Kiel Funkcias Maŝina Lernado?

En ĉi tiu epoko, maŝinlernado estas grava. Lmaŝinlernado helpas administri komercajn operaciojn kaj kompreni klientajn kondutojn. Ĝi ankaŭ helpas en la disvolviĝo de novaj produktoj. Maŝina lernado (ML) estas unu el la ĉefaj teknologioj pri artefarita inteligenteco.

Ĝi konsistas el trejnado de algoritmo por rekoni ripetiĝantajn ŝablonojn ene de lerna bazo. Ĉi tiu trejnado rezultas en komputila modelo destinita por fari antaŭdirojn (rekoni sonon, bildon, ktp.) aŭ aŭtomatigi taskojn (respondi demandon, aŭtomatigi veturadon de veturilo, ktp.).

Ĉiuj ĉefaj kompanioj turnas sin al maŝina lernado. Firmaoj kiel Amazon, Facebook kaj Google faras maŝinlernadon prioritato. Ni vidu kiel funkcias maŝinlernado.

Kio estas maŝinlernado?

Estas multaj difinoj, sed mi donos ilin al vi per simplaj vortoj. Maŝina lernado estas formo de artefarita inteligenteco. Artefarita Inteligenteco instruas komputilojn lerni de pasinta sperto, kiel homo faras.

Per ĉi tiu procezo, la komputilo povas plibonigi sin identigante siajn ŝablonojn kaj esplorante la datumojn. Tamen, ĝi postulas minimuman homan implikiĝon por iu kodigo.

Estis tiom da eksperimentoj en la fruaj stadioj. Estis kelkaj teorioj pri datumoj kaj lernado kaj kiel la komputilo rekonas ilin ĉiujn.

Sed en la nuna mondo, maŝinlernado fariĝas pli kompleksa. Sed vi ankaŭ bezonas koni ĉi tiujn bazajn spertojn.

Ckiel funkcias maŝinlernado?

Maŝina lernado ekzistas delonge. Tamen, la algoritmo fariĝas pli kompleksa tago post tago. La lastatempa evoluo estas apliki ĉi tiujn datumojn pli rapide kaj efike.

Aplikoj estas malfacilaj. Diplomiĝinto, kiu povas fari ĉiujn ĉi tiujn aferojn en kompleksa maniero, estas unu paŝo antaŭ aliaj programistoj. Grandaj kompanioj bezonas ĉi tiujn programistojn por resti antaŭ siaj konkurantoj.

Ne estas tasko kiu ne povas esti plenumita per maŝina lernado. Helpe de maŝinlernado, difinitaj ŝablonoj povas esti establitaj. Kaj estonte ĝi funkcios aŭtomate kun minimuma interago.

Post la alveno de maŝina lernado, kompanioj transformas siajn procezojn, kiuj antaŭe estis administritaj de homoj. Estas kelkaj ekzemploj.

• Ĉeestu klientajn vokojn
• Revizio de Curriculum Vitae
• Bilda rekono
• Parola rekono
• Medicina diagnozo
• Statistika arbitraĝo
• Prognoza analizo
• Eltiro.

Maŝina lernado uzas du teknikojn

Estas du ĉefaj teknikoj uzataj de maŝina lernado. Ili estas la sekvaj.

Kontrolita lernado -

En ĉi tiu tekniko, la AI kolektas la antaŭajn datumojn. Ĝi ankaŭ helpas kolekti kaj produkti la produktaĵon de maŝinlernado-deplojo. Simple dirite, kontrolita lernado estas kiel ni homoj lernas aferojn.

Ni faras ion malbonan kaj faras la ĝustan aferon post lerni kaj analizi ĝin. Estas same kiel la komputilo lernas malsamajn aferojn.

Ni homoj provizas diversajn datumojn al komputiloj. Tion ni nomas la trejnado aro.

Senkontrola lernado -

Ĉi tiu tekniko helpas trovi nekonatajn datumajn ŝablonojn, kaj poste helpas trovi erarojn. La algoritmo ĝenerale provas kompreni la enecan strukturon kun neetikeditaj ekzemploj. Estas du malsamaj taskoj en nekontrolita maŝinlernado.

Grupiĝo

En ĉi tiu lernado, homoj unue provas kolekti datumpunktojn. Poste transformu ilin en aretojn. Kaj finfine, ĝi provas igi ilin similaj unu al la alia sed malsamaj de aliaj aretoj. Ĝi estas utila por merkatsegmentado.

Grandecredukto

Ĉi tiu modelo estas pli efika en trejnado. Tiu tekniko permesas al similaj atributoj esti grupigitaj kune por pli bona sperto kaj interpreto.

