Nola funtzionatzen du Machine Learning?

Garai honetan, ikaskuntza automatikoa garrantzitsua da. Likaskuntza automatikoak negozio-eragiketak kudeatzen eta bezeroen portaerak ulertzen laguntzen du. Produktu berrien garapenean ere laguntzen du. Machine learning (ML) adimen artifizialaren teknologia nagusietako bat da.

Ikasketa-oinarri baten barruan errepikatzen diren ereduak ezagutzeko algoritmo bat entrenatzean datza. Prestakuntza honek iragarpenak egiteko (soinu bat, irudi bat, etab. ezagutzea) edo zereginak automatizatzeko (galdera bati erantzutea, ibilgailua gidatzea automatizatzea, etab.) diseinatutako ordenagailu-eredua lortzen da.

Enpresa handi guztiak ikaskuntza automatikoara jotzen ari dira. Amazon, Facebook eta Google bezalako enpresek ikaskuntza automatikoa lehenesten ari dira. Ikus dezagun nola funtzionatzen duen ikaskuntza automatikoa.

Zer da ikaskuntza automatikoa?

Definizio asko daude, baina hitz errazekin emango dizkizut. Machine learning adimen artifizialaren forma bat da. Adimen artifizialak ordenagailuei irakasten die iraganeko esperientziatik ikasten, gizaki batek egiten duen bezala.

Prozesu honen bidez, ordenagailuak bere burua hobetu dezake bere ereduak identifikatuz eta datuak aztertuz. Hala ere, gizakien inplikazio minimoa behar du kodetze batzuetarako.

Hasierako faseetan esperimentu asko egon ziren. Zenbait teoria zeuden datuei eta ikaskuntzari buruz eta ordenagailuak nola ezagutzen dituen guztiak.

Baina gaur egungo munduan, ikaskuntza automatikoa gero eta konplexuagoa da. Baina oinarrizko esperientzia hauek ere ezagutu behar dituzu.

Cnola funtzionatzen du ikaskuntza automatikoak?

Ikaskuntza automatikoa aspalditik dago. Hala ere, algoritmoa gero eta konplexuagoa da egunetik egunera. Azken garapena datu hauek azkarrago eta eraginkorrago aplikatzea da.

Aplikazioak zailak dira. Gauza horiek guztiak modu sofistikatuan egin ditzakeen lizentziatua beste programatzaileen aurretik dago. Enpresa handiek programatzaile hauek behar dituzte lehiakideen aurretik egoteko.

Ez dago ikaskuntza automatikoarekin bete ezin den zereginik. Ikaskuntza automatikoaren laguntzaz, eredu zehatzak ezarri daitezke. Eta etorkizunean, automatikoki funtzionatuko du interakzio minimoarekin.

Ikaskuntza automatikoa iritsi ondoren, enpresak beren prozesuak eraldatzen ari dira, lehen gizakiek kudeatzen zituztenak. Adibide batzuk daude.

• Bezeroen deietara jo
• Curriculum vitae berrikuspena
• Irudien aitorpena
• Hizketa-ezagutza
• Diagnostiko medikoa
• Arbitraje estatistikoa
• Analisi iragarlea
• Erauzketa.

Ikaskuntza automatikoa bi teknika erabiltzen ditu

Ikaskuntza automatikoak erabiltzen dituen bi teknika nagusi daude. Honako hauek dira.

Ikaskuntza gainbegiratua-

Teknika honetan, AIak aurreko datuak biltzen ditu. Ikaskuntza automatikoaren inplementazioaren emaitza biltzen eta ekoizten ere laguntzen du. Besterik gabe, gainbegiraturiko ikaskuntza gizakiok gauzak ikasten ditugun modua da.

Zerbait gaizki egiten dugu eta ondo egiten dugu ikasi eta aztertu ondoren. Ordenagailuak gauza desberdinak ikasten dituen modu berean da.

Gizakiok hainbat datu ematen dizkiegu ordenagailuei. Horrela deitzen diogu prestakuntza multzoa.

Gainbegiratu gabeko ikaskuntza -

Teknika honek datu-eredu ezezagunak aurkitzen laguntzen du, eta gero akatsak aurkitzen laguntzen du. Algoritmoa, oro har, etiketarik gabeko adibideekin berezko egitura ulertzen saiatzen da. Gainbegiratu gabeko ikaskuntza automatikoan bi zeregin ezberdin daude.

Taldekatzea

Ikaskuntza honetan, gizakiak lehenik datu-puntuak biltzen saiatzen dira. Gero kluster bihurtu. Eta azkenik, elkarren antzekoak baina beste klusterrak desberdinak izan daitezen saiatzen da. Merkatuaren segmentaziorako erabilgarria da.

Tamaina murriztea

Eredu hau eraginkorragoa da prestakuntzan. Teknika honi esker, antzeko atributuak elkarrekin bil daitezke esperientzia eta interpretazio hobea izateko.

