.

Τα διαφορετικά έργα απαιτούν διαφορετικές γλώσσες. Τα εργαλεία AI είναι βιβλιοθήκες λογισμικού για την εκτέλεση εργασιών. Σύμφωνα με το GitHub, η καλύτερη γλώσσα προγραμματισμού για μηχανική μάθηση είναι η Python.

Η Python μπορεί να χρησιμοποιηθεί για ανάλυση δεδομένων και εξόρυξη. Σας επιτρέπει επίσης να αναπτύξετε διαφορετικά μοντέλα και αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης. Η Python επιτρέπει ομαδοποίηση, ταξινόμηση, παλινδρόμηση και μείωση διαστάσεων. Η κοινότητα Η Python είναι σημαντική, και είναι σχετικά εύκολο στην εκμάθηση Python

Εν κατακλείδι

Η μηχανική εκμάθηση είναι σημαντική επειδή δίνει στις επιχειρήσεις πληροφορίες για τις τάσεις στη συμπεριφορά των πελατών και τα επιχειρηματικά μοντέλα λειτουργίας, ενώ υποστηρίζει την ανάπτυξη νέων προϊόντων.

Πολλές από τις κορυφαίες εταιρείες του σήμερα, όπως το Facebook, η Google και η Uber, καθιστούν τη μηχανική εκμάθηση κεντρική στις δραστηριότητές τους. Η μηχανική μάθηση έχει γίνει ένας σημαντικός ανταγωνιστικός παράγοντας διαφοροποίησης για πολλές εταιρείες.

Αν θέλετε να μάθετε περισσότερα για τη μηχανική εκμάθηση. Ξεκινήστε να μαθαίνετε Python και με τον καιρό θα γίνετε επαγγελματίας. Μην διστάσετε να σχολιάσετε αν υπάρχει κάτι που δεν καταλαβαίνετε.