Kuidas masinõpe töötab?

Sellel ajastul on masinõpe oluline. Lmasinõpe aitab juhtida äritegevust ja mõista klientide käitumist. See aitab ka uute toodete väljatöötamisel. Masinõpe (ML) on üks peamisi tehisintellekti tehnoloogiaid.

See koosneb algoritmi koolitamisest, et tuvastada õppebaasis korduvad mustrid. Selle koolituse tulemuseks on arvutimudel, mis on loodud prognooside tegemiseks (heli, pildi vms äratundmiseks) või ülesannete automatiseerimiseks (küsimusele vastamiseks, sõiduki juhtimise automatiseerimiseks jne).

Kõik suuremad ettevõtted pöörduvad masinõppe poole. Sellised ettevõtted nagu Amazon, Facebook ja Google muudavad masinõppe prioriteediks. Vaatame, kuidas masinõpe töötab.

Mis on masinõpe?

Definitsioone on palju, kuid ma annan need teile lihtsate sõnadega. Masinõpe on tehisintellekti vorm. Tehisintellekt õpetab arvuteid varasemast kogemusest õppima, nagu teeb inimene.

Selle protsessi kaudu saab arvuti end parandada, tuvastades oma mustrid ja uurides andmeid. Kuid see nõuab teatud kodeerimise jaoks minimaalset inimese osalust.

Algstaadiumis tehti nii palju katseid. Seal oli mõned teooriad andmete ja õppimise kohta ning selle kohta, kuidas arvuti need kõik ära tunneb.

Kuid tänapäeva maailmas muutub masinõpe keerulisemaks. Kuid peate teadma ka neid põhikogemusi.

Ckuidas masinõpe töötab?

Masinõpe on olnud juba pikka aega. Algoritm muutub aga iga päevaga keerulisemaks. Hiljutine areng on nende andmete kiirem ja tõhusam rakendamine.

Rakendused on keerulised. Lõpetaja, kes suudab kõiki neid asju keerukalt teha, on teistest programmeerijatest sammu võrra ees. Suured ettevõtted vajavad neid programmeerijaid, et oma konkurentidest ees püsida.

Pole ühtegi ülesannet, mida masinõppega ei saaks täita. Masinõppe abil saab luua kindlaid mustreid. Ja tulevikus töötab see automaatselt minimaalse suhtlusega.

Pärast masinõppe tulekut muudavad ettevõtted oma protsesse, mida varem juhtisid inimesed. On paar näidet.

• Osalege klientide kõnedes
• Elulookirjelduse ülevaade
• Pildituvastus
• Kõnetuvastus
• Meditsiiniline diagnoos
• Statistiline arbitraaž
• Ennustav analüüs
• Ekstraheerimine.

Masinõppes kasutatakse kahte tehnikat

Masinõppes kasutatakse kahte peamist tehnikat. Need on järgmised.

Juhendatud õpe -

Selle tehnika puhul kogub AI varasemaid andmeid. Samuti aitab see koguda ja toota masinõppe juurutamise väljundit. Lihtsamalt öeldes on juhendatud õpe see, kuidas meie, inimesed, asju õpime.

Me teeme midagi valesti ja teeme õigesti pärast selle õppimist ja analüüsimist. Samamoodi õpib arvuti erinevaid asju.

Meie, inimesed, edastame arvutitele erinevaid andmeid. Seda me kutsumegi treeningkomplekt.

Järelevalveta õppimine -

See meetod aitab leida tundmatuid andmemustreid ja seejärel vigu. Algoritm püüab üldiselt mõista olemuslikku struktuuri märgistamata näidete abil. Järelevalveta masinõppes on kaks erinevat ülesannet.

Rühmitamine

Selle õppe käigus püüavad inimesed kõigepealt koguda andmepunkte. Seejärel muutke need klastriteks. Ja lõpuks püüab see muuta need üksteisega sarnaseks, kuid teistest klastritest erinevaks. See on kasulik turu segmenteerimiseks.

Suuruse vähendamine

See mudel on treeningul tõhusam. See meetod võimaldab parema kogemuse ja tõlgendamise huvides sarnaseid atribuute rühmitada.