Uzante maŝinlernadon

Estas mil aplikoj de maŝina lernado nuntempe. De eniro de datumoj ĝis kompleksaj riskaj taksadoj, maŝinlernado faras ĉion. La mondo moviĝas al aŭtomatigitaj aferoj. ekzemple, ni amas aŭtomatajn pilotojn en aŭtoj.

Estas tiom da klientservado kaj klientservado funkcioj ke la maŝino

Metilernado helpas administri kaj fari bonan karieron.

Voĉa rekono de Google kaj Amazon ankaŭ estas aplikaĵo de maŝina lernado. Estas granda nombro da internaj aplikoj, kiuj permesas al organizo akceli siajn procezojn, kio ankaŭ helpas redukti la manan laborŝarĝon.

Unu el la plej utilaj aferoj, kiujn faras maŝinlernado, estas trovi erarojn. Foje rigardante kompleksajn ŝablonojn aŭ analizojn, la homa okulo ne povas ekvidi erarojn, sed la komputilo povas detekti ilin.

Maŝina lernado ankaŭ ebligas proponi perfektan kvaliton de servo, efikajn servojn kaj novigajn produktojn. Ĝi liberigas la homajn laboristojn fari ĉi tion. Ĉi tiuj teknologioj estas naturlingva prilaborado, profunda lernado, komputila vizio kaj maŝinlernado.

Homo kapablas bone organizi kalkultabelojn aŭ identigi ŝablonojn. Sed ĝi ne povas analizi kaj ekzameni grandajn datumajn arojn.

La AI-algoritmo povas identigi kaj ekzameni grandajn datumojn kaj analizi ĝin rapide. Sen maŝina lernado, ne eblas.

Kio estas la diferenco inter maŝinlernado kaj artefarita inteligenteco?

Artefarita inteligenteco celas simuli la homan menson. De tie, maŝinlernado estas nur unu el la iloj por atingi ĉi tiun celon.

Ĝi permesas al la maŝino ingesti ekzemplojn laŭ celoj por atingi, ekzemple bildojn aŭ filmetojn por rekoni piedirantan transirejon en la kazo de aŭtonoma aŭto.

Sed ĉi tiu tekniko havas siajn limojn. Ĝi ne permesas kompleksan rezonadon esti efektivigita. Necesas do kunligi ĝin kun aliaj metodoj por movi al AI inda je la nomo.

Certe tre potencaj laŭ lernado, neŭralaj retoj estas tamen ne fidindaj komplementoj kaj povas en kelkaj kazoj konduki al partiaj aŭ nelogikaj rezultoj (ekzemplo: aŭtoveturanta aŭtomobilo prenanta ĉirkaŭvojon la malĝustan vojon).

Tial la intereso en kombini profundan lernadon kun aliaj metodoj, simbola AI ekzemple bazita sur antaŭdifinitaj komercaj reguloj, la aŭtovojo en nia ekzemplo, kiu estos injektita en la reton por rafini ĝian rezonadon.

Plej bona programlingvo por maŝinlernado

La plej efikaj programlingvoj por maŝinlernado estas Python kaj R. Datumsciencistoj konas ĉi tiujn du lingvojn. Sed ekzistas ankaŭ aliaj lingvoj por maŝinlernado.

Malsamaj projektoj postulas malsamajn lingvojn. AI-iloj estas programaraj bibliotekoj por plenumi taskojn. Laŭ GitHub, la plej bona programlingvo por maŝinlernado estas Python.

Python povas esti uzata por analizo de datumoj kaj minado. Ĝi ankaŭ permesas vin evoluigi malsamajn maŝinlernajn modelojn kaj algoritmojn. Python permesas grupigon, klasifikon, regreson kaj dimensiecredukton. La komunumo Python estas grava, kaj li estas relative facile lernebla Python

konklude

Maŝina lernado estas grava ĉar ĝi donas al entreprenoj sciojn pri tendencoj en klienta konduto kaj komercaj operaciaj modeloj, dum ĝi subtenas novan produktan disvolviĝon.

Multaj el la hodiaŭaj ĉefaj kompanioj, kiel Facebook, Google kaj Uber, faras maŝinlernadon centra al siaj operacioj. Maŝina lernado fariĝis grava konkurenciva diferenciganto por multaj kompanioj.

Se vi volas scii pli pri maŝinlernado. Komencu lerni Python, kaj kun la tempo vi fariĝos profesiulo. Bonvolu komenti se estas io, kion vi ne komprenas.