یادگیری ماشین چگونه کار می کند؟

در این دوره، یادگیری ماشین مهم است. Lیادگیری ماشین به مدیریت عملیات تجاری و درک رفتارهای مشتری کمک می کند. همچنین به توسعه محصولات جدید کمک می کند. یادگیری ماشینی (ML) یکی از اصلی ترین فناوری های هوش مصنوعی است.

این شامل آموزش یک الگوریتم برای تشخیص الگوهای تکرار شونده در یک پایگاه یادگیری است. این آموزش منجر به یک مدل کامپیوتری می شود که برای پیش بینی (تشخیص صدا، تصویر و غیره) یا خودکارسازی وظایف (پاسخ به یک سوال، رانندگی خودکار با وسیله نقلیه و غیره) طراحی شده است.

همه شرکت های بزرگ به یادگیری ماشین روی آورده اند. شرکت هایی مانند آمازون، فیس بوک و گوگل یادگیری ماشینی را در اولویت قرار داده اند. بیایید ببینیم یادگیری ماشین چگونه کار می کند.

یادگیری ماشینی چیست؟

تعاریف زیادی وجود دارد، اما من آنها را به زبان ساده برای شما بیان می کنم. یادگیری ماشینی نوعی هوش مصنوعی است. هوش مصنوعی به کامپیوترها می آموزد که از تجربیات گذشته درس بگیرند، مانند یک انسان.

از طریق این فرآیند، رایانه می تواند با شناسایی الگوهای خود و کاوش در داده ها، خود را بهبود بخشد. با این حال، برای برخی از کدنویسی به حداقل مشارکت انسانی نیاز دارد.

در مراحل اولیه تجربیات بسیار زیادی وجود داشت. چند نظریه در مورد داده ها و یادگیری وجود داشت و اینکه چگونه کامپیوتر همه آنها را تشخیص می دهد.

اما در دنیای امروز، یادگیری ماشین پیچیده‌تر می‌شود. اما باید این تجربیات اولیه را نیز بدانید.

Cیادگیری ماشین چگونه کار می کند؟

یادگیری ماشینی مدت زیادی است که وجود داشته است. با این حال، الگوریتم روز به روز پیچیده تر می شود. توسعه اخیر این است که این داده ها را سریعتر و کارآمدتر اعمال کند.

برنامه های کاربردی دشوار است. فارغ التحصیلی که بتواند همه این کارها را به روشی پیچیده انجام دهد، یک قدم جلوتر از برنامه نویسان دیگر است. شرکت های بزرگ به این برنامه نویسان نیاز دارند تا از رقبای خود جلوتر باشند.

هیچ کاری وجود ندارد که نتوان با یادگیری ماشینی انجام داد. با کمک یادگیری ماشینی می توان الگوهای مشخصی را ایجاد کرد. و در آینده به صورت خودکار با کمترین تعامل کار خواهد کرد.

پس از ورود یادگیری ماشینی، شرکت ها در حال تغییر فرآیندهای خود هستند که قبلا توسط انسان مدیریت می شد. چند نمونه وجود دارد.

• در تماس های مشتریان شرکت کنید
• بررسی رزومه
• تشخیص تصویر
• تشخیص گفتار
• تشخیص پزشکی
• آربیتراژ آماری
• تحلیل پیش بینی
• استخراج.

یادگیری ماشینی از دو تکنیک استفاده می کند

دو تکنیک اصلی وجود دارد که توسط یادگیری ماشین استفاده می شود. آنها به شرح زیر هستند.

یادگیری تحت نظارت-

در این تکنیک، هوش مصنوعی داده های قبلی را جمع آوری می کند. همچنین به جمع آوری و تولید خروجی استقرار یادگیری ماشین کمک می کند. به زبان ساده، یادگیری تحت نظارت نحوه یادگیری ما انسان هاست.

ما کاری را اشتباه انجام می دهیم و پس از یادگیری و تجزیه و تحلیل آن، کار درست را انجام می دهیم. این همان روشی است که کامپیوتر چیزهای مختلفی را یاد می گیرد.

ما انسان ها داده های مختلفی را در اختیار رایانه ها قرار می دهیم. این چیزی است که ما به آن می گوییم مجموعه آموزشی

یادگیری بدون نظارت -

این تکنیک به یافتن الگوهای داده ناشناخته کمک می کند و سپس به یافتن خطاها کمک می کند. الگوریتم به طور کلی سعی می کند ساختار ذاتی را با مثال های بدون برچسب درک کند. دو وظیفه متفاوت در یادگیری ماشینی بدون نظارت وجود دارد.

گروه بندی

در این یادگیری، انسان ها ابتدا سعی می کنند نقاط داده را جمع آوری کنند. سپس آنها را به خوشه تبدیل کنید. و در نهایت سعی می کند آنها را شبیه به یکدیگر اما متفاوت از خوشه های دیگر کند. برای تقسیم بندی بازار مفید است.

کاهش سایز

این مدل در آموزش موثرتر است. این تکنیک به ویژگی های مشابه اجازه می دهد تا برای تجربه و تفسیر بهتر با هم گروه بندی شوند.