Ikaskuntza automatikoa erabiliz

Ikaskuntza automatikoaren mila aplikazio daude egun. Datuen sarreratik hasi eta arriskuen ebaluazio konplexuetaraino, ikaskuntza automatikoa dena egiten du. Mundua gauza automatizatuetara doa. Adibidez, autoetan pilotu automatikoak maite ditugu.

Bezeroarentzako arreta eta bezeroarentzako arretarako funtzio asko daude makina

Ikaskuntzak lanbide-ibilbide ona kudeatzen eta egiten laguntzen du.

Google eta Amazonen ahots-ezagutza ikaskuntza automatikoaren aplikazio bat ere bada. Erakunde bati bere prozesuak bultzatzeko aukera ematen dioten barne aplikazio ugari dago, eta horrek eskuzko lan karga murrizten ere laguntzen du.

Ikaskuntza automatikoa egiten duen gauzarik erabilgarrienetako bat erroreak aurkitzea da. Batzuetan, eredu edo analisi konplexuei begira, giza begiak ezin ditu akatsak antzeman, baina ordenagailuak detektatu ditzake.

Machine learning-ek zerbitzuaren kalitate ezin hobea, zerbitzu eraginkorrak eta produktu berritzaileak eskaintzea ere ahalbidetzen du. Giza langileak askatzen ditu horretarako. Teknologia hauek hizkuntza naturalaren prozesamendua, ikaskuntza sakona, ikusmen informatikoa eta ikaskuntza automatikoa dira.

Gizakia ona izan daiteke kalkulu-orriak antolatzen edo ereduak identifikatzen. Baina ezin ditu datu multzo handiak aztertu eta aztertu.

AI algoritmoak datu handiak identifikatu eta aztertu eta azkar aztertu ditzake. Ikaskuntza automatikorik gabe, ez da posible.

Zein da ikaskuntza automatikoa eta adimen artifizialaren arteko aldea?

Adimen artifizialak giza adimena simulatzea du helburu. Hortik aurrera, ikaskuntza automatikoa helburu hori lortzeko tresnetako bat baino ez da.

Makinak lortu nahi diren helburuen araberako adibideak irensteko aukera ematen du, adibidez, irudiak edo bideoak oinezkoen pasabide bat antzemateko auto autonomo baten kasuan.

Baina teknika honek bere mugak ditu. Ez du onartzen arrazoiketa konplexurik egiten. Beraz, beharrezkoa da beste metodo batzuekin uztartzea izena merezi duen AI baterantz aurrera egiteko.

Zalantzarik gabe, oso indartsuak ikaskuntzari dagokionez, neurona-sareak ez dira, ordea, osagarri fidagarriak eta kasu batzuetan emaitza alboratuak edo ilogikoak ekar ditzakete (adibidea: auto gidatzen duen auto bat biribilgune bat bide okerrean hartuta).

Hortik dator ikaskuntza sakona beste metodo batzuekin konbinatzeko interesa, adibidez, aurrez zehaztutako negozio-arauetan oinarritutako AI sinboliko bat, gure adibideko autobide-kodea, sarean txertatuko dena bere arrazoibidea fintzeko.

Makina ikasteko programazio-lengoaia onena

Ikaskuntza automatikorako programazio-lengoaia eraginkorrenak Python eta R dira. Datu-zientzialariek bi hizkuntza hauek ezagutzen dituzte. Baina ikaskuntza automatikorako beste hizkuntza batzuk ere badaude.

Proiektu ezberdinek hizkuntza desberdinak eskatzen dituzte. AI tresnak zereginak egiteko software liburutegiak dira. GitHub-en arabera, makina ikasteko programazio-lengoaia onena Python da.

Python datuak aztertzeko eta meatzaritzarako erabil daiteke. Gainera, ikaskuntza automatikoko eredu eta algoritmo desberdinak garatzeko aukera ematen du. Python-ek multzokatzea, sailkapena, erregresioa eta dimentsio-murrizketa ahalbidetzen du. Komunitatea Python garrantzitsua da, eta bera da nahiko erraz ikasteko Python.

ondorio

Ikaskuntza automatikoa garrantzitsua da, enpresei bezeroen portaeraren eta negozio-ereduen joeren berri ematen dielako, produktu berrien garapena onartzen duen bitartean.

Gaur egungo enpresa nagusietako askok, hala nola Facebook, Google eta Uber, ikaskuntza automatikoa zentral bihurtzen ari dira beren eragiketetan. Makina-ikaskuntza lehiakortasun-bereiztzaile garrantzitsu bat bihurtu da enpresa askorentzat.

Ikaskuntza automatikoari buruz gehiago jakin nahi baduzu. Hasi Python ikasten, eta denborarekin profesional bihurtuko zara. Ulertzen ez duzun zerbait badago komentatzera lasai.