Masinõppe kasutamine

Tänapäeval on masinõppel tuhat rakendust. Alates andmete sisestamisest kuni keerukate riskihinnanguteni – masinõpe teeb kõike. Maailm liigub automatiseeritud asjade poole. Näiteks, me armastame autodes autopiloote.

Seal on nii palju klienditeeninduse ja klienditeeninduse funktsioone, et masin

Õpipoisiõpe aitab toime tulla ja teha head karjääri.

Google'i ja Amazoni häältuvastus on samuti masinõppe rakendus. Seal on suur hulk siserakendusi, mis võimaldavad organisatsioonil oma protsesse hoogustada, mis aitab ka käsitsi töökoormust vähendada.

Üks kõige kasulikumaid asju, mida masinõpe teeb, on vigade otsimine. Mõnikord ei suuda inimsilm keerulisi mustreid või analüüse vaadates vigu märgata, kuid arvuti suudab need tuvastada.

Masinõpe võimaldab pakkuda ka täiuslikku teeninduskvaliteeti, tõhusaid teenuseid ja uuenduslikke tooteid. See vabastab inimtöölised seda tegema. Need tehnoloogiad on loomulik keeletöötlus, süvaõpe, arvutinägemine ja masinõpe.

Inimene võib olla hea arvutustabelite korraldamises või mustrite tuvastamises. Kuid see ei saa analüüsida ja uurida suuri andmekogumeid.

AI-algoritm suudab tuvastada ja uurida suurandmeid ning neid kiiresti analüüsida. Ilma masinõppeta, see pole võimalik.

Mis vahe on masinõppel ja tehisintellektil?

Tehisintellekti eesmärk on simuleerida inimmõistust. Sealt edasi on masinõpe vaid üks vahend selle eesmärgi saavutamiseks.

See võimaldab masinal alla neelata näiteid vastavalt saavutatavatele eesmärkidele, näiteks pilte või videoid, et tuvastada autonoomse auto puhul ülekäigurada.

Kuid sellel tehnikal on oma piirid. See ei võimalda keerulisi arutluskäike läbi viia. Seetõttu on vaja seda siduda teiste meetoditega, et liikuda selle nime väärilise tehisintellekti poole.

Närvivõrgud on õppimise seisukohalt kindlasti väga võimsad, kuid ei ole usaldusväärsed täiendused ja võivad mõnel juhul viia kallutatud või ebaloogiliste tulemusteni (näiteks: isejuhtiv auto, mis sõidab ringteel valel teel).

Sellest tuleneb ka huvi kombineerida süvaõpet teiste meetoditega, näiteks sümboolne tehisintellekt, mis põhineb etteantud ärireeglitel, meie näites olev kiirteekood, mis sisestatakse võrku, et selle arutluskäiku täpsustada.

Parim programmeerimiskeel masinõppeks

Kõige tõhusamad masinõppe programmeerimiskeeled on Python ja R. Andmeteadlased tunnevad neid kahte keelt. Kuid masinõppe jaoks on ka teisi keeli.

Erinevad projektid nõuavad erinevaid keeli. AI tööriistad on ülesannete täitmiseks mõeldud tarkvarateegid. GitHubi sõnul on masinõppe jaoks parim programmeerimiskeel Python.

Pythonit saab kasutada andmete analüüsimiseks ja kaevandamiseks. Samuti võimaldab see arendada erinevaid masinõppe mudeleid ja algoritme. Python võimaldab klasterdamist, klassifitseerimist, regressiooni ja dimensioonide vähendamist. Kogukond Python on olulineja ta on suhteliselt lihtne õppida Python

Kokkuvõtteks

Masinõpe on oluline, kuna see annab ettevõtetele ülevaate klientide käitumise ja ärimudelite suundumustest, toetades samal ajal uute toodete arendamist.

Paljud tänapäeva juhtivad ettevõtted, nagu Facebook, Google ja Uber, muudavad masinõppe oma tegevuses keskseks. Masinõpe on muutunud paljude ettevõtete jaoks oluliseks konkurentsi eristajaks.

Kui soovite masinõppe kohta rohkem teada saada. Alusta Pythoni õppimist ja aja jooksul saab sinust proff. Kommenteerige julgelt, kui midagi jääb arusaamatuks.