با استفاده از یادگیری ماشینی

این روزها هزاران کاربرد یادگیری ماشینی وجود دارد. از ورود داده ها گرفته تا ارزیابی های پیچیده ریسک، یادگیری ماشینی همه این کارها را انجام می دهد. جهان به سمت چیزهای خودکار پیش می رود. مثلا، ما عاشق اتوپایلوت در اتومبیل هستیم.

خدمات مشتری و خدمات مشتری بسیاری از توابع وجود دارد که دستگاه

کارآموزی به مدیریت و ایجاد یک مسیر شغلی خوب کمک می کند.

تشخیص صدا از گوگل و آمازون نیز یکی از کاربردهای یادگیری ماشینی است. تعداد زیادی برنامه داخلی وجود دارد که به یک سازمان اجازه می دهد فرآیندهای خود را تقویت کند، که همچنین به کاهش حجم کار دستی کمک می کند.

یکی از مفیدترین کارهایی که یادگیری ماشین انجام می دهد، یافتن خطاها است. گاهی اوقات هنگام نگاه کردن به الگوها یا تجزیه و تحلیل های پیچیده، چشم انسان نمی تواند خطاها را تشخیص دهد، اما کامپیوتر می تواند آنها را تشخیص دهد.

یادگیری ماشین همچنین ارائه خدمات با کیفیت عالی، خدمات کارآمد و محصولات نوآورانه را ممکن می سازد. کارگران انسانی را برای انجام این کار آزاد می کند. این فناوری ها عبارتند از پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق، بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین.

یک انسان می تواند در سازماندهی صفحات گسترده یا شناسایی الگوها خوب باشد. اما نمی تواند مجموعه داده های بزرگ را تجزیه و تحلیل و بررسی کند.

الگوریتم هوش مصنوعی می تواند داده های بزرگ را شناسایی و بررسی کند و به سرعت آن ها را تجزیه و تحلیل کند. بدون یادگیری ماشین، این امکان ندارد.

تفاوت بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی چیست؟

هدف هوش مصنوعی شبیه سازی ذهن انسان است. از آنجا، یادگیری ماشین تنها یکی از ابزارهای دستیابی به این هدف است.

این به دستگاه اجازه می‌دهد تا نمونه‌هایی را مطابق با اهدافی که باید به دست می‌آید بخورد، به عنوان مثال تصاویر یا ویدیوها برای تشخیص گذرگاه عابر پیاده در مورد خودروی خودران.

اما این تکنیک محدودیت هایی دارد. اجازه نمی دهد استدلال پیچیده انجام شود. بنابراین لازم است آن را با روش‌های دیگر همراه کنیم تا به سمت هوش مصنوعی شایسته این نام حرکت کنیم.

مطمئناً از نظر یادگیری بسیار قدرتمند است، اما شبکه های عصبی مکمل های قابل اعتمادی نیستند و در برخی موارد می توانند منجر به نتایج مغرضانه یا غیرمنطقی شوند.مثلا: یک خودروی خودران که از مسیری اشتباه عبور می کند).

از این رو علاقه به ترکیب یادگیری عمیق با روش‌های دیگر، به عنوان مثال یک هوش مصنوعی نمادین مبتنی بر قوانین تجاری از پیش تعریف‌شده، کد بزرگراه در مثال ما، که برای اصلاح استدلال آن به شبکه تزریق می‌شود، وجود دارد.

بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین

موثرترین زبان های برنامه نویسی برای یادگیری ماشین پایتون و R هستند. دانشمندان داده با این دو زبان آشنا هستند. اما زبان های دیگری نیز برای یادگیری ماشینی وجود دارد.

پروژه های مختلف به زبان های مختلف نیاز دارند. ابزارهای هوش مصنوعی کتابخانه های نرم افزاری برای انجام وظایف هستند. به گفته گیت هاب، بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین پایتون است.

پایتون می تواند برای تجزیه و تحلیل داده ها و کاوی استفاده شود. همچنین به شما امکان می دهد مدل ها و الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین را توسعه دهید. پایتون امکان خوشه بندی، طبقه بندی، رگرسیون و کاهش ابعاد را فراهم می کند. جامعه پایتون مهم است، و او هست یادگیری نسبتا آسان پایتون

در نتیجه

یادگیری ماشینی مهم است زیرا به کسب‌وکارها بینشی در مورد روند رفتار مشتری و مدل‌های عملیاتی تجاری می‌دهد و در عین حال از توسعه محصول جدید پشتیبانی می‌کند.

بسیاری از شرکت‌های پیشرو امروزی مانند فیس‌بوک، گوگل و اوبر، یادگیری ماشینی را در مرکز عملیات خود قرار داده‌اند. یادگیری ماشینی به یک تمایز رقابتی مهم برای بسیاری از شرکت ها تبدیل شده است.

اگر می خواهید در مورد یادگیری ماشینی بیشتر بدانید. یادگیری پایتون را شروع کنید و با گذشت زمان به یک حرفه ای تبدیل خواهید شد. اگر چیزی هست که متوجه نشدید نظر بدهید.